软件工程毕业论文开题报告【精选3篇】

软件工程毕业论文开题报告 篇一

标题：基于敏捷开发的软件工程项目管理研究

摘要：

本文旨在研究基于敏捷开发的软件工程项目管理方法，探讨其在提高项目效率和质量方面的应用。首先，介绍了软件工程项目管理的背景和意义，分析了传统项目管理方法的不足之处。然后，详细介绍了敏捷开发的基本原理和特点，并探讨了敏捷开发在软件工程项目管理中的应用。接下来，通过实例分析，对比了传统项目管理方法与敏捷开发方法在项目开发过程中的差异。最后，对敏捷开发的优势和挑战进行了总结，并展望了未来的研究方向。

关键词：软件工程，项目管理，敏捷开发，效率，质量

引言：

软件工程项目管理是确保软件项目按时、高质量地完成的重要环节。然而，传统的项目管理方法往往过于注重计划和控制，对于需求的变化无法灵活应对，导致项目进度延误和质量下降。随着敏捷开发方法的兴起，越来越多的软件开发团队开始采用敏捷方法进行项目管理。敏捷开发具有迭代、增量、灵活、协作等特点，能够更好地适应需求的变化，提高项目的效率和质量。因此，研究基于敏捷开发的软件工程项目管理方法具有重要的理论和实践意义。

正文：

1. 软件工程项目管理的背景和意义

软件工程项目管理是一门复杂而重要的学科，它涉及到项目计划、需求分析、团队协作、质量控制等方面。传统的项目管理方法，如瀑布模型，往往过于注重计划和控制，忽视了需求的变化和团队的协作，导致项目的效率和质量无法保证。因此，需要研究一种更加灵活和适应变化的软件工程项目管理方法。

2. 敏捷开发的基本原理和特点

敏捷开发是一种基于迭代和增量的开发方法，注重团队的协作和客户的参与。它的基本原则包括及早交付、面对面沟通、可工作的软件、持续变化等。敏捷开发方法具有灵活性、适应性和可迭代性的特点，能够更好地应对需求的变化和项目的不确定性。

3. 敏捷开发在软件工程项目管理中的应用

敏捷开发方法在软件工程项目管理中的应用包括需求管理、迭代规划、团队协作等方面。它强调团队的自组织和自我管理，能够更好地适应需求的变化和项目的不确定性。通过实例分析，可以看出敏捷开发方法在提高项目效率和质量方面的优势。

4. 传统项目管理方法与敏捷开发方法的对比分析

通过对比传统项目管理方法与敏捷开发方法在项目开发过程中的差异，可以更好地理解敏捷开发方法的优势和不足。传统项目管理方法注重计划和控制，对于需求的变化无法灵活应对；而敏捷开发方法注重迭代和增量，能够更好地适应需求的变化。

结论：

敏捷开发方法在软件工程项目管理中具有重要的应用价值。它能够更好地适应需求的变化和项目的不确定性，提高项目的效率和质量。然而，敏捷开发方法也面临着团队协作、需求管理等方面的挑战。因此，未来的研究应该进一步深入探讨敏捷开发方法在软件工程项目管理中的应用，以及如何解决其面临的挑战。

软件工程毕业论文开题报告 篇二

标题：面向大数据的软件工程方法研究

摘要：

本文旨在研究面向大数据的软件工程方法，探讨其在处理和分析大规模数据方面的应用。首先，介绍了大数据的背景和意义，分析了传统软件工程方法在处理大数据方面的不足之处。然后，详细介绍了面向大数据的软件工程方法的基本原理和特点，并探讨了其在大数据处理和分析中的应用。接下来，通过实例分析，对比了传统软件工程方法与面向大数据的方法在处理和分析大规模数据方面的差异。最后，对面向大数据的软件工程方法的优势和挑战进行了总结，并展望了未来的研究方向。

关键词：软件工程，大数据，数据处理，数据分析

引言：

随着互联网的快速发展，大数据的产生和应用成为当今社会的重要趋势。然而，大数据的处理和分析对传统的软件工程方法提出了新的挑战，传统方法往往无法处理和分析大规模的数据。因此，需要研究一种面向大数据的软件工程方法，以提高大数据处理和分析的效率和质量。

正文：

1. 大数据的背景和意义

大数据是指数据量巨大、速度快、种类繁多的数据集合。它具有广泛的应用领域，如金融、医疗、交通等。然而，大数据的处理和分析对传统的软件工程方法提出了新的挑战，传统方法往往无法处理和分析大规模的数据。

2. 面向大数据的软件工程方法的基本原理和特点

面向大数据的软件工程方法注重数据的处理和分析，具有并行、分布式、可扩展等特点。它的基本原理包括数据分布、并行计算、分布式存储等。面向大数据的软件工程方法能够更好地应对大规模数据的处理和分析需求。

3. 面向大数据的软件工程方法在数据处理和分析中的应用

面向大数据的软件工程方法在数据处理和分析中的应用包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等方面。通过实例分析，可以看出面向大数据的方法在处理和分析大规模数据方面的优势。

4. 传统软件工程方法与面向大数据的方法的对比分析

通过对比传统软件工程方法与面向大数据的方法在处理和分析大规模数据方面的差异，可以更好地理解面向大数据的方法的优势和不足。传统软件工程方法往往无法处理和分析大规模的数据，而面向大数据的方法能够更好地满足大数据处理和分析的需求。

结论：

面向大数据的软件工程方法在处理和分析大规模数据方面具有重要的应用价值。它能够更好地应对大规模数据的处理和分析需求，提高数据处理和分析的效率和质量。然而，面向大数据的方法也面临着并行计算、数据存储等方面的挑战。因此，未来的研究应该进一步深入探讨面向大数据的软件工程方法的应用，以及如何解决其面临的挑战。

软件工程毕业论文开题报告 篇三

软件工程毕业论文开题报告范文

　　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. 分析并行量大时和并行量小时等多种情况的比较。

　　四.研究进度计划

　　研究工作的总体安排和进度：

　　1. 20XX.2.21-20XX.3.6 查阅相关文档、确定论文题目

　　2. 20XX.3.7-20XX.3.20 撰写开题报告，调研项目所用的并行计算技术

　　3. 20XX.3.21-20XX.3.23 文献综述

　　4. 20XX.3.24-20XX.4.19 项目开发，大体完成

　　5. 20XX.4.20-20XX.4.24 外文翻译

　　6. 20XX.4.25-20XX.5.6 论文一稿

　　7. 20XX.5.7-20XX.5.8 中期检查

　　8. 20XX.5.9-20XX.5.31 论文二稿

　　9. 20XX.6.1-20XX.6.5 论文三稿

　　10. 20XX.6.6-20XX.6.10 论文定稿，准备答辩材料

　　五.参考文献

　　[1] 陈国良,安虹. 并行算法实践[M]. 北京:高等教育出版社。

　　[2] 都志辉. 高性能计算之并行编程技术———MPI并行程序设计[M]. 北京:清华大学出版社。.

　　[3] SCH ISTAD AH, JA IN SOTBERG AK. Texture Fusion and FeatureSelection App lied to SAR Imagery [J]. IEEE Transactions on Ge2osience and Remote Sensing, 1997, 35 (2) : 475 - 478.

　　[4] UNSERM. Texture classification and segmentation usingwavelet frames[J]. IEEE Transactios Image Processing, 1995, 4 (11): 1549 - 1560.

　　[5] SIMARD M,DEGRAND I G. Analysis of Speckle Noise ContributiononWavelet Decomposition of SAR Images[J]. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, 1998, 36 (6) : 1953 - 1

　　[6] BARALD I A , PARM IGGIAN F . An Investigation of the TextureCharacteristics Associated with GrayLevel Co2occurrenceMatrix Sta2