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文檔簡介
1、應(yīng)用軟件開發(fā)課程設(shè)計(jì)一、應(yīng)用軟件開發(fā)課程設(shè)計(jì)目的與要求應(yīng)用軟件開發(fā)課程設(shè)計(jì)是建立在軟件件工程專業(yè)所學(xué)知識的基 礎(chǔ)上設(shè)置的一門重要的實(shí)踐課程。主要目的是利用所學(xué)理論知 識與實(shí)用技術(shù)完成一個具有實(shí)際應(yīng)用的、符合軟件工程規(guī)范的 和較高質(zhì)量的應(yīng)用軟件開發(fā)C針對應(yīng)用軟件開發(fā)提出如下要求:(1)緊密結(jié)合軟件工程規(guī)范,從求解問題的需求分析出發(fā), 建立需求分析模型(用例圖)。(2)應(yīng)用面對像方法和UML建模工具建立軟件開發(fā)設(shè)計(jì)模型 (類圖、狀態(tài)圖、活動圖和時(shí)序圖等)(3)軟件設(shè)計(jì)盡可能實(shí)現(xiàn)軟件具有程序可閱讀性、可維護(hù)性 和可再用性。(4)要求在規(guī)定實(shí)驗(yàn)室和時(shí)間進(jìn)行(成績由三部分組成:實(shí)習(xí) 報(bào)告、軟件實(shí)現(xiàn)完成情
2、況和課程設(shè)計(jì)期間的認(rèn)真程度)。二、課程設(shè)計(jì)選題每位同學(xué)任選擇一個題日或自選一個題目。選題確定后,要求 認(rèn)真完成選題的需求分析、軟件設(shè)計(jì)、編碼及測試運(yùn)行完整過 程的文檔資料并作為報(bào)告編寫重要內(nèi)容。(1)交互式最短路徑搜索程序?qū)崿F(xiàn)(2)交通咨詢系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)(3)在線購物網(wǎng)站設(shè)計(jì)(4)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的圖像識別(5)自定三、選題內(nèi)容介紹與技術(shù)要點(diǎn)說明題目仁(1)內(nèi)容介紹:用鼠標(biāo)交互虛擬設(shè)計(jì)公交線路網(wǎng)絡(luò)圖,并應(yīng)用該交通網(wǎng)絡(luò)圖 實(shí)現(xiàn)公交乘車線路最短路徑搜索,其系統(tǒng)功能:1)鼠標(biāo)交互虛擬設(shè)計(jì)公交線路網(wǎng)絡(luò)圖2)建立有權(quán)圖3)搜索從某公交出發(fā)站到某公交終點(diǎn)站最短乘車線路(2)技術(shù)要點(diǎn)說明該程序設(shè)計(jì)主要應(yīng)用
3、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的最短路徑算法實(shí)現(xiàn)。它 的主要技術(shù)具有三個方面:1)虛擬設(shè)計(jì)公交線路圖(實(shí)際中為某城市的公交網(wǎng)絡(luò)圖)。2)利用公交線路圖構(gòu)建有權(quán)“圖”存儲結(jié)構(gòu)3)應(yīng)用最短路徑算法實(shí)現(xiàn)從源點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑搜索。三個功能結(jié)果如圖所示:圖1虛擬設(shè)計(jì)公交線路網(wǎng)絡(luò)圖Shnrtl'Ath口口岡圖2令權(quán)圖站站名:VI絲點(diǎn)站名:VII匡図圖3搜索V1-V11最短路徑程序設(shè)計(jì)類圖:最短路徑算法描述(1) 建立鄰接矩陣(2) 取從v山發(fā)到圖上氏余各頂點(diǎn)w町能到達(dá)的最短路徑長度作為初值:Di = arcs位于Vex(G,v)i vev(3) 選擇比使得:Di = minDi | VjG(V-S)Vj就是當(dāng)前
4、求得的一條從v岀發(fā)的最短路徑的終點(diǎn)。令: S = SUj(4) 修改從v出發(fā)到集合V-S上任一頂點(diǎn)Vk町到達(dá)的最短路徑K度。if DO + arcsOk <Dk則 Dk = Dj +arcsjk(5) 重復(fù)(3) > (4)共n-1 次(6) 整理最短路徑線路(例如:旨239>論0>5)(7) 繪制最短路徑線路題目2(1)內(nèi)容介紹:編制軟件實(shí)現(xiàn)下圖的交通咨詢系統(tǒng)功能:2)3)4)V1北京V2天津V3沈陽V4長春V5哈爾濱V6大連V7徐州V8鄭州V9呼和浩特V10蘭州V11烏魯木齊V12西安V13西寧V14成都V15昆明V16貴陽V17柳州V18南寧V19武漢V20株洲V
5、21廣州V22深圳V23南昌V24上海V25福州其他數(shù)據(jù)同學(xué)們自己模擬給出。(2)技術(shù)要點(diǎn)說明該軟件設(shè)計(jì)主要技術(shù)步驟:1、建立數(shù)據(jù)庫(或數(shù)據(jù)文件)并模擬數(shù)據(jù)1)城市節(jié)(頂)點(diǎn)表:2)兩城市間權(quán)值表2、交通咨詢系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)詢果示 咨結(jié)顯區(qū)用交咨區(qū)參考用戶界面設(shè)計(jì)3交通圖繪制4建立圖存儲結(jié)構(gòu)5最短路徑算法6路線搜索TviewSeTData仃Data *data); -DrawGraph();-DrawPLi ne(); +Draw();Task下TData DataT +TView View :+ void ReadData();+ void CreateGraph()+ void Draw();
6、+ void FindRout(string A,string B);TData+TGraph Graph;>+HeadData() +CreateGraph()1TDatabaseTFileTGraph+TRout Rout:+CreateGraph();+FindRout(sinq A,string B);參考類圖題目3:在線購物網(wǎng)站設(shè)計(jì)(1)內(nèi)容介紹在線購物網(wǎng)站設(shè)計(jì)是一個以購買商品為目標(biāo)的網(wǎng)上商城, 不同的主題商品,將設(shè)計(jì)不同的購物網(wǎng)站。但系統(tǒng)設(shè)計(jì)基本架構(gòu) 是相同或者說軟件結(jié)構(gòu)模型相同。其主要功能能:在線購物網(wǎng)站系統(tǒng)客戶系統(tǒng)管理員注冊與登錄選購物商品放入購物車 填寫訂單確認(rèn)訂單,進(jìn)
7、入訂單處理登錄用戶信息管理 商品信息管理 訂單處理 通知管理 友情鏈接(2)技術(shù)要點(diǎn)電子商務(wù)系統(tǒng)是以電子商務(wù)為基礎(chǔ)的網(wǎng)上交易實(shí)現(xiàn)體系。開發(fā) 在線電子商務(wù)系統(tǒng)主要技術(shù)步驟:1)搭建開發(fā)平臺安裝JDK、tomcat、Eclipse、Struts和spring等開發(fā)工具建立Java web軟件開發(fā)平臺數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)2)建立數(shù)據(jù)庫信息表用戶信息表系統(tǒng)管理員信息表商品分類信息表商品詳細(xì)分類信息表訂單信息表購買商品信息表3)設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)對于目前在線購物網(wǎng)站系統(tǒng)多數(shù)采用MVC系統(tǒng)架構(gòu)模式,通常的 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是:用戶界面(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)組織與表I JMVC模式控制層(業(yè)務(wù)邏輯處理與衣現(xiàn)層解釋)業(yè)務(wù)I邏輯代理層(業(yè)
8、務(wù)邏輯I接口)丿業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)層(DAO和I/O層)文件操作層接口文件操作文件 層對彖接口 j數(shù)據(jù)訪問對彖層K丿表現(xiàn)層控制層模型層網(wǎng)上購物系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)請求Controller (servlet)client、f響應(yīng)/i/AMView (JSP)< Java Bean : Or < Other servicesJ-»Business Objectrrodel題目4:(1)內(nèi)容:該程序設(shè)計(jì)是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)圖像識別技術(shù)。(2)主要技術(shù)要點(diǎn)1)人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能,它由大量 的彼此廣泛連接的處理單元組成,每個處理單元結(jié)構(gòu)和
9、功能I分簡單,僅完 成杲種基本的變換,如圖所示。3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn):1)具分布是存福'涪息的特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用人量的神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)及 對各聯(lián)結(jié)權(quán)值的分布來表示特定的信息。2)對信息的處理具有并行的特點(diǎn)。每個神經(jīng)元都可以根據(jù)接收到的信息作 獨(dú)立的運(yùn)算和處理,然后將結(jié)果傳輸出去。3)對佇息處理!仃白組織、自學(xué)習(xí)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度用權(quán)值人小來表示,這種權(quán)值可以事先給定,也可以為適應(yīng)周圍 環(huán)境而不斷地變化。 神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理單元稱為神經(jīng)元,也稱為節(jié)點(diǎn)。其神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)如圖 所示:X=(1,x1,x2,.,xn)$Hy 入信息矢量VV=(Wo,Wi,W2,
10、.,Wn)連接權(quán)矢量Y=(y1,y2,.,ym)輸出矢量U:神經(jīng)元內(nèi)部狀態(tài)f(u):激勵電平(激勵函數(shù))和P纟益兀內(nèi)亍祁狀態(tài):/ = WX = 土 >V.JVZz-i迪過淵t竺函數(shù)n勺處理,彳導(dǎo)至I片屮經(jīng)丿亡仔j輛=y = ./X") = 八左叱亠)i-i<x N 0(x<O)f<X)=SSn(x>() ><x 二 O)訊丿IJ門勺徹農(nóng)I函數(shù)*C1 > 閥值架=F(x)=s&nl1(2)分段函數(shù)喊 f(x) = J x/r神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別分類過程圖像信息圖像變換與特征提取特征數(shù)據(jù)規(guī)格化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器分類判決圖像分類結(jié)果層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11、分類器的結(jié)構(gòu)輸入層:i為節(jié)點(diǎn),表示圖像特征向量的一個分量數(shù)據(jù),輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)可以由特征向 量維數(shù)確定。輸出層:k為節(jié)點(diǎn),表示一種分類,輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)可以由分類數(shù)確定。隱層:j為節(jié)點(diǎn),與網(wǎng)絡(luò)輸出逼近值要求的梢度和學(xué)習(xí)系統(tǒng)的復(fù)雜程度密切相關(guān)。分類數(shù)+特征向量維數(shù)分類數(shù)X特征向量維始£分類數(shù)x(特征向量維教+特征向量維數(shù))1 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)=2圖像特征向量的各分量(R、G、B)0,=x(i=0,1)2l.,N-1 模式樣本數(shù)網(wǎng)纟各各層輸入輸出關(guān)系 輸入層:輸入節(jié)點(diǎn):輸出節(jié)點(diǎn):隱層:輸入節(jié)點(diǎn):叫為輸入層、節(jié)點(diǎn)與隱層節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值 輸出節(jié)點(diǎn):輸出層:輸入節(jié)點(diǎn):Ij =藝 WjjXji=O°j =
12、 1 + expC-ipk = S wkj°ji-0Wkj為隱層j節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值 輸出節(jié)點(diǎn): 6 = l + ex;(_IJ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法可分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩類,我們用有監(jiān)督 學(xué)習(xí)算法中的反向誤差傳播算法(BP算法)。算法分為兩個階段:(1) 正向過程:輸入信息從輸入層經(jīng)隱層逐層計(jì)算各單元的輸出 值;(2) 反向傳播過程:輸出誤差逐層向前算出隱層各單元的誤差, 并用此誤差修正前層的權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程實(shí)際是一個對連接權(quán)值修正,直到輸出 值與希望值的差小于誤差值的迭代過程。為此,定義網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)誤差函數(shù):1 1 mE = -(D-O)T(D
13、-O) = -£(dj-oj)22 2D:網(wǎng)絡(luò)的希望輸出O:網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出(3)梯度下降修正權(quán)值法分別求解Wjj和比爐1) Wjj梯度下降修正權(quán)值+ 1) = w + yi(k)RE式中V,(/) = -77 是梯度修正量嘰i3E=(4Ok)由誤差定義有頁頁k °°j刃jdi k dOj di j dw jicxp(/y) O l + expC-Zp2 '4z77T 則有市=Wk )*(1-f(h) l + e(l + ex-Z)ji( +1) =迄)(i 一 f(rk m幻/(行)(i 一 WjOik式中:8k =(Dk-Ok)l + exp(-ZA )K 7令:f(H)=2) Wkj梯度下降修正權(quán)值:wkJ(t + l) = wkJ(t) + Vw/cj(t)ar式中04/(。= -孚是梯度修正量gj由誤差定義有aOk弧叫午呱kjVl + expC-/)2 7所以儀川+1)= .(/)+迄殲幾耳)(1- fg 0k式中:西=(幾-Ok)/為學(xué)習(xí)率八迭代變量開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計(jì)輸入特征向量維數(shù)和分類類別數(shù)取一個樣本數(shù)據(jù)Xj加在網(wǎng)絡(luò)輸入端計(jì)算隱層0和夠出層ok將圖像I卩的母一像索規(guī)格化后輸入網(wǎng)絡(luò)分類器1計(jì)算修正權(quán)值Wji和Wjk分類判決輸出
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