软件体系结构方法研究论文

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随着我国现代化程度的不断提高,计算机软件被应用的领域愈发广泛,其本身的创造程度也越来越高,计算机产业现在已经成为一个规模庞大的产业。下面是我为大家整理的计算机软件论文，供大家参考。

计算机软件论文 范文 一：计算机软件开发中分层技术研究

摘要:在信息化建设水平不断提高的情况下，计算机软件在这一过程中得到了十分广泛的应用，此外，计算机软件开发在这一过程中也越来越受到人们的关心和关注。软件开发技术最近几年得到了很大的改进，这些技术当中分层的技术是非常重要的一个，所以，我们需要对其进行全面的分析和研究。

关键词:计算机;软件开发;分层技术

当前信息化时代已经悄然到来， 网络技术 的发展也使得人们越来越关注软件开发行业，计算机软件从原来的二元结构模式逐渐向多层结构模式发展，中间件也成为了应用层质量和性能非常重要的一个问题，此外，其也成为了计算机软件开发应用过程中非常关键的一个技术，其与数据库， 操作系统 共同形成了计算机基础软件。这一技术的应用能够使得软件系统扩展性更强，灵活性和适应性也在这一过程中得到了显著的提升，所以，分层技术也已经在现代计算机软件开发的过程中得到了越来越广泛的应用。

1计算机层次软件及其优点

计算机软件工程的最终目标就是研发质量和性能更好的软件产品，而在这一过程中基础构建和开发可以十分有效的为计算机软件的应用提供非常好的条件，构件是高内聚度软件包，其能够当作独立单元进行更加全面的开发处理，同时，其也为构件的组合提供了非常大的便利，对软件系统进行搭建可以很好的缩短软件开发的时长，同时还能十分有效的获得更多的质量保证。构件开发最为重要的一个目的就是广泛的应用，应用层次化软件结构设计 方法 的一个非常重要的目的就是可以更为科学合理的去应用构件技术。软件系统在进行了分解之后，形成了不同的构件模块，高层次构件通常被人们视为指定领域的构件。低层次构件只是与数据库或许是和物理硬件产生联系。层次划分是一个相对比较宽泛的概念，所以在层次关系方面并没有一个相对统一和规范的标准。不同构件内部的层次关系通常是上下层依附的关系。站在某个角度上来看，计算机软件的系统层次化就是指多层次技术的广泛应用，而根本原因是为了软件能够大范围的应用。采用分层模式可以非常好的展现出软件的可扩展性，系统某一层在功能上的变化仅仅和上下层存在着一定的关系，对其他层并不会产生非常明显的影响。分层模式也比较适合使用在一些标准组织当中，此外，其也是通过控制功能层次接口来保证其不会受到严重的限制。标准接口的应用能够使得不同软件可以自行开发，同时后期更新的产品也能够和其他软件具有良好的融合性。

2软件开发中多层次技术分析

两层与三层结构技术分析

在两层模式当中，一般都是由数据库的服务器和客户端构成，其中，客户端能够为客户提供一个操作界面，同时，其还具备非常好的逻辑处理功能，同时还要按照指令去完成数据库的查询，而服务器主要是接收客户端的指令，同时还要按照指令对数据库完成查询，同时还要返回到查询结果当中。这种逻辑处理结构就被人们称作Fat客户，这种二层技术的客户端类型在应用的过程中能够完成非常多的业务逻辑处理工作，随着客户端数量的增加，其扩充性和交互作业以及通信性能等等都会受到影响，此外还存在着非常明显的安全问题及隐患。而计算机技术在不断的完善，传统的二层技术已经不能适应系统应用的具体要求。在这样的情况下就出现了三层结构技术类型，这种技术主要是客户端、应用服务器交换机和应用服务器构成。其中，客户端主要是用来实现人机交互，数据服务器可以让操作人员完成数据信息的访问、存储以及优化工作，服务器的应用主要是能够完成相关业务的逻辑分析工作，这样也就使得客户端的工作压力有了非常显著的下降，我们一般将这样的客户称作瘦客户。三层结构和二层结构相比其具有非常强的可重复性、维护方面更加方便，同时其安全性和扩展性也明显增强，但是在用户数量并不是很多的时候，二层结构的优势则更加的明显，所以，在软件开发的过程中，我们一定要充分的结合实际的情况和要求。

四层结构技术

当前，计算机应用的环境在复杂性上有了非常显著的提升，客户对软件系统也提出了越来越高的要求，其主要表现在了软件开发周期不是很长，系统的稳定性很好，扩展性更强等方面，为了满足用户提出的更高要求，我们在开发的过程中将用户界面、业务逻辑个数据库服务器根据其功能模块进行全面的处理，将不同的模块分开，这样也就将相互之间的影响降到了最低水平。这个时候，如果使用三层分层技术就无法很好的实现这一功能，很多软件的开发人员会在数据库和逻辑层交互的过程中，增加一层数据库接口封装，这样也就实现了三层向四层的进化。四层结构体系主要包含web层、业务逻辑层、数据持久层与存储层。其中，web层可以使用模式1或模式2开发。在模式1中，基本是由JSP页面所构成，当接收客户端的请求之后，能直接给出响应，使用少量Java处理数据库的有关操作。模式1实现较为简单，可用于小规模项目快速开发，这种模式的局限性也很明显，JSP页面主要担当了控制器与视图View两类角色，其表现及控制逻辑被混为一体，有关代码重用功能较低，应用系统的维护性与扩展性难度加大，并不适合复杂应用系统开发。模式2主要是基于1vlvc结构进行设计的，JSP不再具有控制器职责，由Sen}let当作前端的控制器进行客户端请求的接收，并通过Java实施逻辑处理，而JSP仅具有表现层的角色，将结果向用户呈现，这种模型主要适合大规模项目的应用开发。业务逻辑层在数据持久层与web层间，主要负责将数据持久层中的结果数据传给web层，作为业务处理核心，具有数据交换的承上启下功能，业务逻辑层的技术依据业务及功能大小不同，能够分成JavaBean与EJB两种封装的业务逻辑，其中EJB简化了Java语言编写应用系统中的开发、配置与执行，不过EJB并非实现J2EE唯一的方法，支持EJB应用的程序器能应用任何分布式的网络协议，像与专有协议等。

3结论

当前，我国计算机应用的过程中面临的环境越来越复杂，同时在客户的要求方面也有了非常显著的提升，为了更好的满足软件应用者的要求，在软件开发工作中，分层技术得到了十分广泛的应用，以往的两层技术模式已经无法适应当今时代的建设和发展，在对两层和三层结构优缺点的分析之后，多层结构系统在应用的过程中发挥了非常大的作用，这样也就使得软件开发技术得到了显著的提升，从而极大的满足了客户对计算机软件的各项要求。

参考文献

[1]金红军.规范化在计算机软件开发中的应用[J].物联网技术,2016(01).

[2]赵明亮.计算机应用软件开发技术[J].黑龙江科技信息,2011(26).

[3]林雪海,吴小勇.计算机软件开发的基础架构原理研究[J].电子制作,2016(Z1).

计算机软件论文范文二：分层技术在计算机软件开发中的使用

【摘要】近年来，计算机技术和网络技术已经在人们的日常生活和工作中得到普遍应用。计算机开发技术已经得到了相关从业人员的普遍关注。笔者对计算机软件开发中分层技术的应用进行论述，以期提升计算机软件开发水平。

【关键词】计算机;软件开发;分层技术

1前言

科学技术快速发展，现代化进程逐渐加快，计算机软件开发也逐渐由传统二层结构开发模式转化为多层结构。其已经成为计算机软件开发过程中的重要内容和组成部分。近年来，网络环境日趋复杂，将分层技术应用到计算机软件开发中，能够提升软件系统的整体清晰度和辨识度，为人们提供一个灵活的软件应用环境，促进计算机研发技术又好又快发展。

2分层技术相关概述

分层技术的概念及应用计算机开发过程中要确保软件的灵活性和可靠性，实现软件的多功能应用。分层技术基于计算机软件内部结构原理，促进计算机软件应用过程中各种不同功能的实现。因此，将分层技术应用到计算机软件开发中具有一定的优势。同时，其能够改变传统的计算机软件单项业务处理模式，实现多层次技术的开发和应用[1]。

分层技术的特点在计算机软件开发中应用分层技术具有相应的特点和优势。首先，分层技术能够依据相关功能需求，对计算机软件进行扩展和计算机系统进行分解，实现对计算机软件的改造和更新，并对系统中功能层和上下层进行变革和修改。其次，分层技术能够提高计算机软件的开发质量和效率，也能够提高其软件运行的可靠性。通过对原有计算机系统的改造和变更，缩短复杂软件的开发时间，提高新产品的质量。第三，在计算机软件开发中应用分层技术，能够让计算机软件得到充分利用，并对功能层次的接口进行定义，实现软件的自动化开发，促进标准接口的应用和其端口的无缝隙对接[2]。

3分层技术在计算机软件开发中的应用

近年来，随着生活理念的革新，人们对计算机软件开发普遍关注。同时，计算机软件开发也对传统计算机软件单项业务处理模式进行变革，使其向多层次计算机软件开发转变。目前，计算机软件开发技术已经由原来的二层和三层技术转化为多层技术。

双层技术的应用

双层技术在计算机软件开发中的应用，能够提升计算机软件开发的质量和效率。双层技术是由客户端和服务器两个端点组成。客户端的功能是为用户提供相应的界面，并对计算机日常应用过程中的相关逻辑关系进行处理。服务器主要用来接受客户信息，并对用户相关信息进行整合，传递给客户端。

三层技术的应用

三层技术是对计算机开发过程中的双层技术进行不断完善。相较于传统的双层技术，三层技术能够确保在一定程度上增加应用服务器，同时也能够提高用户数据存储质量和效率。在计算机软件开发过程中应用三层技术，能够提高计算机信息访问效率，也能够确保计算机与人之间构建和谐的共性关系，确保计算机整体运行质量的提升，为人们提供一个良好的计算机应用环境。三层技术包括业务处理层次、界面层次和数据层次。业务处理层次主要目的是了解用户的需求，并结合用户需求对相关数据进行处理。界面层主要是搜集用户的需求，并对其进行加工，将相关结果传递给业务处理层次。数据层次主要用来对业务处理层的相关请求进行审核，并应用数据库对相关信息资源进行查询和整合。加之科学的分析，将其传递给业务层。三层技术能够提升计算机使用性能，但其用户环境比较复杂，增加了信息和数据处理难度[3]。

四层技术的应用

四层技术是基于三层技术进行完善的，其包括业务处理层、web层、数据库层和存储层。其在计算机软件开发过程中的应用原理是应用业务处理层分析用户需求，并将数据层处理结果传递给web层，应用数据交换和数据访问代码来反映数据库和计算机对象之间的关系。

中间件技术的应用

中间件技术被作为面向对象技术进行开发。中间件主要以分布式计算环境为背景，以实现互通和互联及资源共享应用功能，其是一种独立系统软件。它能够对异构和分布集成所带来的各种复杂技术的相关细节进行屏蔽，以降低相关技术难度。在操作系统、数据库与应用软件之间应用中间件，能够缩短开发周期，提升系统和软件运行的安全性。中间件的种类比较多。结合其相关技术特性，能将其划分为DM、MOM、OOM中间件和RPC与TPM中间件等，其已经被普遍应用到计算机软件实际开发中。

面向消息中间件信息同步传送和异步传送都可以应用MOM中间件技术。MOM能够实现异步通信、消息传递列队化和传递过程中的安全性和可靠性。MOM分层技术在计算机软件技术开发中应用很普遍。应用消息列队中间件进行应用编程，其主要通过中间件和对方实现间接通讯。同时，其能够应用队列管理器与远地或者本地应用程序进行通信。通信过程中，通信双方只需要将消息传递给队列管理器，不需要对消息的传递过程和传递安全性进行过多的关注，有利于软件开发过程的简化。

远程过程调用中间件在客户和服务器计算层面应用远程过程调用的中间件，其更加具有先进性和实用性。程序员可以结合客户的实际需求对相关应用进行编制。RPC比较灵活，其也能够适应于复杂的计算机环境中，并支持跨平台应用，对远端子程序进行调用，以满足编程过程中的相关细节。但是其在应用过程中仍然存在相应的缺陷，其采用同步通信方式，不利于在大型范围内进行使用，需要对网络故障和流量控制等诸多因素进行考虑。

面向对象的中间件基于组件技术在大型应用软件中的使用比较广泛，分布系统对各个节点中不同系统平台的新组件和老版组件进行集成应用。由于其面临各种问题，使用过程中具有一定的局限性，并不能够充分发挥其作用。基于对象技术和分布式技术，面向对象的中间件提供了全新通信机制，能够在异构分布的计算环境中对传递对象的相关请求进行满足。其来源主要是本地或者远程服务器。

4结语

计算机的应用环境越来越复杂，用户的相关要求也逐渐提高，增加了软件开发的难度。在计算机软件开发中应用分层技术，并对其进行不断地优化，能够实现其安全性和拓展性，缩短开发周期，提升其整体处理能力，有效满足了客户的日常应用需求。

参考文献:

[1]李大勇.关于分层技术在计算机软件中的应用研究与分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(20):78～79.

[2]杨博宁.浅谈计算机软件开发中分层技术[J].科技风，2015，(08):95.

[3]贾辉.刍议分层技术在计算机软件开发中的应用[J].中国高新技术企业，2015，(30):59～60.

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一．概况计算机应用技术专业现设有计算机应用技术的二级学科博士点和硕士点，其培养方式为硕士、博士、提前攻博等等。2002年获准国家立项的计算机应用技术重点学科，2003年获准建立计算机应用技术博士后流动站。硕士研究生学制3年，实行学分制，2005年招生规模为30人。博士研究生学制2年，实行学分制，2005年招生规模为12人。近年来，本学科先后获得211工程和国家重点学科经费资助，软硬件设施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。二．学科研究方向介绍主要研究方向是计算智能与知识工程，包括问题求解商空间理论及其应用、基于商空间理论的粒度计算理论及其应用、构造性机器学习理论及其应用、优化理论与方法的研究、新的层次机器学习理论和方法的研究以及复杂系统的优化技术和方法等等，获得了一批原创性在国内外有重要影响的科研成果。三．专业课程设置1．学位课英语、科学社会主义理论与实践、自然辩证法概论、组合数学、算法设计分析、高级数据库系统、计算机科学数学理论、人工神经网络的理论及应用、人工智能高级教程、高级数据库技术等等2．非学位课并行计算、智能计算、计算机视觉、知识发现、专家系统及其开发环境、优化理论及方法、构造性学习理论与方法和数据仓库及数据采集等等四、学科导师队伍张铃：男，1937年5月生，福建福清人，1961年毕业于南京大学数学天文系.同年分配至安徽工作，先后在安徽四所大学任教。1993年调至安徽大学人工智能研究所，任所长、教授、博士生导师至今。1986年4月由讲师破格晋升为正教授，1988年被授予国家有突出贡献的中青年专家称号，1991年获享受国家特殊津贴待遇，先后被清华大学、浙江大学、同济大学和中科院智能所等单位聘为客座教授。获得荣誉称号：改革开放以来，获全国教育系统劳动模范等省级以上荣誉称号八次；先后获国家自然科学奖等省级以上学术奖励十次；1978年获安徽省首届科技大会成果奖；1984年获第六届ICL欧洲人工智能奖；1987年获国家教委科学技术进步一等奖；1991年获国家教委科学技术进步二等奖；1992年专著《问题求解理论及应用》获全国高等学校出版社优秀学术专著特等奖；1992年专著《新一代计算技术前沿的研究》获全国优秀科技图书一等奖；1993年获电子工业部科技进步一等奖；1995年获国家自然科学三等奖；1999年获“全国优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）”一等奖；1999年获安徽省自然科学二等奖。目前主要研究方向有：商空间粒度计算理论（这是目前国际上三大粒度计算理论之一）、智能计算、机器学习理论和方法等。程家兴：男，澳大利亚南澳大学博士，教授，现任安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室主任，博士生导师，安徽省计算机学会常务理事，澳大利亚南澳大学SCG研究所研究员。主持和参加国家自然科学基金项目，国家自然科学基金中澳特别基金项目、教育部“优秀青年教师资助计划”项目、教育部博士点基金项目等。与澳大利亚南澳大学建立国际合作关系。研究方向：智能计算，算法分析与设计，最优化方法。获安徽省高校科技进步3等奖，安徽省第三届自然科学优秀学术论文2等奖.。目前，指导博士生5名，硕士生9名。主讲课程有具体数学，智能计算，优化理论与方法，组合数学以及本科生离散数学教学课程等。张燕平：女，出生，安徽巢湖人；1981年毕业于上海电力学院热工自动化专业； 1989年作为合肥工业大学微机应用研究所研究生获工学硕士；2000年9月至2003年7月在职读博士研究生，并获得安徽大学计算机应用专业工学博士学位。2000年6月任安徽大学计算机系副教授；2003年担任计算机应用专业硕士研究生导师； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育厅自然科学研究项目1项，参加国家自然科学基金项目多项。2004年获安徽省科技进步二等奖。已在《计算机学报》、《计算机研究与发展》等国家重点期刊和国家级期刊发表学术论文18篇。汪继文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科毕业于安庆师范学院数学系，获理学学士学位。1989年7月硕士毕业于安徽大学数学系，获理学硕士学位。2001年7月博士毕业于中国科学技术大学数学系，获理学博士学位。 进入中国科技大学动力工程及工程热物理博士后流动站火灾科学国家重点实验室做博士后。出站，获博士后证书。在安庆师范学院数学系任教。1989年7月硕士毕业后留校到安徽大学计算机学院（原为计算机系）任教到至今。2001年6月担任硕士生导师，2002年9月受聘为教授。入选为安徽省高校中青年学科带头人培养对象。三次获教学优秀奖，一次获安徽省高校科技进步三等奖。目前主要研究方向是计算机数值模拟技术，先后参加了5项国家自然科学基金项目的研究工作，主持完成两项省教委项目。目前参加一项国家自然科学基金项目，主持一项省自然科学基金项目。已发表学术论文28篇，SCI收录论文4篇。 1. 智能软件学科带头人李龙澍教授，博士生导师，主要研究兴趣为软件体系结构、不精确知识表示和智能Agent技术，发表研究论文50多篇，主持开发的主要系统有：农业气象决策支持系统、大型数据库管理系统、电子政务系统、网络信息管理系统。软件体系结构的研究：探讨知识的继承机制和抽象原理，使智能软件系统的数据库、模型库和方法库融为一体，引进了知识的层次结构，增强系统的可用性和维护效率。完成国家“863”项目“基于气象分析的指导农作物种植管理软构件”，主持研究国家自然科学基金项目“智能软件体系结构和组件技术的研究”，深入研究模糊商结构理论，将粒度计算理论用于建造软件体系结构模型，提出了一种基于商空间的智能软件体系结构构造模型，研究成果在农业气象、河流污染、公路管理、煤矿救护等GIS系统中有广泛应用。不精确知识表示的研究：深入研究不精确知识表示的特点，提出一种适合领域特征的信息处理系统的框架和数据约简、知识发现方案，促进知识库系统开发技术水平的发展。研制适合模糊粗糙集信息处理的新的智能软件体系结构，不仅具有重大学术价值，而且在农业气象分析应用中取得其它方法和系统无法替代的明显效果，结合农业气象信息，分析模糊粗糙集的特性和优点，研制适合知识处理的构件模型，用于建造减灾防灾、农作物管理等实际决策支持系统，产生巨大的社会经济效益。智能Agent技术的研究：Agent体系结构是智能Agent研究中一个重要的研究方向，它所要解决的问题是智能Agent是由哪些模块组成，这些模块之间如何交换信息，以及如何将这些模块用软件或硬件的方式组合起来形成一个有机的整体。结合完成国家“863”项目、国家自然科学基金项目等重大科研项目和机器人世界杯足球锦标赛RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企业的数据仓库进行数据挖掘和建造基于Agent技术的智能决策支持系统，为安徽现代化建设产生重大社会经济效益。2. 数据库与Web技术学科带头人郑诚博士、副教授。2002年12月毕业于中国科学技术大学计算机系，并获博士学位，研究方向：数据库与数据仓库技术、知识发现与数据挖掘技术、人工智能与机器学习、新一代Web技术等。2005年9月起在安徽大学计算机科学与技术博士后流动站进行博士后研究（在职）。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校骨干教师培养对象。近几年内作为主要骨干参加国家自然科学基金、863计划、安徽省自然科学基金项目等项目4项。主持省教育厅自然科学研究项目二项，发表学术论文20余篇。数据库与Web技术方向：研究数据库与数据仓库及其应用技术、基于数据库和数据仓库的数据挖掘技术，研究多粒度数据挖掘技术，将它们应用于税务、网络安全等领域；研究语义Web技术，在Web中引入有关智能技术，让计算机能理解Web上的信息。3. 并行计算学科带头人刘锋，博士，教授。主要研究方向：软件工程、并行计算、网格计算，承担国家自然基金项目、教育部科研项目、安徽省自然基金项目和安徽省教育厅自然基金项目多项。近期发表的主要论著：1. 基于改进型遗传算法的门阵列模式布局 (EI）小型微型计算机系统 2002,. 求复函数方程根的遗传算法 计算机工程与应用2001年，37卷，第24期3. PVM环境下求复函数方程根的并行遗传算法 小型微型计算机系统 2003,. ORACLE数据库的MIT在营业帐务系统中的应用 电信技术 . 电子出版物与纸质出版物异同论 情报科学 . 基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现 (EI）控制理论与应用 2004年第3期7. Internet QoS控制机制综述 计算机科学 . 基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法 微机发展 2001年第6期9. 基于Agent网格计算性能的实时调节 计算机工程与应用 2003年第39期10. 并行遗传算法求复函数方程根的设计和实现 (EI）系统工程理论与实践 2004年第6期4. 中间件技术学科带头人邹海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在中国矿业大学电气工程（信息与电子技术）博士后科研流动站从事博士后研究。近年来主要专注于模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取、中间件技术等方面的研究。主持或参与完成了国家自然科学基金项目1项、948项目1项、省部级自然科学基金2项和10多项横向合作项目，目前在研省青年教师基金项目1项、省教育厅自然科学基金1项，获省、部级科学技术进步奖3项，发表论文10余篇。近年来承担了包括东北晚中生代资源预测专家系统、坝工建筑物实时监测数据采集系统、基于网络通讯的远程分布式遥测系统、基于数据挖掘的防汛抗旱调度指挥系统、B/S/S架构的客户关系管理系统在内的多个应用系统的设计和研发工作，并得以成功应用。模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取研究：针对信息识别中大量存在的不完备信息和随机环境这一的特点，结合智能信息处理领域近年来迅速发展起来的粗糙集（Rough Set）理论，深入研究在复杂系统中不完备信息及其随机环境下知识的表示、知识的约简、知识的学习、归纳和推理等。中间件技术的研究：中间件技术作为90年代初发展起来的基础软件，近几年来逐渐成为构建网络分布式应用系统的重要支撑工具。它能够解决网络分布计算环境中多种异构数据资源互联共享问题，实现多种应用软件的协同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企业级基础软件平台架构与机制、应用集成架构与技术、J2EE应用服务器、、工作流技术、移动中间件技术、反射中间件技术、嵌入式中间件技术、网络即插即用中间技术件、普适计算中间件技术、网格计算中间件技术、CORBA高级技术等。目前，中间件已与操作系统、数据库、前端应用软件一起，跻身于软件业发展的重点之列，并成为分布式应用的关键性软件。它可广泛适用于政府部门、银行、证券、电力、电信、交通与军事等关键性的网络分布应用。 一、研究生始招时间及在校研究生规模始招时间：2002年在校研究生规模：约60人二、导师梯队介绍1．计算机视觉及应用方向韦穗：安徽大学副校长、教授、中国图像图形学会副理事长、教育部科学委员会信息学部委员，1983年4月至1985年9月在美国密执安大学及弗吉尼亚多理学院作访问学者。长期从事计算机视觉、图像图形学、模式识别、数学形态学和全息成像等领域的研究。近年来承担了多项国家自然科学基金项目和863项目。其中大容量快速图像分析系统（负责人）获中科院科技进步二等奖；并荣获国家863计划智能机器人主题先进工作者称号及国家科技部授予的国家863计划先进工作者称号。863项目“基于VR技术的装配帮助系统”（负责人）的研究， 2000年经863专家组组织验收，认为该项目的成果对于本领域的研究起到了开拓性的作用。国家自然基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”在图形学中的多视图几何、3D重构和基于图像的绘制、图像获取几何和降低计算复杂性，实现复杂景物的3D描述与显示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二届国际图像图形学会年会，编辑了两本会议论文集，其中大部分论文都被EI收录，翻译出版《计算机视觉中的多视图几何》（由英国剑桥大学出版社和原著作者Richard Hartley和Sman的授权）。梁栋：博士、教授（博导），安徽大学电子科学与技术学院副院长。1985年和1990年在安徽大学获学士和硕士学位，2002年获安徽大学计算机应用技术专业工学博士学位。1991年晋升为安徽大学讲师，1996年晋升为安徽大学副教授，2002年晋升为安徽大学教授。1995年被评为安徽大学中青年骨干教师和安徽省中青年骨干教师培养对象，2002年被评为安徽省高等学校中青年学科带头人培养对象。近年来，在国内外学术期刊和学术会议上发表专题学术论文30多篇，主持和参加安徽省自然科学基金、国家自然科学基金、国家863计划、国家科技部科技型中小企业技术创新基金等科研项目20多项，先后获安徽省科技进步四等奖1项、安徽省高等学校科技进步三等奖2项、新型实用专利1项、安徽大学教学成果二等奖1项。主要研究领域：计算机视觉、图象信息处理。2．图像处理与识别方向罗斌：博士、教授（博导），英国约克大学计算机科学博士，安徽大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，安徽省首批“皖江学者”特聘教授，安徽省跨世纪学术技术带头人后备人选，安徽大学计算机科学与技术学院院长。中国图象图形学会理事、学术委员会、青年工作委员会委员，IEEE学会会员，IEEE计算机学会会员，英国BMVA会员。研究领域为数字图像处理与模式识别。目前主持国家自然科学基金项目《基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究》，以及教育部“优秀青年教师资助计划”项目、安徽省人才开发基金和安徽省教育厅自然科学研究项目等。与国外同行专家保持有良好的合作关系，参加英国EPSRC项目的研究。主要研究成果有：应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、图匹配理论和图的聚类方法进行了研究；利用EM算法和矩阵的SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准算法；将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图谱结构特征提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。研究成果曾获亚洲计算机视觉学术会议最佳论文奖和安徽省科技进步三等奖。在国内外学术刊物和国际会议上发表论文70余篇，论文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，论文代表作曾发表于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Image Vision Computing》等学术期刊。3．智能信息处理方向吴小培：博士、教授（博导）。2002年12月于中国科学技术大学获博士学位，研究方向为生物医学信号处理。2003年10月起在中国科学技术大学信号与信息处理博士后流动站进行博士后研究（在职）， 2004年4月－9月美国加州大学圣地亚哥分校访问学者。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校学科带头人培养对象。研究领域：盲信号处理，生物医学信号处理和语音、图像处理和识别。近年内主持和参加国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目5项。发表学术论文40余篇。在盲源分离、独立分量分析和脑电信号处理等方面的研究成果在国内有一定的影响，相关论文多次被同行引用。柴晓冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨干教师。目前在中国科技大学电子技术与科学系做博士后研究（在职），研究内容为基于生物特征识别的信息安全。参与研究国家自然科学基金项目两项，主持省教委自然科学基金项目二项，在国内外重要学术刊物及学术会议上发表论文三十余篇。4．多维信号处理方向陶亮：博士、教授（博导），安徽省高校学科拔尖人才，计算机科学与技术学院院长助理。2003年于中国科技大学获得信息与通信工程专业博士学位。1997年考取国家留学基金委公派访问学者资格，次年被派往加拿大温莎大学访问研修一年。1999年被选为安徽大学中青年骨干教师，2001年入选教育部优秀青年教师资助计划并获项目资助，2002年入选安徽省高校首批学科拔尖人才。自1988年研究生毕业留校以来，一直从事教学与科研工作，曾给本科生、研究生开设或主讲过多门专业课程，获得过校教学成果奖和校教书育人先进个人称号；是本校信号与信息处理专业硕士生导师（该学位授予点开点导师之一），同时也是本校计算机应用技术专业博士生导师。参加或主持过多项科学研究，近期主持了安徽省教育厅自然科学重点研究项目、安徽省自然科学基金项目及教育部优秀青年教师资助计划项目的研究各一项。主要研究方向为多维信号处理、生物特征识别技术。在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》、《Chinese Optics Letters》等核心学术期刊以及国际学术会议上发表论文50多篇，获得过安徽省第四届自然科学优秀学术论文奖，目前（2005年4月）已有2篇论文被SCI收录，22篇论文被EI收录，10篇论文被ISTP收录，多篇论文被他人引用；有专著1部（《实值Gabor变换理论及应用》）；是《电路与系统学报》和《计算机辅助设计和图形学学报》审稿人以及IEEE国际电路与系统专业学术年会审稿人（被邀请担任过审稿委员会委员、专题分会主持）。三、主要学术成果1．在国家自然科学基金项目“基本矩阵的鲁棒性计算及应用”支持下，应用视觉理论、投影几何、代数几何、矩阵分析和现代数学最优化理论，完成了基本矩阵的鲁棒性算法研究，并给出了在3维计算机视觉中相关问题的鲁棒性算法。2．在国家自然科学基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”支持下，对基于SVD分解的射影重构算法作深入系统的研究，并通过模拟数据和真实图像两方面的实验，获得图像中匹配点噪声效应的定量理解和算法性能的定性理解。3．在国家自然科学基金项目“基于照片的场景重现”支持下，对基于序列图像的全景漫游技术进行了研究，主要包括：图像插补问题、图像整合问题及全景图生成问题。4．在国家“863”计划项目“基于虚拟现实技术的装配帮助系统”支持下，完成了以下研究工作：1）建立一个Windows环境下的多模综合实验平台；2）实现一个基于视点的物体识别、定位的帮助装配系统的虚拟现实系统；3）对摄像机自标定、基于视点的插补、3D重构等问题进行了深入地研究。经国家“863”专家组鉴定：对本领域的研究起到了开拓性的作用。5．在国家自然科学基金项目支持下对计算机产生体视全息图进行了研究。全息技术能提供所有视点、距离上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D显示。当今来自计算机、卫星、先进医学成像设备、战场环境的精确模拟以及地质勘探等各个领域的数据与日俱增，人们越来越希望能将这些数据变换成人们更易理解的形式，即真3D显示的形式。它无须借助眼镜、头盔等辅助设备，并用计算机生成3D显示的编码，由光电器件生成空间显示。6．先后完成“基于图像的交通肇事现场测距系统”、“基于图像序列的交互式全景漫游生成系统”、“合肥风光交互式全景漫游系统”、“基于图像的犯罪现场重现系统”、“芜湖长江大桥和合肥中心油库交互演示系统”、“宜昌交互式招商引资展示系统”等开发和研制，并应用于交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传等多个方面，取得了较好的社会效益和经济效益。对计算机视觉、图像处理以及虚拟现实技术的推广应用起到了积极的促进作用。其中“基于图像的交通肇事现场测距系统”和“合肥风光交互式全景漫游系统”经合肥市科技局组织专家鉴定：核心技术水平达到国际先进水平，系统达到国内领先水平，并填补国内空白。7. 在国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目的支持下，初步验证了用独立分量描述思维脑电特征的可行性，并提出了基于思维脑电独立分量特征的脑机接口技术研究新设想。该研究思路和阶段性成果获得了国内外专家的肯定；研究了小波变换和独立分量分析进行结合的可行性，实验结果表明，基于小波变换和ICA的时频空三域分析方法能较好地解决多导脑电信号ICA分析中存在的过完备问题和非平稳问题；研究了在线ICA算法及其实现技术，提出了一种简单实用的在线Infomax算法，并用于实测脑电数据的在线消澡问题，取得了较理想的结果，该项成果是对Infomax 盲源分离算法的扩展和补充。8．在教育部优秀青年教师资助计划项目、安徽省自然科学基金项目以及安徽省教育厅自然科学重点研究项目的支持下，研究提出了实值离散Gabor变换（RDGT）理论与快速算法，提出了基于RDGT的瞬变信号表示算法、基于过抽样RDGT的核磁共振FID信号增强算法，以及基于RDGT的线性时变系统表示与逼近方法；研究了基于人脸识别的身份认证方法与系统。研究成果以40多篇论文中英文形式发表在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》等重要的核心学术期刊和若干国际学术会议上，并且已有20多篇论文被SCI、EI、ISTP收录。四、学科研究方向介绍1．计算机视觉及应用方向将多视图几何与矩阵分析、谐波分析和现代数学最优化理论结合起来，研究基于图像的3D成像几何与物理中的算法和应用，包括基本矩阵的鲁棒计算及应用、基于照片的场景重现和SVD重构、基于虚拟现实技术的装配帮助系统、计算机产生体视全息图的研究及其在交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传、文化遗产保护等方面的应用。2．图像处理与识别方向将现代图的分解理论、现代统计学理论和模式识别理论应用于数字图像的分析与识别，对图像的结构化描述、图像特征的提取、图像的配准、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行研究，并将图匹配理论和图聚类方法应用于图像库的检索和索引。3．智能信息处理方向研究小波分析理论及其在脑电信号处理中的应用、基于时－频－空三域分析方法的思维脑电特征提取与识别、思维脑电的独立分量分析及其在脑机接口中的应用、在线盲源分离算法及其DSP实现。4．多维信号处理方向研究多维信号分析与处理技术的新理论和新方法，并应用于生物信息、语音、图像信号的处理和识别。如一维和二维实值离散Gabor变换理论、快速算法及应用的研究；复杂背景下灰度图像和彩色图像中人眼自动定位算法；基于人脸识别的身份认证方法与系统实现；支持向量机快速学习算法及应用；语音消澡和识别技术等。