一、基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制（论文文献综述）
梁玉鑫[1]（2021）在《网络化多智能体编队控制方法及实时仿真平台开发》文中指出网络化多智能体编队是指利用多个具有输入输出的单个智能体进行编队,单个智能体之间通过一定的拓扑结构进行通信,从而联合成一个整体,可以组成固定或者变化的队形协作完成特定任务。网络化多智能体编队控制包含四个要素:智能体模型、网络性能指标、编队控制算法和算法验证平台,这四个要素缺一不可,否则不足以充分描述网络化多智能体编队控制中的细节。为了保证基于网络的多智能体编队任务的实现,有效的网络化预测控制算法和准确的系统模型是关键所在。本文针对现有的多智能体编队控制中存在的一些问题进行研究。第一,在多智能体编队控制研究中,许多研究对象的选取具有特殊性,常因缺少模型参数和实验细节而无法与他人的方法进行比较。针对这一问题,本文以普通商业四旋翼作为多智能体编队控制的研究对象,对四旋翼系统进行了详细的辨识工作,完成了模型的测试和筛选,最终得到了符合网络化预测控制实验标准的模型,在此基础上,设计了对比实验分析,给与模型和四旋翼分配同样的控制器来验证模型的准确性。第二,本文搭建了基于Vicon视觉定位系统的四旋翼飞行控制平台。通过双闭环PID控制算法以及自适应调节中值电位算法对四旋翼个体进行了有效的控制,并通过具体的实验进行了验证。针对前向通道存在延时的情况,设计了PID预测控制器并应用于四旋翼飞行控制实验。基于领航跟随控制策略完成了多智能体编队控制分析、进行了多智能体编队控制器设计,多智能体编队控制仿真,以及多智能体编队控制实验。第三,网络性能指标是很重要的一个要素,其中丢包、延时、错序等网络特性问题不容易表达,往往这些参数与具体的控制信号是绑定在一起作为一个包进行发送。因此本文提出了一种设计网络化控制工具箱的方法,可用于模拟延时、丢包、网络冲突、时间戳和延时补偿等内容。因为该方法是基于Matlab软件Simulink功能标准C语言S-Function,具有适用性和良好的可移植性。此外,对网络化工具箱的整体设计思路、模块功能和实现方式都做了详细说明和例证。第四,在进行四旋翼编队实验的过程中,会遇到很多实际的问题。有时在多智能体编队控制实验过程中,会遇到由于故障或者是算法问题导致的坠机撞墙情况,造成了安全隐患。随着编队系统个体数量的增多和对控制精度要求的增高,四旋翼和控制器的设备开销会大大增加。针对这些问题,本文提出了一种设计三维虚拟实验设备的方法,可用来代替真实的实验对象进行半物理仿真实验,搭建了多智能体编队控制虚拟仿真实验平台,通过对网络化多智能体分层递阶控制算法的实验演示,说明了该平台对网络化编队控制算法验证的有效性。第五,尽管虚拟实验设备有很多优点,但是虚拟实验设备因为与现实环境脱节,与真实的设备相比还是缺少真实感,虚拟设备与真实设备不容易放在一起进行比较,许多算法的仿真与实验结果仍然有差距。针对这一现象,本文开发了网路化多智能体增强现实仿真平台,把三维虚拟仿真和多智能体实验平台相结合,通过摄像机捕捉真实的实验台和控制对象信息与三维虚拟动画融合的方式进行表达。把真实的实验体与虚拟的实验体放到了同一个世界中,能有效比较算法作用在虚拟设备和真实设备上的差异。
梁茂轩[2]（2020）在《基于ROS的输电线路巡检机器人控制系统研究》文中指出输电线路巡检机器人旨在为输电线路巡检工作提供一种新的方式,以代替人工进行巡检作业,减小作业强度,提高巡检质量及效率。但目前输电线路巡检机器人普遍存在作业空间小、障碍识别准确率低、自主越障运动稳定性差等问题,制约了其推广及应用。因此,开展对巡检机器人作业空间、障碍识别与自主越障技术的研究,对促进巡检机器人在工程实际中的应用具有十分重要的意义。本文通过分析线路上金具障碍结构及其分布情况,研制了一款行走臂与夹持臂构成的三臂式巡检机器人,扩展了机器人作业空间。基于运动学理论对机器人越障运动过程进行分析,提出了机器人跨越各种金具障碍的动作方案。通过分析机器人系统功能需求,设计机器人控制系统采用分级递阶式与分布式相结合的混合式结构,系统的提出了机器人控制系统的总体架构。通过搭载多种类型的传感器,提出了一种分级式障碍识别与定位系统方案,提高了机器人对金具障碍的识别与定位能力。基于模块化设计思想,对机器人系统进行了功能模块划分,并基于ROS对各功能模块软件进行了设计与实现,运用有限状态机技术实现了系统状态的管理及机器人越障运动的手动与自动控制。通过对机器人动力学进行分析,建立了机器人动力学模型,并结合传统PID、鲁棒PID等控制算法对机器人越障运动轨迹控制进行研究,提出了一种鲁棒PI控制方法,提高了机器人越障运动的稳定性。为验证机器人结构及系统设计的合理性、障碍识别与定位系统的可靠性及控制算法的有效性,对机器人样机进行试制并置于巡检环境进行巡检实验。实验过程中,机器人在自动模式下能够准确识别出前方障碍类型并完成金具障碍的自主跨越。机器人越障过程较为稳定且越障效率较高,验证了机器人结构及系统设计的合理性及控制算法的有效性。
谢雯娟[3]（2020）在《T公司软件项目交付进度影响因素研究》文中指出开发进度滞后问题是目前软件开发项目的一个通病,也是软件开发项目管理的重点和难点。有效的软件开发进度管理能够显着地避免软件开发进度滞后的问题,故而需要深入研究影响软件交付进度的关键因素,为软件企业的经营决策提供有力依据。首先,通过对学术文献完成国内外研究概述,介绍软件开发项目交付进度管理的理论和研究现状。通过对文献的阅读归纳,发现现有文献对软件开发项目交付进度影响因素的研究定性分析居多,缺少定量分析。其次,通过对T公司软件项目交付进度现状的分析,理清各评价指标之间的相互关系,形成指标体系。其中,一级指标为T公司软件项目交付进度影响因素;4个二级评价指标为环境因素、人员因素、技术因素以及管理因素;12个三级评价指标为需求变更频繁度、客户方能力、人员能力、沟通协作、团队稳定性、需求管理、培训管理、沟通管理、开发方法选择、新技术应用、项目复用性。接着,用网络层次分析法（ANP）对各种影响因素展开分析,找出影响T公司软件项目交付进度的80%的关键影响因素为:需求管理、沟通管理、需求变更频繁度、人员能力、开发方法选择以及项目复用性。最后,结合软件开发项目的特点及进度控制理论,引入敏捷方法,改善需求管理,完善沟通机制,畅通沟通渠道,打造层次化专业人才梯队,开展特色培训,提高员工的综合素质,使进度控制由被动变为主动,提高软件项目进度控制的有效性,提升快速交付能力,打造拳头产品,提升企业核心竞争力,助力企业高质量发展。
李志昊[4]（2020）在《下肢外骨骼机器人控制系统研究》文中进行了进一步梳理下肢外骨骼机器人是一种智能可穿戴装置,巧妙地结合了人的智能与机械的动能,能够与人体下肢协同运动,承担人体大部分背部负载,极大的增强了人体的生理机能。与传统运载机械相比,外骨骼机器人突破了行走机械地形适应性差、动作不灵活低等缺点,在军事、物流、救援等行业都具有广泛的应用潜能。外骨骼机器人的控制系统被称为外骨骼的“大脑”,是实现人体意图智能感知、本体高效驱动的重要保障,也是国际学术研究的热点与难点。本课题以下肢外骨骼机器人控制系统为研究目标,结合课题组基于EHA的下肢外骨骼机器人样机,开展了相关研究工作。第一章,阐述了外骨骼机器人控制系统的研究背景与意义,介绍了外骨骼机器人国内外研究现状,重点调研并分析了多款典型外骨骼机器人样机的控制系统及控制策略,提出本课题的研究目标和内容。第二章,介绍了外骨骼机器人系统方案。从仿生学角度,详细阐述了样机机械系统的设计准则和设计指标,完成机器人状态检测传感系统系统设计;利用“四象限法”对关节EHA系统进行全工况运行特性分析,说明系统的工作原理和控制特性;从人机工程的角度,对比分析不同类型人机交互的原理和优缺点,建立了人机交互时延传播链路,揭示了检测位置对交互效果的影响,完成了基于物理型人机交互的交互系统设计;采用基本运动项切分人体运动过程,提出了一种基于步态事件触发的有限状态机描述方法,统一表征人体运动全过程,并完成了基于FSR的步态辨识传感系统设计。第三章,完成了外骨骼机器人控制器硬件系统设计。针对现有控制在控制器在拓扑结构、计算与控制性能、扩展性方面存在的不足,采用了一种基于CAN总线的全网络分布式异构控制器硬件架构,针对课题组样机的控制需求,完成了硬件系统的具体开发。该控制器采用统一总线进行组网,具有强大的可变拓扑性能;采用异构计算体系,实现了控制器的计算性能和控制性能的最大化和最优化;建立了以“组件”为基础的模块化硬件体系,以“功能”为导向实现了控制器硬件的解耦,极大地提高了硬件的复用性和整体控制器硬件系统的可扩展性。在一定程度上,该控制器能够兼容各类机器人系统,具有一定的普适性与开放性。第四章,完成了外骨骼机器人控制器软件平台开发。针对现有控制器软件系统在可移植性、可重构性、功能性等方面的缺陷,提出了一种跨平台层次化控制器软件框架,构建了以硬件抽象层、设备抽象层、任务层等为主的分层控制器软件平台,构建了一种通用的硬件抽象体系,能够快速兼容各类主控芯片,采用“驱动-总线-设备”模型,实现了外设-设备-应用代码的解耦,增强了功能模块的复用性,极大提高了用户的开发效率。深度集成了CANopen协议栈,提供了一种统一、高效的通信模式,为控制系统的快速构建提供了软件基础。第五章,提出了一种基于最小交互力分层人机协同控制框架,建立了基于虚拟弹簧-阻尼系统的人机交互模型,完成人机交互力到运动末端速度的映射,实现了人体运动意图的感知。采用基于事件触发的机器人运动状态描述方法,实现不同运动状态下,运动末端空间速度到关节运动空间速度的转换。提出了一种标准化-模糊步态辨识算法,为机器人运动状态转移提供精准的触发事件。完成了EHA系统参数辨识和PD控制设计,实现了机器人关节运动控制。第六章,开展了外骨骼机器人试验研究。基于上述提出的外骨骼机器人控制器与控制策略,搭建所需的试验平台,开展对应的试验研究,对外骨骼机器人控制系统进行验证。第七章,总结了本课题的研究工作,未来的研究方向和内容进行了展望。
李洁[5]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中研究指明我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
王彬,崔晓杰,何弼,刘辉,许圣雷,王小俊[6]（2015）在《基于可扩展端口技术的实时领域分层递阶建模方法》文中研究指明在采用模型驱动的开发（MDD）方法对复杂实时系统进行建模设计时,单层的建模方法难以完成对控制系统的清晰和完整描述。针对上述问题提出了一种分层递阶机制的实时多层建模方法,该方法使用可扩展输入端口和输出端口对现有元模型技术进行扩展,采用可扩展标记语言（XML）实现端口的描述,利用基于信道的端口消息传递机制完成不同层模型之间通信。实际实时控制系统建模结果表明,与单层模型相比,分层递阶的建模方法能够有效实现模型驱动设计方法在实时领域内对并行多任务和复杂交互行为的描述,从而提高实时领域模型的可读性和可复用性。
何弼[7]（2014）在《基于分层递阶的实时领域模型驱动建模方法研究》文中提出在工业制造、物流与装配的生产过程和航空航天等领域中,广泛应用着实时控制系统。这些场合一般要求其具备较高的实时性、并行性和多点协作性。为了达到上述要求,设计并实现控制精准且满足高实时性和并行性要求的控制系统软件是一个关键问题。为了实现实时控制系统程序设计的一致性、异构性、快速性、可靠性和易维护性,采用模型驱动的软件开发（Model Driven Development, MDD）方法设计和开发控制软件正成为研究热点和发展趋势。对于模型驱动的实时控制软件设计方法,细致的行为交互模型构建是实现该方法的重点。但是当前研究主要针对的是单层建模,即在一个单一的层次中使用若干个基本元模型建模。当使用这种方法对复杂系统建模时,由于实时多任务之间的交互行为错综复杂,将会降低可视源模型的可读性和清晰度,并且容易产生错误,因此难以支持实时控制领域的模型驱动设计方法。本文在对模型驱动的实时软件设计方法进行深入学习和调研的基础上,结合分层递阶智能控制理论提出了一种基于分层递阶的实时领域模型驱动建模方法。该方法把实时设计模型中具体的任务分别分解到3个不同的功能层中实现建模；为了完成不同层次之间的通信,进一步使用端口技术对任务元模型进行了扩展,并根据端口的状态匹配及基于信道的消息传递方法构建了不同层次的不同任务之间的通信机制,从而为完成并行交互的多任务在不同层次中的建模和通信打下基础。
湛浩旻[8]（2013）在《软件需求获取过程关键技术研究》文中研究表明需求获取过程处于软件开发的前端，贯穿软件开发项目的始终。需求获取直接决定项目的成败。通过对目前需求获取过程的分析与归纳，和对现有需求获取方法和需求优先级排序方法中优缺点的研究，提出了一些新的思想和算法，并进行了相应的实例验证。本文主要做了以下几个方面的研究：⑴提出了基于需求模式匹配的需求获取算法。针对软件开发过程中对获取的需求往往缺乏完整性和可复用性的问题，提出了基于需求模式匹配的需求获取算法。从典型的需求模式中匹配出恰当的需求模式，来指导用户获取需求，并定性给出判断需求获取是否完成描述的参考标准，以进一步提高需求获取的完整性和可复用性。⑵提出了基于解释结构模型的最高需求优先级设定算法。针对现有的需求优先级排序过程中，经常忽视需求相关性的问题，提出了使用解释结构模型对需求进行层次化的处理，使之显示出需求的相关性。首先通过模型的精化来解决功能结构有向图中不能存在回路的问题，然后使用解释结构模型获得多级递阶有向图，接下来进行区域间集合运算，最后得到需求最高优先级集合。⑶提出了结构化层次分析的需求优先级排序方法。针对基于解释结构模型设定最高需求优先级算法中，缺乏对层次化模型顶层的所有需求进行优先级设定的问题，提出了将反应系统层次性的解释结构模型的建模思想与具有精确计算的层次分析法相结合，在保持需求相关性前提下对所有需求优先级排序的方法，并将该方法命名为结构化层次分析法，案例分析的结果表明性能总体上优于层次分析法和分级法，该方法能够有效提高需求优先级设定的合理性。⑷提出了风险驱动的需求组合方案优化决策算法。针对当前软件开发过程中，需求获取通常不完整、容易发生变更和风险因素经常被忽略的问题，提出了首先以解释结构模型分析得到的层次化需求集为基础，然后使用0-1背包问题的回溯求解算法，将成本作为约束条件，选择能够创造更大价值的需求，生成多个可行的需求组合方案，接下来考虑价值、成本以及风险因素，使用Wiegers方法和层次分析法来设定不同需求组合方案的优先级，来完成对若干个候选的需求组合方案的决策，最后得出将要迭代实现的一个需求组合方案，并为下一次迭代做准备，直至实现所有的需求。本文结合项目实例，对上述研究的内容进行了案例分析，研究结果表明，提高了需求的获取效率、完整性和可复用性，使设定的需求优先级排序更加合理，有利于项目涉众之间冲突的解决，较大提高了项目的成功率。
韦东方[9]（2005）在《面向企业整体解决方案的仿人智能型管理系统的研究与应用》文中研究表明提升企业的竞争力是管理信息系统的最终目标,然而,由于现有管理信息系统在系统化、敏捷化、智能化乃至总体集成与优化等方面的问题和不足,致使其在提升企业竞争力方面的作用与人们的要求相去甚远。本文在计算机集成制造系统—CIMS的基础上,结合智能管理信息系统的研究现状和仿人智能控制理论的思想,应用计算机科学和信息科学领域的前沿技术提出了面向企业整体解决方案的管理信息系统—仿人智能型管理系统（HSIMS—Human-Simulated Intelligent Management System）,给出了HSIMS的基本概念,建立了HSIMS的问题模型和求解框架,阐述了HSIMS的研究领域以及涉及到的理论、方法和技术。 针对传统组织在信息采集、存储和传输等方面存在的缺陷以及在自组织、自学习、自适应方面的不足,提出了HSIMS的组织管理模型—仿人型组织（HSO,Human-Simulated Organization）的基本概念,以人体宏观结构和动觉智能为基础,建立了具有分层递阶特点的组织结构模型,给出了仿人型组织中“组织大脑”、“组织器官”和“组织神经网络”三类实体对象的基本概念、结构特点和实现原则,并结合实际情况对照其它组织形式进行了应用分析与比较。 以仿人型组织的管理理念为基础,提出了具有“系统大脑”、“系统器官”和“系统神经网络”三类软件实体划分的HSIMS整体框架和体系结构。根据人脑“机能定位,分区投射”的信息处理特点,综合应用现有知识表示方法,提出了“系统大脑”中面向组织实体对象的信息表示与管理方案;同时,为了实现宏观管理与微观管理、智能化与自动化的统一,提出了从上到下逐步细化的分阶段、分层次工作流建模方法。 阐述了传统建模方法与技术在HSIMS系统分析阶段的应用,提出了基于矩阵的信息集成建模分析方法,利用企业中信息流的目标矩阵和资源现状矩阵生成了组织与系统间的信息流需求矩阵,并通过对信息流需求矩阵的变换和可达计算,结合信息集成知识库技术实现了对企业信息集成方案、方法和技术的遴选与优化,并给出了该建模分析方法在一个集团企业中的应用。 通过对企业中信息集成需求的系统化分析,构建了HSIMS中基于联邦技术和集成平台的分层递阶式信息集成基础构架,并针对现有信息集成方法与手段在实现CAD系统与MRPⅡ系统集成时存在的问题和不足,提出了基于HSIMS思想和XML技术实现CAD系统与MRPⅡ系统间的结构化与非结构化信息集成的基本原理和框架结构,并就其中有关产品设计基本信息库、BOM表及其XML文档的自动化生成、结构表示和相互转换等关键实现技术作了深入探讨。 提出了任务/目标混合驱动的HSIMS系统设计思想,将HSIMS系统划分为三个层次:整体系统、子系统和功能单元并分别与共性的企业任务/目标的三个层次相对应,
曹健,张申生,李明禄[10]（2003）在《基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制》文中指出通过对过程模式的复用能够保证软件开发过程的规范性 .由于各个项目都是独特的 ,因此不存在一个统一的过程模式适合于所有的项目 .本文提出了递阶过程模式动态复用的思想 .为了便于重用 ,过程模式的描述信息建立在本体基础上 ,并采用了基于事件的软件过程建模方法 .文中讨论了过程复合方法和基于软件结构实现递阶过程模式动态复用的技术 ,并介绍了实现该技术的系统结构
二、基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制（论文提纲范文）
（1）网络化多智能体编队控制方法及实时仿真平台开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 多智能体编队问题研究现状 |
| 1.2.1 多智能体编队研究现状 |
| 1.2.2 多智能体编队主要研究方法 |
| 1.3 虚拟仿真平台的研究现状及意义 |
| 1.3.1 虚拟仿真平台的研究现状 |
| 1.3.2 虚拟仿真平台的研究意义 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 单个智能体的控制问题研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智能体模型辨识 |
| 2.3 智能体控制器设计 |
| 2.3.1 基于预测算法的跟踪控制 |
| 2.3.2 基于PID算法的跟踪控制 |
| 2.4 单个智能体控制实验 |
| 2.4.1 智能体的速度跟踪控制 |
| 2.4.2 调节中值电位算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 网络化多智能体编队控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络化控制实验系统设计 |
| 3.3 预测控制数值仿真及实验 |
| 3.4 多智能体编队控制器设计 |
| 3.5 多智能体编队控制实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 网络化控制工具箱的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题的描述 |
| 4.2.1 延时和丢包问题的处理方法 |
| 4.2.2 通信受限问题的处理方法 |
| 4.3 网络化控制工具箱的设计方法 |
| 4.4 网络化控制工具箱测试 |
| 4.5 网络化控制工具箱实际应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多智能体编队实验平台的开发及应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三维虚拟实验仿真平台的设计与实现 |
| 5.2.1 3D-NCSLab的整体架构 |
| 5.2.2 系统功能 |
| 5.2.3 虚拟实验装置的设计方法 |
| 5.2.4 应用实例:基于web的多用户协同实验 |
| 5.2.5 应用实例:网络化多智能体系统递阶控制 |
| 5.3 增强现实AR实验平台的应用 |
| 5.3.1 AR-NCSLab平台的设计及实现方法 |
| 5.3.2 平台的校准与测试 |
| 5.3.3 应用实例:基于AR平台的多智能体编队实验 |
| 5.3.4 应用实例:多四旋翼“hello”队形演示 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于ROS的输电线路巡检机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 输电线路巡检机器人国内外研究现状 |
| 1.3 ROS研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及技术路线 |
| 2 机器人本体结构及越障动作方案 |
| 2.1 机器人作业环境 |
| 2.2 机器人总体设计要求 |
| 2.3 机器人本体结构设计及运动学分析 |
| 2.4 机器人越障动作规划 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机器人控制系统硬件设计 |
| 3.1 控制系统方案 |
| 3.2 传感器系统 |
| 3.3 通信系统 |
| 3.4 驱动系统 |
| 3.5 电源系统 |
| 3.6 抗干扰措施 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于ROS的机器人软件系统 |
| 4.1 ROS开发环境配置 |
| 4.2 障碍类型识别与定位系统 |
| 4.3 本体信息感知系统 |
| 4.4 状态管理系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机器人越障运动轨迹控制方法 |
| 5.1 PID控制理论基础 |
| 5.2 机器人动力学模型 |
| 5.3 越障运动轨迹—鲁棒PI控制方法 |
| 5.4 算法仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实验验证与分析 |
| 6.1 地面基站软件系统 |
| 6.2 样机制作及实验环境搭建 |
| 6.3 机器人越障实验与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）T公司软件项目交付进度影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.1.3 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外软件项目进度管理研究 |
| 1.2.2 国内软件项目进度管理研究 |
| 1.3 研究的内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究的内容和对象 |
| 1.3.2 研究的方法和技术路线 |
| 第二章 T公司软件项目交付进度管理现状 |
| 2.1 软件开发项目管理概述 |
| 2.1.1 软件开发项目管理 |
| 2.1.2 软件开发项目的特点 |
| 2.1.3 软件开发项目管理的主要问题 |
| 2.1.4 软件开发项目实施进度管理的重要性 |
| 2.2 T公司软件项目开发项目概况 |
| 2.2.1 T公司企业简介 |
| 2.2.2 T公司软件开发项目概况 |
| 2.3 T公司软件开发项目交付进度情况分析 |
| 2.3.1 T公司软件开发项目计划阶段交付进度影响因素 |
| 2.3.2 软件开发项目需求阶段交付进度影响因素 |
| 2.3.3 T公司软件开发项目实施阶段交付进度影响因素 |
| 2.3.4 T公司软件开发项目收尾阶段交付进度影响因素 |
| 2.4 T公司软件开发交付进度问题的危害 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于ANP的T公司软件交付进度影响因素的模型与评价 |
| 3.1 ANP方法与AHP |
| 3.1.1 ANP简介 |
| 3.1.2 ANP与 AHP的比较 |
| 3.2 ANP方法与T公司软件交付进度影响因素的适用性 |
| 3.2.1 T公司软件交付进度影响因素分析 |
| 3.2.2 ANP方法与T公司软件交付进度影响因素的适用性 |
| 3.3 T公司软件交付进度影响因素评价模型的建立 |
| 3.3.1 构建T公司软件项目交付进度影响因素模型的评价指标体系 |
| 3.3.2 建立基于ANP的T公司软件交付进度影响因素网络结构 |
| 3.3.3 构建T公司软件交付进度影响因素评价模型超矩阵并计算权重 |
| 3.4 T公司软件交付进度影响因素评价模型结论及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 T公司软件项目交付进度管理改进措施 |
| 4.1 引入敏捷方法,改善需求管理 |
| 4.1.1 软件需求管理 |
| 4.1.2 敏捷需求管理的方法 |
| 4.1.3 T公司客户门户系统需求管理的改进措施 |
| 4.1.4 T公司客户门户系统敏捷需求管理实施效果 |
| 4.2 完善沟通机制,畅通沟通渠道 |
| 4.3 打造层次化专业人才梯队,开展特色培训,提高员工的综合素质 |
| 4.4 T公司客户服务系统交付进度改善效果 |
| 4.5 本章小结 |
| 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究中存在的不足 |
| 5.3 进一步研究的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）下肢外骨骼机器人控制系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 外骨骼机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 外骨骼机器人控制系统研究现状 |
| 1.4 研究目标及主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 外骨骼机器人系统方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于人体生理学的机械系统设计 |
| 2.3 液压驱动系统 |
| 2.3.1 液压驱动系统方案 |
| 2.3.2 膝关节EHA系统 |
| 2.3.3 髋关节EHA系统 |
| 2.4 传感与感知系统 |
| 2.4.1 机器人状态检测子系统 |
| 2.4.2 人机交互规律探究及系统实现 |
| 2.4.3 人体运动分析及步态辨识子系统实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于CAN总线全网络分布式异构控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制器硬件需求分析 |
| 3.3 控制器硬件总体架构 |
| 3.4 控制器硬件设计 |
| 3.4.1 总节点 |
| 3.4.2 关节节点 |
| 3.4.3 模拟量输入节点 |
| 3.4.4 电流输出节点 |
| 3.4.5 SSI节点 |
| 3.4.6 IMU节点 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 跨平台层次化控制器软件平台开发 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 软件平台需求分析 |
| 4.3 软件平台总体架构 |
| 4.4 软件平台设计与开发 |
| 4.4.1 硬件抽象层设计与实现 |
| 4.4.2 设备抽象层设计与实现 |
| 4.5 CANopen协议栈实现与集成 |
| 4.5.1 基于canfestival的 CANopen协议栈实现 |
| 4.5.2 CANopen协议栈集成 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于最小交互力的人机协同控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人机协同分层控制框架 |
| 5.3 人体步态辨识算法研究 |
| 5.3.1 标准化处理 |
| 5.3.2 模糊逻辑处理 |
| 5.4 人机交互建模研究 |
| 5.5 外骨骼机器人运动学建模 |
| 5.6 机器人关节运动控制 |
| 5.6.1 EHA系统参数辨识 |
| 5.6.2 EHA系统特性分析与控制器设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 外骨骼机器人试验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 固定轨迹跟随试验 |
| 6.3 摆动项人机协同试验 |
| 6.4 站立项人机协同试验 |
| 6.5 人体步态辨识算法试验 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果 |
（5）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于可扩展端口技术的实时领域分层递阶建模方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 分层递阶的实时领域模型驱动开发方法 |
| 1. 1 模型驱动的实时控制软件开发方法 |
| 1. 2 分层递阶的实时建模方法 |
| 2 基于 XML 的端口实现技术 |
| 2. 1 基于端口技术的扩展对象元模型 |
| 2. 2 基于 XML 的端口语义描述 |
| 3 端口匹配及基于信道的端口通信机制 |
| 3. 1 端口的状态转换及匹配规则 |
| 3. 2 基于信道的端口消息传递机制 |
| 4 基于分层递阶方法的工业控制系统建模 |
| 4. 1 AGVS 实时控制系统控制流程 |
| 4. 2 AGVS 实时控制软件单层建模 |
| 4. 3 基于分层递阶机制的 AGVS 实时控制软件建模 |
| 5 结语 |
（7）基于分层递阶的实时领域模型驱动建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 基于模型驱动的实时领域建模方法及国内外现状研究 |
| 1.2.1 基于模型驱动的开发方法 |
| 1.2.2 模型驱动实时开发平台的研究现状 |
| 1.2.3 模型驱动建模方法的研究现状 |
| 1.3 课题来源、研究内容及本文结构 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 本文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 模型驱动的实时控制软件建模方法研究 |
| 2.1 控制软件对实时多任务系统的重要作用 |
| 2.2 采用模型驱动方法开发实时控制软件 |
| 2.2.1 传统实时系统控制软件的设计及开发方法 |
| 2.2.2 实时控制软件开发面临的问题 |
| 2.2.3 模型驱动方法对于实时控制领域的适用性分析 |
| 2.3 模型驱动的关键技术及建模技术分析 |
| 2.3.1 模型驱动中的关键技术分析 |
| 2.3.2 MDD在复杂实时领域建模时存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分层递阶的实时控制软件建模方法 |
| 3.1 分层递阶理论概述 |
| 3.1.1 分层递阶智能控制系统的提出 |
| 3.1.2 分层递阶控制研究及应用现状 |
| 3.2 分层递阶控制技术 |
| 3.2.1 分层递阶智能控制的结构及控制原理 |
| 3.2.2 分层递阶智能控制的特点 |
| 3.3 基于分层递阶的实时控制软件建模方法 |
| 3.3.1 分层递阶建模方法的可行性 |
| 3.3.2 分层递阶建模方法的基本思想 |
| 3.3.3 分层递阶建模方法的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于XML的端口技术及基于信道的消息传递机制 |
| 4.1 实时领域内的基本元模型 |
| 4.2 基于端口技术的扩展对象元模型 |
| 4.3 基于XML的端口语义描述 |
| 4.3.1 采用XML语言描述端口信息的重要性 |
| 4.3.2 基于XML的端口语义描述 |
| 4.4 端口的状态转换及匹配规则 |
| 4.5 基于信道的端口消息传递机制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 分层递阶的AGVS实时控制系统建模 |
| 5.1 AGV在柔性制造系统中的重要应用 |
| 5.2 AGVG控制系统介绍 |
| 5.2.1 AGVS概述 |
| 5.2.2 AGVS的分类结构组成 |
| 5.3 AGVG实时控制流程分析 |
| 5.4 基于分层递阶的AGVS控制软件建模 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结 |
| 6.2 存在的问题和进一步的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 硕士期间发表的论文和专利 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的主要科研项目 |
（8）软件需求获取过程关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 需求获取过程概述 |
| 1.2.1 软件工程与需求工程 |
| 1.2.2 需求获取过程 |
| 1.2.3 需求获取方法与建模表示 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作与组织结构 |
| 第2章 基于需求模式匹配的需求获取算法 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 相关研究基础 |
| 2.2.1 需求模式 |
| 2.2.2 典型的需求模式 |
| 2.3 基于需求模式匹配的需求获取算法 |
| 2.3.1 需求模式建模 |
| 2.3.2 基于需求模式匹配的需求获取算法 |
| 2.4 基于需求模式匹配的需求获取算法应用实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于 ISM 的最高需求优先级设定算法 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 相关研究基础 |
| 3.2.1 ISM 技术 |
| 3.2.2 模型的抽象与精化 |
| 3.3 基于 ISM 的最高需求优先级设定算法 |
| 3.3.1 基于 ISM 的最高需求优先级设定过程 |
| 3.3.2 模型的精化和抽象算法 |
| 3.3.3 最高需求优先级设定算法 |
| 3.4 最高需求优先级设定算法应用实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于 SAHP 的需求优先级排序方法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 相关研究基础 |
| 4.2.1 AHP 技术 |
| 4.2.2 AHP 优势与局限性 |
| 4.3 基于 SAHP 需求优先级排序方法 |
| 4.3.1 基于 SAHP 的需求优先级排序过程 |
| 4.3.2 SAHP 方法特点 |
| 4.4 SAHP 方法应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风险驱动的需求方案优化算法 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 相关研究基础 |
| 5.2.1 软件项目风险 |
| 5.2.2 依据价值、成本和风险的优先级设定 |
| 5.3 风险驱动的需求方案优化算法 |
| 5.3.1 Wiegers 方法的改进 |
| 5.3.2 需求组合方案优化决策过程 |
| 5.3.3 可行需求组合方案优化算法 |
| 5.3.4 风险驱动的需求组合方案优化决策 |
| 5.4 需求方案决策应用实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）面向企业整体解决方案的仿人智能型管理系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 仿人智能型管理系统(HSIMS)的提出 |
| 1.2 仿人智能型管理系统(HSIMS)的基本概念 |
| 1.2.1 HSIMS的研究领域 |
| 1.2.2 HSIMS的求解框架 |
| 1.3 HSIMS的关键理论与技术 |
| 1.3.1 HSIMS的关键理论 |
| 1.3.2 HSIMS的主要技术 |
| 1.4 HSIMS的研究现状 |
| 1.4.1 智能化管理系统的研究 |
| 1.4.2 关键技术研究 |
| 1.5 HSIMS的特点及意义 |
| 1.6 研究目标与内容编排 |
| 1.6.1 研究目标 |
| 1.6.2 论文编排 |
| 2 HSIMS的组织管理模型——仿人型组织 |
| 2.1 仿人型组织提出的背景 |
| 2.2 仿人型组织 |
| 2.2.1 仿人型组织的概念 |
| 2.2.2 仿人型组织的理论基础——人体控制系统 |
| 2.2.3 仿人型组织的结构模型 |
| 2.2.4 仿人型组织的枢纽——“组织大脑” |
| 2.3 仿人型组织的特点 |
| 2.4 仿人型组织与其他形式组织的比较 |
| 2.5 仿人型组织的实现 |
| 2.5.1 仿人型组织的创建原则 |
| 2.5.2 仿人型组织的综合发展框架 |
| 2.6 仿人型组织在企业中的应用分析 |
| 3 仿人智能型管理系统的基本概念、体系结构与总体方案 |
| 3.1 HSIMS的基本概念 |
| 3.2 HSIMS的体系结构 |
| 3.3 HSIMS的特点要求与结构特征 |
| 3.4 HSIMS的发展模式 |
| 3.5 HSIMS的总体方案 |
| 3.5.1 HSIMS的总体框架 |
| 3.5.2 HSIMS的软件总体方案 |
| 3.6 基于多代理技术的HSIMS递阶结构 |
| 3.6.1 HSIMS中的Agent结构 |
| 3.6.2 基于MAS的HSIMS递阶结构 |
| 3.7 HSIMS中的知识表示、存储与管理 |
| 3.7.1 面向组织实体对象的信息、知识表示 |
| 3.7.2 面向组织实体对象的基本概念和特征 |
| 3.7.3 面向组织实体对象的知识表示框架 |
| 3.7.4 面向组织实体对象的知识表示方法与语言 |
| 3.7.5 面向组织实体对象的知识表示与信息管理体系结构 |
| 3.8 HSIMS中的业务过程管理及其特点 |
| 3.9 系统大脑的体系结构与总体方案 |
| 4 HSIMS系统建模方法与技术研究 |
| 4.1 HSIMS的视图建模方法 |
| 4.2 基于矩阵的信息集成建模分析与应用 |
| 4.2.1 信息集成建模的研究背景 |
| 4.2.2 信息集成矩阵分析方法 |
| 4.2.3 信息集成矩阵分析方法的完备性、正确性及其作用与特点 |
| 4.2.4 信息集成矩阵分析中的关键技术 |
| 4.2.5 应用举例 |
| 5 HSIMS信息集成实现机制与应用 |
| 5.1 信息集成需求分析 |
| 5.2 基于联邦技术和集成平台的分层递阶式信息集成基础构架 |
| 5.3 HSIMS信息集成构架在实现CAD与MRPⅡ信息集成中的应用 |
| 5.3.1 基于XML的CAD与MRPⅡ系统间信息集成的原理 |
| 5.3.2 产品基本信息库与BOM表的自动化生成 |
| 5.3.3 信息集成中的数据描述和类型声明定义 |
| 5.3.4 由BOM表向XML文档的的自动转换 |
| 5.4 基于AGENT的信息集成 |
| 5.5 信息集成平台 |
| 5.6 HSIMS的信息集成特点与比较 |
| 5.7 HSIMS中的知识集成 |
| 5.8 HSIMS信息集成构架在集团企业中的应用 |
| 5.8.1 集团企业的信息特征 |
| 5.8.2 集团企业信息集成需求分析 |
| 5.8.3 集团企业信息集成实施策略 |
| 5.8.4 集团企业信息集成架构 |
| 6 仿人智能型管理系统的设计与实现 |
| 6.1 HSIMS的实现途径与设计原则 |
| 6.2 任务／目标驱动的HSIMS的实现 |
| 6.2.1 任务／目标驱动的HSIMS的建模与分析 |
| 6.2.2 基本概念 |
| 6.2.3 业务处理元过程模型的获取 |
| 6.2.4 HSIMS概念模型的获取方法 |
| 6.3 基于联邦多代理技术的HSIMS的实现 |
| 6.3.1 Agent技术及其特点 |
| 6.3.2 基于MAS的HSIMS的层次结构 |
| 6.3.3 HSIMS中典型Agent分析 |
| 6.3.4 基于MAS的HSIMS在纺织企业中的应用分析 |
| 6.4 基于协同和集成的HSIMS的开发与实施 |
| 6.4.1 网络分布式协同开发与实施的基本思想及其原理 |
| 6.4.2 HSIMS系统协同开发与实施的特点 |
| 6.4.3 HSIMS系统协同开发与实施的组织与管理 |
| 6.4.4 HSIMS系统协同开发与实施的关键实现技术 |
| 7 基于HSIMS结构思想的智能化ERP系统研究 |
| 7.1 ERP系统的结构分析与研究现状 |
| 7.2 HSIMS的框架结构思想 |
| 7.3 基于HSIMS思想的智能化ERP系统的结构 |
| 7.4 智能化ERP系统的特点 |
| 7.5 智能化ERP系统的实现技术 |
| 7.5.1 多Agent技术 |
| 7.5.2 动态企业建模DEM |
| 7.5.3 分布式对象技术 |
| 8 结束语 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 论文创新点 |
| 8.3 论文的不足与研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
（10）基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 软件开发过程与递阶过程模式 |
| 3 递阶过程模式的表达方法 |
| 3.1 递阶过程模式的定义 |
| 3.2 事件驱动的软件过程模型 |
| 4 基于递阶过程模式动态复用的过程演化技术 |
| 5 基于软件结构映射的递阶过程模式复用 |
| 6 系统实现与实例 |
| 7 结论与展望 |
四、基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制（论文参考文献）
- [1]网络化多智能体编队控制方法及实时仿真平台开发[D]. 梁玉鑫. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]基于ROS的输电线路巡检机器人控制系统研究[D]. 梁茂轩. 山东科技大学, 2020(06)
- [3]T公司软件项目交付进度影响因素研究[D]. 谢雯娟. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]下肢外骨骼机器人控制系统研究[D]. 李志昊. 浙江大学, 2020(06)
- [5]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)
- [6]基于可扩展端口技术的实时领域分层递阶建模方法[J]. 王彬,崔晓杰,何弼,刘辉,许圣雷,王小俊. 计算机应用, 2015(03)
- [7]基于分层递阶的实时领域模型驱动建模方法研究[D]. 何弼. 昆明理工大学, 2014(01)
- [8]软件需求获取过程关键技术研究[D]. 湛浩旻. 哈尔滨工程大学, 2013(04)
- [9]面向企业整体解决方案的仿人智能型管理系统的研究与应用[D]. 韦东方. 南京理工大学, 2005(07)
- [10]基于递阶过程模式复用的软件项目过程控制[J]. 曹健,张申生,李明禄. 电子学报, 2003(S1)