摘要:随着脑部疾病(尤其是脑瘤)发生率的逐年上升，通过挖掘脑部医学图像来发现知识对辅助医生的诊断变得越来越重要.图像挖掘是数据挖掘的重要分支，它不仅仅是数据挖掘简单的扩展到图像领域，而是一个多学科交叉的研究方向周像的聚类和相似性搜索是图像挖掘的两个非常重要的领域．针对医学图像数据库引入了图像序列相似模式(ISSP)的概念，对于各自包含一个图像序列的两个对象，ISSP是指隐藏在他们中的最长相似连续子模式．这些模式在医学图像中是很有意义的，因为对医生来说两个对象相似要比两个图像相似更有意义．设计了新的基于领域知识指导下的算法来发现可能性占位(Pso)和ISSP以支持相似性索引．实验表明，该研究对医生的辅助诊断有比较好的效果．

摘要:知识获取是开发专家系统的瓶颈，传统的病害知识获取通常需要一个较长的过程．针对这一问题，本文给出了粗糙集理论和基于规则的作物病害知识之间的关系，即在油菜植病专家知识获取过程中的应用，建立了基于RHINOS 诊断模型的油菜病害的排除规则、包含规则和病害映像，阐述了可能性规则定义，并给出了基于规则描述的自动归纳推理方法，包括全搜索过程、后处理过程、统计测试的评估以及交叉验证和鞋带方法等．实验结果表明，粗糙集不仅是一个很好的知识获取的框架，而且能正确的归纳推理植物病害的规则．这对诊断型专家系统的开发可起到一个很好的辅助作用，在智能化农业信息系统中有着广泛的应用前景．

摘要:研究了数据流中频繁模式的挖掘问题，主要贡献在于：(1)基于启发式思想方法和抽样理论的基础上，提出了基于数据流样本集的分步模式估计方法；(2)算法求解所有长度的模式，而不仅仅是单项集模式；(3)为了找到满足精度要求的恰当的数据流样本集长度，引入了Hoeffding bound理论，并进行了修正，从而使之更适合于这一问题：(4) 提出了对估计模式进行在线维护的方法．基于上述方法的基础上，提出了模式估计和维护算法．最后，通过和已有算法进行实验对比分析，结果表明，该算法在结果精度、空间、时间复杂性等方面都适合进行数据流的分析．

摘要:软件体系结构提供了系统动态演化的基础．基于特定体系结构风格，对支持分布式软件系统动态演化机 理进行研究和实践．为此，首先描述层次消息总线体系结构风格，并就相关的动态演化类型和演化流程进行讨论，最 后以区域集成服务器作为消息总线的实现机制，支持符合层次消息总线体系结构风格的分布式系统动态演化．

摘要:网络服务质量控制已经成为互联网技术的主要研究方向之一．主动式队列管理以及RED(randomearly detection)算法的改进问题是近期网络服务质量研究的一个热点问题．提出的基于平衡点的自适应RED算法可以根据网络上的流量特点，动态地修改最大丢弃概率，能够对不同类型的数据流聚集进行调节，与目前大多数其他RED改进算法相比，该算法没有采用逐步逼进的途径，而是基于计算的平衡点，修正最大丢弃概率，可以更快的达到稳定状态，从而解决RED算法对于参数的依赖性和队列抖动问题．

摘要:在基于构件的软件开发中，构件查询是影响软件开发效率的关键性问题．为了降低复用者的查询难度。提高构件查询效率，提出将决策树方法引入构件查询过程中，从软件开发项目的构件查询历史信息中获取决策信息。辅助构件查询．在对传统构件查询过程进行分析的基础上，首先对决策树方法与构件库查询过程结合的需求进行了探讨I然后针对如何利用构件查询历史信息建立决策树，如何利用决策树进行构件查询，以及如何对决策树规则集进行存储等关键问题给出了解决方案，提出了一种基于决策树的构件查询方法．还对基于该方法搭建的构件查询系统的基本功能进行了介绍，并给出了该系统的一个应用实例．

摘要:集合类型是面向对象数据库和对象．关系数据库申的一种重要的数据类型，但是目前还缺少支持相关查询的有效的索引结构．提出了集合类型数据的一种索引结构：Settrie，这种结构是基于数据库中数据的公共前缀构造的，与Invertfile不同，在Settrie中重复的数据得以合理地组织，所以查询中访问的数据量比Invert file 小,提高了选择操作的性能．通过实验证明：这种方法相比Invert file提高了集合数据上的各种相交选择操作的性能，同时还讨论了时Settrie的几种优化方法．

摘要:图像缩放一般都是通过插值．尽可能的以较快速度实现较好的缩放效果．但一些传统的图像插值方法(如双线性插值，双三次插值等)常使缩放(特别是放大)后的图像边缘部分模糊或出现锯齿现象．引入了一种改进的保留图像边缘特征的自适应缩放插值方法，在Nira Shezaf等人提出的自适应插值算法的基础上进行了改进．引进矩形插值和梅花形插值，提出了梯度插值权重函数，能够有效地处理模糊和锯齿现象，并得到了较好的放大图像．最后利用相关评估标准进行了图像质量评估．

摘要:为了有效地支持最小特权原则，针对传统特权机制存在的局限性，提出了一个新的Linux特权机制受挫特权框架(CPF)．该框架提供了细粒度的特权划分；完善了特权进程的特权计算机制；引入了特权状态的概念来进行特权控制进一步细化了特权控制的单位l基于此框架，可以对特权进程进行细粒度的，自动的特权控制，并对应用完空透明．试验表明其能大大降低入侵事件的危害性，有效地支持了最小特权原则．

摘要:在过去的20年里，基于Kdpkc语义结构的模型检测技术在集成电路设计，网络协议分析，程序正确性验证及程序错误发现等方面证明了其有效性和能力．最近，在诸如使用SAT分析工具、有界模型检测等避免OBDDs的模型检测研究方面取得了相当大的进展提出的动态Knpke 语义结构是让原子命题集合AP可以改变．基于这个方法，提出了一个直接模型检测算法．

摘要:目前数据流的处理成为数据库领域新的研究方向．由于数据流中的数据量大、速度快，传统的查询处理在这种情况下不再适用．这种环境中的查询只能是一种近似查询．直方图通常被用于描述数据的分布．给出了一种新的直方图维护算法。它适用于有限的内存并能保证一定的误差要求实验证明了算法的实用性和有效性．

摘要:在许多科学研究中，人们希望揭示隐藏在现象背后的规律，并用函数关系来表示．分析了函数关系表达式挖掘技术的特点点，提出了一种基于基因表达式编程的函数关系发现方法．MEM 方法能处理具有一致表达式的关系和具有不同分城表达式的复杂函数关系．论文对该方法的复杂度和性能做了评价，论证了 MEM 方法具有对数微量级的复杂度．实验结果显示，基于GEP的函数关系发现方法在采用较高变异概率时有很好的性能，对于不同的目标函数，挖掘成功率可以达到20％～80％，且运行时间较短，成功挖掘平均耗时在10秒以内．

摘要:离群点检测在数据挖掘方面是一项很重要的技术，它是要发现那些行为异常的少量数据，这在数据挖掘的许多领域都有很强的现实意义，如金融欺诈，网络监控等领域．给出了一个高效准确的子空间局部离群点发现的算法(efficient discovery of local outliers in subspaces，简称 EDOLOIS)，来避免距离计算的高代价．算法充分利用了原始LOF的信息和特点，结合子空间和原空间的关系，从而能够精确且高效地算出子空间局部离群系数，进而甄别出离群点．形式的分析和严格证明都揭示了该算法对在高维种属属性的数据集中发现局部离群点是高效精确的.

摘要:随着XML的广泛应用，如何高效地处理XML查询受到越来越多的关注．发掘频繁使用的查询模式，并缓存其查询结果是提高查询效率的有效手段之一．由于XML查询可以表示为树，因而可以使用频繁结构挖掘(Frequent Structure Mining)的技术来发掘频繁查询模式．提出一种高效的频繁查询模式发掘方法,同以前的类似工作相比,所做工作是严格地基于XML查询语义的，因而发掘结果曼为准确，也更易于使用．

摘要:Web services合成作为一项新技术得到了工业界和学术界的广泛关注．在介绍Web services合成背景、基本概念的基础上，分析了Web services合成的关键技术并指出QoS、容错及事务等传统问题在Web services合成中所面临的新的挑战．

摘要:所研究的基于合约式设计的测试技术是针对Web Services的．在使用Web Services时通常会遇到两个问题：①无法准确定位测试时出现的错误；②很难测试Web Services是否符合使用者的需求．合约式设计是一种提高软件可靠性的有效方法．结合合约式设计，提出了一种基于前置条件和后置条件的Web Services测试技术，对WSDL语法进行了扩展，并在MicrosoR．NET平台上实现了原型，较好地解决了以上问题．

摘要:分析了面向对象框架的可扩展元素和被扩展元素及其关系，针对这些元素讨论了框架使用者应该遵守的框架扩展约束,井利用OCL(object constraint language，对象约束语言)给出了扩展约束的规约.

摘要:当前软件版权保护机制侧重于从事前角度出发，防止软件知识产权受到侵害，无法满足司法实践对软件产品的同源性进行判定的要求，从静态与动态两个方面对程序可执行代码进行分析，给出一种程序可执行代码同源性度量方法．原型系统运行结果较好地反应了可执行代码间的似然性，初步解决了软件同源性度量的问题．

摘要:置乱算法,即鲍位置移动算法简单、速度快，目前在图像和多媒体流加密中被广泛使用．但是，其在已知明文的攻击下是脆弱的．通过分析纯位置加密算法的这一弱点，给出了一种有效的破解算法．首先，通过引入遍历矩阵，将所有的纯位置移动算法统一在同一框架中；其次，利用概率统计和代数学的有关知识，从理论上验证了其破解概率；然后，通过定叉模糊遍历矩阵和其相关的末交、清晰化等运算，成功的给出了一种非常有效的破解算法．最后通过编程试验，证实谊破解算法的效果令人非常满意．

摘要:给出了一种基于ELF目标文件生成二进制可复用软件构件的方法，并在EOS领域作了初步尝试．与其它软件构件封装技术相比较．从ELF目标文件生成可复用二进制软件构件(称作CELF格式)的过程更为直接．为解决原ELF格式中名字冲突问题，非安全指令问题以及来源信任问题，分别采用了接口元素名称再鳊码、源指令流扫描及MD5文摘生成技术．可复用的EOS构件中包含源ELF文件的代码及数据，改进了其中符号表和重定位信息组织，独立部署、参与组装的可能性得到增强.

摘要:在图像放大处理中通常要将图像进行插值,在Hausdorff测度理论的基础上对Hausdorff距离进行了改进．然后将改进后的Haosdorff距离作为评价图像质量的一种标准，对放大后的图像进行量化评估,并与其他的评价方法进行比较．结果表明用Hausdorff距离作为评价标准得到的结果更接近图像的视觉效果.

摘要:切片是一种重要的约减技术，基于代码的程序切片已经得到广泛的研究和大量的应用，但基于规格和模型的切片研究不多．EFSM是一种重要的规格模型，将切片技术引入EFSM对于分析和测试基于EFSM的软件模型具有重要的作用．由于一个实际的EFSM相当复杂，导致对EFSM模型的分析和修改非常困难．EFSM的切片对于测试和分析EFSM模型具有重要意义．由于EFSM依赖关系的特殊性，依赖图的可达性问题对于EFSM依赖图中并不是一个简单的图可达性问题．而且现有的基于标志已访问节点的遍历算法不适于解决该问题．对EFSM的依赖关系的传递性进行了详细的讨论和分析，定义了一个递归的依赖传递函数来描述变迁的影响如何通过依赖关系传递，而计算后向切片则可以通过逆依赖传递函数来描述，最后给出一个基于变迁的EFSM后向切片算法．

摘要:提出一种新的基于图像绘制的方法，能高效地利用图形硬件进行加速，避免成像过程中烦人的空洞填补计算,高质量地反映物体表面的三雏凹凸细节及视差变化．该方法首先为源深度图像中每个像素生成一个条状的纹理(条纹理)，即根据一个像素及其邻近像素的深度值，沿着深度方向为该像素插值生成多个具有不同深度值的点，它们一起构成谊像素的条纹理；然后，绘制时利用图形硬件的纹理映射直接处理这些条纹理.由于各个像素的条纹理的集合可以构成源场景的近似连续三维表示,从而大大增强了源深度图像表达三维模型细节的能力，而且成像时不必进行空洞填补的计算.与已有的同类方法相比，新方法的空间需求小，成像速度快，并且成像质量很高．

摘要:提出了一种基于几何信号频谱分析的网格编辑新方法．该方法通过空域中形变编辑和频域中几何信号处理技术的有机结合达到直观交互的目的．为此，通过引入原始网格的一个几何代理，然后构造两者的一致性参数化，并实施频谱分析，在频率域上将几何代理上的形变结果传递到原始网格，达到编辑的目的．其关键创新在于改进了基于径向基函数的参数化网格特征对齐方法，并给出一种崭新的自适应采样方法来更加合理地采样原始模型几何信号．进一步地，将频谱编辑方法进行了推广，将其应用于网格形状混合和几何细节特征迁移，获得了良好的合成效果．

摘要:在几何造型和计算机动画中，空间变形是一种重要的几何外形编辑和柔性物体动画生成技术．提出一种基于细分曲面控制的多分辨率空间变形方法，解决了变形控制手段的复杂性和变形效率之间的矛盾．对采用多种细分规则的变形结果进行了比较和分析，得出了选择适当的细分规则和细分深度的经验性原则．在算法效率方面，通过采用空间剖分技术加速了参数化过程，并且利用细分的局部性缩短了变形的响应时间，从而达到了实时交互的目的．最后，在上述算法的基础上实现了一个完整的空间变形系统，提供了多种交互手段用以生成控制网格，并实现了具有多分辨率性质的变形控制．

摘要:对复杂的三维模型进行骨架提取时，目前用各种骨架提取方法得到的骨架均可能产生偏离中心位置和冗余分支的失误情况．为此，提出一种骨架矫正方法，以改正骨架中的这些质量问题．在基于距离场提取骨架后，该方法对骨架的各个关节点进行如下的考察：以关节点为中心，向四周均匀发出辐射线与模型边界相交得到辐射线段，统计这些线段长度的分布以探知该关节点是否位于中心位置．对于偏离中心位置的关节点,使它向中心位置偏移，并修改相应的骨架分支，从而实现骨架的自动矫正．实验表明，新方法能很好地矫正三维骨架，且矫正速度很快，一般不超过骨架抽取时间的2％．

摘要:提出一种点模型的各向异性去噪算法．三维扫描仪获取的点模型不可避免地附有噪声，而去噪算法的目标是在对具有大规模教据量的点模型进行快速处理的同时,保持模型固有的几何特征针对这两个标准提出算法，首先通过局部邻域主元分析估计采样点的法向和曲率等内蕴几何量，并充分考虑采样点的空间分布以及内蕴几何量之间的关系，应用Gaussian核函数来各向异牲地扩散噪声信号，达到快速去噪和光顺点模型的目的.实验结果和对比数据表明,所提出的算法简单而高效．

摘要:立即模式图形并行绘制系统多采用sort-first算法，每绘制一帧都要求重发所有图元绘制指令，容易造成网络堵塞．保留模式并行绘制系统多要求集群机每个节点保留一份完整的数据拷贝，能改善网络堵塞，它可采用sort-first和sort-last并行绘制算法．保留模式并行绘制系统每个节点保留一份完整数据拷贝，使模型规模受单个节点内存容量限制．本文设计的称作In-the-Core的系统是混合sort-first和sort-last型保留模式并行绘制系统，将模型数据剖分并分布到绘制节点以充分利用集群机内存总量，用时间反馈的视点相关重分布算法保持负载平衡，有效减少了网络通信量.经验证此系统在绘制超大数据量模型时表现优秀．

摘要:从统计的角度分析点云模型的光顺除噪，并提出了一个针对随机噪声的邻域重心约束光顺算法．此方法通过极小化邻域重心约束的局部邻域目标函数达到局部光顺的目的，不需要进行表面重构并保证选代过程中点云模型主体形状不变，有效地克服了拉普拉斯算子所造成的过度收缩与聚集现象．实验表明此方法不仅计算稳定、速度快，而且简便易用．

摘要:研究有理B样条曲线的区间隐式化问题，即对给定的一条有理B样条曲线，寻求低次的区间隐式B样条包含给定的曲线，要求区间隐式B样条曲线的宽度尽量小，并且尽量避免多余分支的出现．将该问题分为求解近似隐式曲线和边界曲线两步，并将问题转化为求解局部的线性最优化问题．最后给出几个算例．

摘要:对经典的四点细分格式进行推广，提出了可通过对形状参数的适当选择来实现对极限曲线形状调整和控制的三参数四点细分曲线造型方法，并对其收敛性进行了分析，同时给出了曲线C⁰到C³连续的克分条件，并加以证明．

摘要:提出了一个实时全局重光照算法．算法利用重建的几何模型和沿不同光照方向的预采样图像恢复材料的反射属性，通过这些属性得到了面片在不同采样图像上的间接光照和环境光照．并用低价基函数将它们拟合．重光照绘制时，将恢复的材料属性应用于光照明模型计算出直接光照分量问接光照和环境光照分量由低阶基函数获得．物体表面细节则通过求解表面法向和材料属性的扰动量重建.实验结果表明，算法有效地重建了全局光照明效果和表面细节，生成的阴影边缘清晰，且绘制速度迭到实时．

摘要:基于类Bcrnstein三角基函数和有理Berastcin基函数之间的关系，利用三角多项式空间规范B基的性质，得到将该空间基函数转换为有理Bernstein基函数的方法，给出了该空间中超越曲线有理表示的有效算法．

摘要:提出一种以代数张量积样条曲线作为几何表示形式,基于近似几何误差和薄板能量极小化的隐式重构模型.同时结合最优化理论中的信赖域思想，给出自适应的迭代求解算法及其实现．这种方法采取无代价初始化技术，通过迭代能稳定地达到目标点集的高质量重构，特别是对复杂形状的目标，具有很强的处理能力．

摘要:给出了带局部形状参数的三次样条曲线生成方法．所给方法以Hermite型插值曲线和非均匀三次B样条曲线为特殊情形，将插值于控制点的曲线和逼近于控制多边形的非均匀B样条曲线统一起来．一个形状参数只影响两条曲线段，曲线表达式保持了三次Bezier曲线表达式的简单结构．改变形状参数的值或调整Bezier控制点，可以局部调整曲线的形状．基于所给样条曲线，给出了带局部形状参数的双三次样条曲面．

摘要:自然景物的真实感模拟一直是计算机图形学中的一个富有挑战性的课题，而飘雪场景的实时模拟尤为困难。因为它涉及到复杂的风场建模和风雪的交互作用．在充分考虑风雪具体物理特性的基础上，通过对经典Boltzmann 方程进行离散来构造三维风场，并根据风雪的交互作用规律，建立起雪的飘动、沉积、侵蚀等变化规则，进一步采用一系列简化和加速绘制的方法，具有真实感地实时绘制出不同风速下不同降雪量的风雪场景．