软件工程论文开题报告
随着人们自身素质提升，报告不再是罕见的东西，其在写作上有一定的技巧。你还在对写报告感到一筹莫展吗？下面是小编收集整理的软件工程论文开题报告，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
软件工程论文开题报告1一.研究背景、概况及意义
1.研究背景
随着科学技术的飞速发展,越来越多的大规模科学和工程计算问题对计算机的速度提出了非常高的要求。在图像处理方面,大规模的地形匹配、神经网络计算及其他计算量大的任务都需要计算机具有强大的计算性能。近年来,微处理器的性能不断提高,高速局域网的不断发展,可以利用相对廉价的微机通过高速局域网构建高性能的并行集群计算系统。与传统的超级计算机相比,并行集群计算系统具有较高的性价比和良好的可扩展性,可以满足不同规模的大型计算问题。
在数字图像处理中，图像匹配是根据已知一幅图像在陌生图像中寻找对应子图像的过程，它在计算机视觉、航空遥感、医学图像、飞行器制导等领域具有广泛的应用。目前，图像匹配算法很多，基于灰度匹配算法简单、精度高，但计算量大、对旋转形变等敏感。基于特征匹配方法计算量小，对灰度变化、形变及遮挡等有较好的适应性，但它取决于特征提取的质量，匹配精度不是很理想。基于神经网络和遗传算法具有良好的并行性和非线性全局作用，良好的容错和记忆能力，但计算代价高、参数选取对结果影响大。其中经典的灰度相关算法具有匹配精度高，易于硬件实现等特点，但计算量大、速度慢，应用受到限制。现今针对灰度相关匹配改进的算法较多，如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展，使得传统的大型工作站可由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间，成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理、改进，提高运算速度。
2.国内外研究概况
目前，MPI(Message Passing Interface) 是比较流行的并行计算开发环境之一。MPI是一个并行计算消息传递接口标准,由MPI论坛(MPI Forum)推出,制定该标准的目的是提高并行程序的可移植性和开发效率。MPI论坛是由欧美主要的并行计算机生产商、大学、政府实验室和工厂研究人员组成的一个非官方组织。MPI论坛在1994年6 月正式推出了MPI的第一个版本MPI1.0 ,又于1995 年6 月推出了MPI1.1 ,对原有的版本进行了修改、完善和补充。1997年7月推出的MPI2.0版本中,又加入了远程存储访问、并行I/O、动态进程管理等内容。MPI现在已经成为产业界广泛支持的并行计算标准。
3.现实意义
现今针对灰度相关匹配改进的算法较多, 如灰度归一化相关匹配，基本上是从相似性度量的函数着手进行算法的改进，但很多是基于串行处理。随着近几年硬件的飞速发展, 使得传统的大型工作站由多微机的集群系统代替，从而使得计算量大的问题可由后者解决。在图像处理的研究中，并行处理的引入极大地缩短了计算时间, 成为图像处理中的一种重要手段。本文基于灰度相关匹配进行并行化处理，并对其进行适当的改进，以提高运算速度。
二.研究主要内容
研究内容：
基于并行计算在高性能计算中的优势并根据图像处理的特点，探讨了并行计算在图像处理中的应用。给出了图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明，同时也给出了如何提高图像并行处理效率的一些措施。
1 软件工具的选择
已有若干并行编程软件包可供选择，例如PVM ( ParallelVirtualMachine)，MPI ( Message Passing Interface)，Express，Pthreads等，但是，其中只有PVM，MPI是针对网络多计算机系统(或工作站集群系统)设计的。前者提供了一种支持异构或同构计算机间消息传递的软件环境，适合于多种硬件结构,包括运行Linux、UNIX操作系统的PC机。它可以用C或者Fortran编程。而MPI具有和PVM 类似的比较强大的功能。与PVM一样，它可以用C或者Fortran编程，并且也适合于多种硬件结构，包括运行Linux、Windows、NT操作系统的PC机。但它是被推荐的一种适用于消息传递型多计算机系统的并行软件编程标准。因此，它不仅实用，可移植、高效灵活，而且将有更广泛的推广价值。此外，它的许多版本与实现,如MPICH、CHIPM、LAM等都可以在网上免费下载，这为图像并行处理的研究提供了十分有利的条件。在我们研究图像并行处理时，选择了MPI作为并行程序设计工具。
2 并行图像处理算法的实现图像处理的并行求解过程，一般分为以下几个步骤：
(1) 对图像处理问题进行抽象，建立算法串行模型;
(2) 对算法串行模型进行分析，找出算法模型中需要并行处理的部分，确定算法并行实现方法建立算法并行模型的描述;
(3) 用并行计算语言实现并行算法;
(4) 在并行集群计算系统上运行，调试并行算法。
3 并行图像处理具体算法实例：
灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。
研究目标：
灰度匹配是数字图像处理中一项重要的技术，以往的匹配方法虽然精确度高，但计算量大、时间长。针对这一问题，将基于MPI(Message Passing Interface)的集群并行处理思想引入到图像灰度匹配中，对待匹配的图像采用数据分割处理，结合并行处理的一般步骤对图像灰度匹配进行并行建模、实现，对传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进，试验结果表明并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间，达到较高的加速比和效率。通过对图像灰度匹配的并行化处理，验证了并行计算的高性能。
三.研究步骤、方法及措施
研究步骤与方法
本课题将先从理论上提出解决办法，再从实践中不断验证断修正理论模型最后开发出一个初步的应用系统。立足于并行计算在图像处理方面的应用，致力于研究MPI在灰度匹配上的具体应用。
可能遇到的问题及采取的措施
1. 图像处理的并行模型的选择以及实现
2 ……此处隐藏6938个字……分布式系统称之为分布式存储系统。与普通的软件系统不同，分布式存储系统具有以下几个特性，理解这些特性对解决本文所提出的问题具有基础性的意义。
扩展性：分布式存储系统的扩展性是最重要的优势，往往可以扩展成百上千台的规模。同时随着集群规模的增长，其系统整体性能表现为线性增长。并且，可以根据一定的策略将数据和请求分配到不同的物理节点，物理节点的数目和集群处理能力成正比，集群是线性可扩展的。同时，集群能否扩展，可否线性扩展是衡量分布式存储系统的一个重要指标。
低成本和高性能：分布式存储系统具有的自动容错、自动负载均衡机制使其可以构建在普通的PC机之上。另外，线性扩展能力也使得增加、减少机器非常方便，可以实现自动运维。因此，对整个集群而言，分布式存储系统具备高性能。
数据分布：分布式存储系统区别于单机存储系统最大的特点是它可以按照一定方法进行数据切片，不同的物理节点分布不同的数据分片，从而将系统的存储容量压力和访问请求压力分散到系统集群的各个物理节点上，使系统整体能够存储超大规模的数据量，同时能够接受更多的并发请求。那么如何将数据分布到多台服务器才能够保证数据分布均匀？数据分布到多台服务器后如何实现跨服务器读写操作？
常用的数据分片和分布方法有两种：
a.哈希分区方法，即根据数据的Key进行哈希取模，离散的分配到集群的物理节点上，Amazon的Dynamo采用了一致性哈希算法进行分区；
b.连续分区方法，即将整个数据集合按照key来排序，根据key的范围进行分片。
软件工程论文开题报告6一、选题背景与意义
(一)选题背景
作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计20xx年我国电信业将实现6%以上的增长。20xx年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。
预计到20xx年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。20xx年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA20xx和WCDMA 3G牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商20xx年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G网络投入的手机补贴，20xx年3G相关投资将达到1730亿元至20xx亿元。
截止到20xx年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。20xx年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到20xx年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%;同年11月新增移动用户458万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141万用户，中国电信则新增307万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。
(二)研究意义
通过海量网络数据，分析把握客户行为特征，为企业决策提供可靠依据。网络系统积累的海量网络数据对于运营商而言无疑是一笔宝贵的财富，利用数据挖掘相关技术，从所积累的海量网络数据中提取有用信息，并在原有作业系统的基础上提炼与升华，以实现客户的细分和特征化，将大的客户群体划分成多个小的客户群体，实现市场的分割，以便针对不同群体的客户实现差异化服务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业运营成本。
通过数据挖掘技术有效的分析客户信息，不但可以扩大企业的经营活动范围，及时把握新的客户需求和市场机会，有针对性地制定营销策略，从而占领更多的市场份额，还可以帮助企业更好的保留原有老客户，同时吸引更多的新客户。针对性地实施战略，实现利润最大化。借助客户细分服务，运营商便能针对不同客户的需求进行差异化服务，同时进行有效地成本控制，从而最大限度的提升客户价值，以确保企业的盈利最大化，因此本项目选题基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化研究进行研究和分析。
二、文献综述
目前，数据挖掘技术及知识发现已经成为计算机科学界的研究热点。1999年，亚太地区在北京召开的第三届会议PAKDD共收到158篇论文，反映空前热烈。美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会及数据库、信息处理、人工智能、知识工程等领域的国际学术刊物都开辟了知识发现专刊，IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊最先在1993年出版了KDD技术专刊，其发表的5篇评价、KDD系统设计的逻辑方法，并且集中讨论了数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、人工神经网络、专家系统、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业方面的具体应用。
国外很多计算机公司非常重视数据挖掘的开发与应用，Informix公司于1998年底收购了当时在数据挖掘技术上卓有成效的Red Brick公司。Red Brick数据挖掘在关系引擎中通过创建模型完成，这些模型在数据库中表现为相应的表，并且这些模型可以通过结构查询语言(SQL)，能像普通表一样被访问和操作。向模型中插入数据的时候，数据挖掘计算就被执行了，然后建立含有计算结果的表。后者可以被观察，用于对计算结果的理解，并且在其它数据集中进行预测。除此之外，IBM公司和微软公司也成立了相应的研究中心进行这方面的工作，一些公司也已经提出了基于数据挖掘技术的商业智能解决方案。此外，相关软件也开始在国内销售，如SAS、SPSS、Platinum、BO以及IBM等。
三、研究内容和方法
本文研究内容首先针对湖南移动目前的运营现状提出实现精准营销的理念，湖南移动已经具备了实施优化精准营销的条件并已经开始逐步实施，通过具体的案例分析证实基于网络数据分析的客户细分等方法适用于增值业务的精准营销。本文根据提出问题、分析问题、解决问题的逻辑顺序，采用理论研究与实证研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法展开研究。
(1)系统分析法
本文在对相关理论和国内外研究现状进行梳理总结的基础上，构造本文的分析框架。
(2)定性与定量相结合
本文先采取定性与定量相结合的分析方法分析湖南移动精准营销平台优化研究的现状，并对基于数据挖掘的湖南移动精准营销平台优化设计提出了系统方案，为完善湖南移动精准营销平台优化提供支持。
