基于Merge的金融软件再工程的开题报告一、选题背景与意义随着金融业务的不断拓展与发展，金融机构的业务规模也在不断增加，较为庞杂的金融数据处理与管理成为金融机构职能部门的难题之一。在处理金融数据方面，如何将数以亿计的金融交易数据和信息整合，以便快速、实时和准确地为决策者提供数据支持，成为了金融软件再工程领域中需要研究的一个重要课题。基于此，本次研究拟着手基于Merge算法（一种适用于大规模数据排序的算法）在金融数据处理方面的应用，并探寻其在金融软件再工程领域中所可能产生的影响和意义。二、研究目标与内容本次研究的主要目标是：通过Merge算法的应用，设计一种针对金融数据处理的算法，并将其实现为金融软件再工程的一部分，在实现金融数据处理和管理的同时提高处理效率和准确性。具体内容包括：1.系统分析：对目前金融机构中所涉及的数据和流程进行细致分析，明确再工程的目标与需求。2.算法设计：选择Merge算法并对其进行改进，使其能够适用于金融数据处理。3.算法实现：针对设计的算法进行程序开发，并进行性能测试、调试和优化。4.系统集成：将开发好的算法集成到金融软件再工程的系统中，并进行系统整体测试和优化。三、研究方法与技术路线本次研究所采用的方法包括系统分析、算法设计、程序开发、系统集成和测试等，其中，以Merge算法为基础，设计新的算法并进行开发实现。研究的技术路线概括如下：1.初步调研：对金融机构中实际数据处理流程、规模和效率要求进行深入了解。2.算法设计：选择Merge算法作为基础算法，并对其进行改进。3.算法实现：以C++作为主要开发语言，对设计好的算法进行具体实现。4.系统集成：将开发好的算法集成到金融软件再工程的系统中，并进行系统整体测试和优化。5.检验效果：通过对集成后系统的性能进行测试、评估，以验证设计的算法在金融软件再工程领域中所能产生的影响和意义。四、研究进度安排我们按照如下进度安排进行本次研究：第一阶段（一个月）：对数据处理流程和需求进行理论分析和初步调研，确定Merge算法作为基础算法。第二阶段（两个月）：设计算法并进行开发实现，并进行性能测试和优化。第三阶段（一个月）：将开发好的算法集成到金融软件再工程的系统中，并进行系统整体测试和评估。第四阶段（一个月）：对研究结果进行总结归纳，撰写论文并进行答辩。五、预期成果本次研究预期的主要成果包括：1.针对金融数据处理提出一种新的算法，使金融数据处理更加高效和准确。2.实现该算法，并集成到金融软件再工程的系统中，提高系统处理效率和准确性。3.验证算法效果，并以论文形式进行总结和发表，为金融数据处理及其应用领域提供参考和借鉴。六、参考文献1.D.E.Knuth.Theartofcomputerprogramming,volume3:sortingandsearching.Addison-Wesley,1998.2.H.Chen,X.Zhang,andD.Du.Scalableparallelmergesortalgorithmformulti-coresystems.InProceedingsofthe2011internationalconferenceonParallelanddistributedprocessingtechniquesandapplications,pages137-142.CSREAPress,2011.3.J.C.ClearyandI.H.Witten.Datacompressionusingadaptivecodingandpartialstringmatching.IEEETransactionsonCommunications,32(4):396-402,1984.4.P.FerraginaandG.Manzini.Opportunitiesandchallengesinwebarchiving.ACMJournalofComputingSurveys,43(2):1-35,2011.5.R.JohnsonandM.Frigo.Amodifiedmergesortanditsanalysis.TechnicalReportTR2004-1968,MIT,2004.