以工程创新能力培养为核心的软件工程本科人才培养体系

针对软件工程专业面临的挑战和机遇,以培养工程意识、工程兴趣、工程能力和创新精神等为核心,对软件工程专业的人才培养规格、理论教学体系、实践教学体系、教学方式方法进行设计说明,建立面向全体专业学生、符合专业规范和学校特色的软件工程本科专业人才培养体系。

基于相空间重构的计算机网络的动力学特性分析

文章利用相空间重构理论对网络流量数据进行研究分析,用单变量的网络流量时间序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算网络的关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,研究网络系统的这三个参数随时间的变化特性。从而指出了网络流量具有的混沌动力学行为,并为进一步利用混沌动力学理论对网络行为的控制和建模奠定了基础。

面向计算机专业的计算方法教学研究

分析大学工科计算方法课程教学中存在的常见问题,基于课程特点,从计算机科学与技术专业教学角度,研究计算方法课程的基本定位、教学内容与重点、教学方式与讲授顺序,探讨课程实践教学的内容与方式。

课内外融合的计算机程序设计实践教学模式

分析当前程序设计课程实践教学中存在的问题,提出将课内课外相融合的问题求解驱动的本科生计算机程序设计实践教学模式,构建将学科竞赛融入课内实验和课外训练、依托双创平台培养学生工程能力的实践教学体系,介绍对学生综合能力的形成性量化考核,最后说明教学效果。

计算机网络实验教学模式的研究和实践

针对目前网络实验教学实践的模式，本文提出了循环实验一综合巩固提高一考评三段式实验教学实践模式，并在实践中采用虚实结合的实验教学方法。实践证明，这种模式的使用取得了较好的实验教学效果。

计算机本科电子商务课程启发实践式教学方法

阐述了计算机本科专业教学中电子商务课程所采用的启发实践式教学方法。即在课堂上以多种方式启发学生思考,课后学生通过角色扮演模拟项目实践。对使用该方法提高学生学习的主动性、扩展学生的创造性思维作了较深入的研究和有益的探索。

融合全局信息的多图神经网络会话推荐

基于会话的推荐旨在根据当前会话预测下一个最可能交互的物品.由于单个会话点击序列较短,仅使用会话本身的信息很难提供准确的推荐.因此,综合考虑其它会话之间的交互信息已成为一种趋势,为了提高推荐性能,本文提出一种融合全局信息的多图神经网络会话推荐模型(GIMGNN)来增强会话推荐的效果.该模型首先通过超图卷积神经网络和门控图神经网络从全局会话超图和局部会话图中学习两个级别的物品表示,然后通过注意力机制将反向位置信息融合到两种表示中,最后利用融合后的表示完成预测.在两个真实数据集Yoochoose和Diginetica上进行了一系列实验,实验结果表明,对比性能最优的基准模型,GIMGNN模型在Yoochoose上P@20和MRR@20至少提升了2.42%和4.01%,在Diginetica上P@20和MRR@20至少提升了6.56%和9.11%,验证了模型的有效性.

一种面向计算机网络行为的仿真器

因特网是一个超分布、超并行、复杂的非线性系统 ,网络行为的研究是指从整体的角度研究网络中自组织的、具有相变的时空有序行为。现有的网络仿真软件难以满足网络宏观行为研究的需要。因此 ,我们设计并实现了一种面向计算机网络行为的仿真器NBE。本文首先论述了NBE的结构、设计思想及功能 ,进而讨论了利用NBE进行网络行为仿真和分析的某些结果。

基于建构主义的软件工程教学方法探索

本文以建构主义理论为基础，探讨了如何设计以建构主义的学习理论为指导的软件工程教学模式和教学方法，并对建构主义教学模式下的软件工程教学提出了若干应注意的问题。

软件工程教学的思考与改革

软件工程人才的培养是软件产业发展的基础,它和计算机科学人才的培养在内容和方式上都有很多不同。本文介绍了华东理工大学在软件工程教学改革方面的一系列探索,即一套体系、三个面向、五段教学方法和立体化教学手段,最后对这一教改的实践进行了总结。

卫星定位相关产业、应用与科学研究综述

随着卫星定位技术的成熟与地图数据的不断完善,卫星导航定位相关应用已经逐渐渗透到娱乐、生活与工作当中。在对卫星定位相关应用与产业进行分类的基础上,介绍卫星定位相关应用需要使用的技术以及目前科学研究状况,最后,预测了卫星定位相关应用的发展状况。

网络技术在工程硕士教育中的应用探讨

本文针对工程硕士培养的目标和特点，结合教学经验，开发设计了“人工智能与应用”课程的网络课件，提出了个性化远程教育学习方法一一向导学习法。

基于ArcGIS的燃气行业信息管理系统

分析现代燃气行业的具体应用需求,利用ArcGIS平台开发燃气行业信息管理系统(GasGIS),实现按站点类型/选定区域/道路位置/排管时间(组合)查询、统一地图服务、三维空间分析、抢险调度决策、地图数据的转换和导入导出等功能。实验结果表明,空间数据的可视化效果能够满足系统用户的需求。

一种基于AOcontPN的信息物理系统建模方法

信息物理系统(CPS)是计算、控制和通信相融合的系统。现有的建模方法不能很好地实现其离散和连续混合的复杂行为。对此提出了一种基于面向方面连续Petri网的AOcontPN建模方法。依据CPS需求分析,将一些普遍存在的物理连续过程抽取出来,作为一个功能性的方面连续Petri网,织入到基本Petri网中。这样不仅解决了CPS系统中连续过程的行为分析、复用等问题,也使得整个系统可以使用离散系统的形式化方法来验证。

基于功能点估算的逆向工程方法

功能点分析是从用户的角度度量软件功能规模的一种方法。本文首先对功能点分析(FPA)现有的半形式化模型进行了扩充,然后形式化描述了外部查询(EQ)的4条规则,并提出了基于源代码的逆向工程技术方法来处理这4条规则,为全自动化度量奠定了理论基础。

面向智能计算框架的即时缺陷预测

作为人工智能工程化的实现工具,智能计算框架已在近年来被广泛应用,其可靠性对于人工智能的有效实现至关重要.然而,智能计算框架的可靠性保障具有挑战性,一方面,智能计算框架代码迭代迅速、测试困难;另一方面,与传统软件不同,智能计算框架涉及大量张量计算,其代码规范缺乏软件工程理论指导.为了解决这一问题,现有的工作主要使用模糊测试手段实现缺陷定位,然而,这类方法只能实现特定类型缺陷的精准定位,却难以即时地在开发过程中引导开发者关注软件质量.因此,将国内外常见的智能计算框架(TensorFlow,百度飞桨等)作为研究对象,选取多种变更特征构建数据集,在代码提交级别对智能计算框架进行即时缺陷预测.另外,在此基础上使用LDA主题建模技术挖掘代码和代码提交信息作为新的特征,并使用随机森林进行预测.结果发现AUC-ROC平均值为0.77,且语义信息可以略微提升预测性能.最后,使用可解释机器学习方法 SHAP分析各特征属性对模型预测输出的影响,发现:(1)基本特征对于模型的影响符合传统软件开发规律;(2)代码和提交信息中的语义特征对模型的预测结果有重要影响;(3)不同系统中的不同特征对模型预测输出的贡献度排序也存在较大差异.

基于组件的信息系统开发

随着信息系统的不断升级 ,软件规模、复杂度也越来越大 ,对开发、调试、功能升级都带来难度。本文提出了利用组件实现信息系统开发的思想 。

Intranet计算环境中的信息源协调中间件功能及模型构造

本文分析了在Ｉｎｔｒａｎｅｔ 的新的信息环境中，信息源协调中间件设置的必要性和其所提供的多层次的协调功能。

面向各专业研究生的程序设计类课程思政教学改革与实践

针对各专业研究生程序设计类课程思政教学中的全方位协同育人问题,提出“立德树人”视域下的课程思政教学改革目标和思路,具体阐述如何设计“重构课程体系与教学内容、创新教学设计与教学方法、建立形成性评价机制”三位一体的程序设计类课程思政教学模式,介绍相应的实施过程并说明教学效果。

基于在线学习稀疏特征的大规模多目标进化算法

大规模稀疏多目标优化问题(Sparse Multiobjective Optimization Problems,SMOPs)广泛存在于现实世界。为大规模SMOPs提出通用的解决方法,对于进化计算、控制论和机器学习等领域中的问题解决都具有推动作用。由于SMOPs具有高维决策空间和Pareto最优解稀疏的特性,现有的进化算法在解决SMOPs时,很容易陷入维数灾难的困境。针对这个问题,以稀疏分布的学习为切入点,提出了一种基于在线学习稀疏特征的大规模多目标进化算法(Large-scale Multiobjective Evolutio-nary Algorithm Based on Online Learning of Sparse Features,MOEA/OLSF)。具体地,首先设计了一种在线学习稀疏特征的方法来挖掘非零变量;然后提出了一种稀疏遗传算子,用于非零变量的进一步搜索和子代解的生成,在非零变量搜索过程中,其二进制交叉和变异算子也用于控制解的稀疏性和多样性。与最新的优秀算法在不同规模的测试问题上的对比结果表明,所提算法在收敛速度和性能方面均更优。