面向对象软件体系结构的研究

软件体系结构对软件性能、质量和生命周期的影响是非常关键的,它与具体的开发过程紧密相关.面向对象的有限元程序设计可以大大提高程序的模块化和代码的重用性.在有限元基本数据封装和单元过程设计的基础上,构建了有限元工程软件构架和原型,详细讨论了使用该软件构架进行有限元程序开发的方法.实例应用表明,与传统的方案相比,此方法能更完整地抽象出各类有限元数据的共性,能更好地适应系统的扩充.     

数字散斑相关在指接集成材力学性能测试中的应用

以Visual C .NET为开发工具,将面向对象编程技术引入到数字散斑相关方法中,对所开发的程序通过计算机模拟和实验两个方面进行了有效性的验证。应用开发的程序计算斜接头指接集成材受拉伸作用时的变形规律,结果表明:被测试件在受到拉伸作用时,同一表面两边的位移量大于中间部位的位移量;对于一个完整的齿面,齿顶的变形较根部的变形大,而且顺木材纹理方向与垂直木材纹理方向呈现出不同的变形规律。散斑相关计算木材生长方向的泊松比μLT为0.1～0.3。     

虚拟企业伙伴选择的面向对象可视化建模方法研究

文章分析了虚拟企业构建过程中的关键建模技术,将虚拟企业模型分为伙伴选择模型和企业参考模型,构造了虚拟企业伙伴选择的综合评价体系;在分析比较了几种主要的面向对象建模方法的特点后,提出了虚拟企业的总体框架模型,给出了虚拟企业伙伴选择模型的主要类的交互图.     

基于任务驱动法的Java教学模式探讨

针对面向对象程序设计—Java课程的特点及培养目标,提出了一种基于任务驱动的教学模式,由课程任务准备及设计、任务实施和学习效果评价3个环节组成。该教学模式实用性强,能够调动学生的学习积极性,增强面向对象程序设计—Java的教学实效,进一步培养学生的团队协作意识和软件开发专业素养。     

高分辨率影像城区建筑物提取研究

【目的】探讨高分辨率遥感影像城区建筑物提取方法,为快速获取城区建筑物分布和辅助制订城区发展规划提供参考。【方法】以陕西杨凌西北农林科技大学北校区为研究对象,采用知识规则与支持向量机(Support vector machines,SVM)相结合的面向对象分析方法,从QuickBird影像中提取建筑物,并与基于SVM的面向对象分析方法及传统的基于像元的分类方法进行比较。【结果】采用知识规则与SVM相结合的面向对象分析方法所得的分类结果表明,提取建筑物总体精度达到90.68%,Kappa系数为0.81,较基于SVM的面向对象分析方法、SVM、最大似然法、K均值法总体精度分别提高了10.38%,15.31%,26.4%和29.2%。【结论】基于知识规则和SVM相结合的面向对象分析方法精度高、速度快,可快速获取建筑物的分布情况。     

基于面向对象特征提取的植物叶片面积测量方法

【目的】提出一种基于面向对象图像特征提取的植物叶面积测量方法,为快速、高精度地测量野外采集植物的叶片面积提供支持。【方法】以扫描图像为基础,借鉴遥感影像的面向对象图像特征提取的思想,获得扫描对象的矢量轮廓,以此计算其面积,并采用AutoCAD绘制的7种多边形进行重复试验,以验证该方法的精确性;然后进一步对青蒿(Artemisia carvifolia)、臭蒿(Artemisia hedinii)、苜蓿(Medicago sativa)3种植物叶片进行重复试验,并与矢量化方法、监督分类方法进行对比,分析该方法在实际叶片测量中的稳定性和计算效率。【结果】利用基于面向对象图像特征提取的植物叶面积测量方法,在进行标准几何图形的面积测量时,该方法的相对误差皆小于1.86%;与矢量化方法、监督分类方法相比,该方法在测量真实植物叶片面积时具有更高的稳定性,而且耗时都小于20s,用时最短;该方法采用IDL模块设计,可实现叶片面积的自动批量处理。【结论】基于面向对象特征提取的植物叶片面积测量方法,是叶片面积高精度及批量自动化测量的一种新途径。     

面向对象技术在城市绿地信息提取中的应用

以乌鲁木齐市为例,采用高分辨率卫星QuickBird数据为主要信息源,应用面向对象的多尺度分割技术,对城市绿地信息的提取方法进行了研究。利用专题层分割影像,结合成员隶属度函数,实现城市绿地信息的自动提取。研究表明使用该方法提取信息速度快、准确率高、成本低,可以实现城市绿地信息的快速而准确的提取。     

协同光学与雷达遥感数据的面向对象土地覆盖变化检测

西南地区受云、雨天气的影响,高质量的光学数据难以获取,合成孔径雷达数据可以全天时全天候地工作,但其重访周期较长,因此在多云多雨地区协同光学与雷达数据开展土地覆盖变化检测,可以弥补单一遥感数据源的不足,对国土资源调查评估及全球变化研究具有重要的意义。该研究基于2019年眉山地区Sentinel-2光学数据对2016年和2019年全极化Radarsat-2数据生成的差异影像进行面向对象引导分割,提取对象级多维特征,并提出FSO-RF变化检测框架,该框架利用样本间距离度量可分性特征空间优化（Feature Space Optimization, FSO）方法来优化特征空间,结合面向对象的随机森林（Random Forest,RF）分类器实现土地覆盖变化检测,与现有的变化检测算法对比,该研究的变化检测框架在精度上有较大提升,在试验区的准确率达到92.90%,通过抽取具有代表性的样区进行检验,两个样区变化检测结果的准确率分别为95.08%和88.16%。该研究提出的算法框架可以很好地满足城镇、农田等不同地物类别的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。     

基于面向对象分类的马兰冰帽变化与气候响应

以Landsat遥感影像和数字高程数据为基础数据,利用面向对象分类方法提取了马兰冰帽1990、2000、2015年3期冰川边界,并分析了冰帽变化情况。结果表明:马兰冰帽在近25 a来一直处于退缩状态。由1990年的195.87 km~2减少到2015年的188.60 km~2,退缩了7.27 km~2,占1990年冰帽面积的3.71%,退缩速率为0.15%·a~(-1);不同时段内冰帽变化速率具有差异性,1990—2000、2000—2015年2个时段内冰帽退缩速率分别为0.16%·a~(-1)、0.14%·a~(-1),冰帽退缩速率处于减慢状态;不同朝向的冰川发育特点和变化差异显著,南坡冰川退缩速率较北坡慢。25 a来,研究区域内夏季平均气温升高了2.21℃,升温显著,增温率为0.67℃·(10a)~(-1),年降水量增加了53.52 mm,线性增加率为16.22 mm·(10a)~(-1),增加速度缓慢。由此推断,夏季气温显著升高是引起马兰冰帽持续退缩的主要原因。同时,研究发现地形条件对冰川规模变化也产生重要影响。     

面向对象的玉米收获机系统优化可行性分析

为深度提升我国玉米收获机的整机作业效能与运行效率,采用面向对象的软件设计开发方法,对其作业系统展开可行性优化设计.以整机的作业机理为基础,融合ETL技术与面向对象的设计方法,把系统划分为不同的对象进行系统建模,并构建完整的系统运行体系展开可行性验证试验.试验结果表明:经面向对象方法设计优化,收获机系统的数据冗余度可降低...