与或非功能树的功能集族求解方法

当前概念设计中与或非功能树的组合求解方法存在解空间庞大、冲突定位困难的问题,对此提出一种功能集族求解方法.定义了功能集族和广义与或树,基于经典命题逻辑理论将与或非功能树转化为等价的广义与或树,并通过求解功能集族实现了与或非功能树的功能求解算法.通过实例证明:该方法可有效地提高设计者的设计效率.     

基于功能特征的零件建模技术

本文研究了一种人有人工智能性质的，以广义功能特征为对象的体特征模型定义方法，用该方法建立箱体零件信息模型，实现了箱体功能与箱体几何特征之间的映射，并在满足箱体功能的要求下实现箱体的几何设计与工艺设计交叉进行。     

不协调广义多尺度决策系统的尺度组合

针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题,首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后进一步定义在不同尺度组合下集合的下、上近似概念,给出近似集的性质.最后讨论不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合的选择,并使用证据理论中的信任函数和似然函数刻画不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合特征.     

一类复映射系的广义Mandelbrot集

推广了Shirriff所提出的由两个简单复映射的组合构造正整数阶广义Mandelbrot集（简称广义M集）的方法,并由推广的一类简单复映射系,构造出一系列实数阶的广义M集.利用实验数学方法,对广义M集的结构和演化进行了研究,发现整数阶广义M集具有对称性和分形特征,小数阶广义M集出现了错动和断裂,且其演化过程依赖于相角主值范围的选取.在此基础上,阐述了广义M集的物理意义.     

基于Petri网的动态Web服务组合建模

基于广义随机Petri网,提出了一种动态Web服务组合建模的方法.利用广义随机Petri网(GSPN)以及OWL-S组合过程对Web服务组合过程构建动态组合模型,实现Web服务的动态组合.并通过一个实例证明该方法的可行性.与现有的方法相比,该方法可以更有效地描述动态Web服务组合.     

利用序列和组合图卷积网络预测蛋白质功能

蛋白质功能的准确预测有利于推进生物医学发展,高通量测序技术的快速发展加快了蛋白质序列的提取速度,从而产生了大量未注释的蛋白质,并且新测序序列缺乏结构等生物信息,针对该问题提出了基于序列和组合图卷积网络的蛋白质功能预测模型(Protein Function Prediction using Sequences and Combined Graph Convolutional Networks, PFP-SCGCN).首先通过深度学习方法捕获蛋白质序列的多维特征信息,再通过多序列比对从蛋白质序列中提取进化耦合信息和氨基酸残基群落,然后利用进化耦合信息和氨基酸残基群落生成序列氨基酸之间两种不同连接程度的邻接矩阵,将这两种邻接矩阵与序列特征信息一起输入给组合图卷积网络进行信息融合,最后通过多个全连接层获得蛋白质功能类别信息.本文还通过分析PFP-SCGCN的特定网络层识别蛋白质功能位点,可帮助人们推测出新序列中的重要氨基酸.模型结果表明,PFP-SCGCN模型的功能预测准确率远高于对比方法,具有较好的鲁棒性,并且可以较准确的识别功能位点.     

广义多尺度决策系统中基于可变精度的最优尺度组合

针对广义多尺度决策系统的知识表示与知识获取问题,讨论广义多尺度决策系统中基于对偶概率粗糙集模型的最优尺度组合选择问题.定义广义多尺度决策系统中β下近似最优尺度组合、 β上近似最优尺度组合、 β信任分布最优尺度组合与β似然分布最优尺度组合概念,分析不同最优尺度组合之间的关系与特征,证明当β在特殊的阈值范围内时, β下近似最优尺度组合与最大分布最优尺度组合等价,而β上近似最优尺度组合与广义决策最优尺度组合等价.     

基于知识的设计过程保存与重构

提出基于知识的广义特征信息模型和记录设计历史的广义特征CSG树的表示方法.通过对设计知识与广义特征的封装,构建了广义特征信息模型,在该模型基础上用CSG树的方法表示了设计过程.广义特征信息模型和广义特征CSG树存储于XML格式的广义特征信息表中,实现了设计过程的保存.通过对广义特征信息表的导入和解析,重构了设计过程,实现了设计过程和设计知识的重用.最后给出了在涡轮叶片设计中的实例.     

面向方案组合优化设计的混合遗传蚂蚁算法

提出了方案组合优化数学模型.该模型定义了方案功能载体间的广义距离,以广义距离函数作为方案组合优化的目标函数,以方案的性能要求作为约束条件进行优化并获得方案的最优解.在求解该数学模型的过程中,将遗传算法和蚂蚁算法进行改进并融合形成混合算法.实验结果表明,该混合算法较好地解决了方案设计过程中由多个方案组合难以获得优化解的问题.     

基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取

研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特 征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变 换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时 域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能 量及时域信息的组合特征进行了验证.     

基于特征设计的CAD系统

介绍基于Ｐｒｏ／ＥｎｇｉｎｅｅｒＣＡＤ系统，借助于Ｐｒｏ／Ｄｅｖｅｌｏｐ开展工具二次开发的基于特征设计的ＣＡＤ系统，该系统操作简单方便设计效率高，可方便地对特征增加附加信息，为后续过程提供了丰富的信息，便于ＣＡＤ与后续过程的信息集成和功能集成，提出广义特征概念，为基于广义特征建立产品集约信息模型打下了良好的基础。     

基于特征单元的NC过程分析及信息建模

文章通过对2.5轴和3轴铣削加工过程及信息需求分析,详细论述了基于NC特征单元的数控加工过程。并在此基础上构造了以NC特征单元为核心的NC领域产品信息模型。该产品模型不仅适合于CAD/CAPP/NCP集成,而且能够满足NCP/CNC的信息集成需求。     

基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法

针对基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,在定义边缘特征点对的角度直方图和对齐度的基础上,提出了一种基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法。该方法首先利用小波多尺度积准确地提取边缘图像和特征点,然后根据特征点的角度直方图得到的旋转角度,并通过计算所有特征点对在边缘图像中的对齐度来精确地确定匹配点对。大量的实验结果表明,该方法具有较强的适用性、精确性和有效性。     

Approach of heterogeneous bio-modeling based on material features

To capture the heterogeneity of biomaterials, a material feature based approach of heterogeneous bio-modelling is presented in this paper. The concept of material feature is defined as the specified material distribution of a certain sub-region within a solid, which is a high level abstraction of design intent. These material features are finally laid down on the function representations, which consist of material composition functions. The definition, formation and domain of material composition functions are formally presented. In order to facilitate the evaluation of material distribution, these functions are classified into component function and constraint function. Meanwhile, to capture the distinct material composition partition existing in medical objects, the material interface is introduced. The problem of overlapping and/or ambiguous of the feature domains is addressed. Finally, the feature tree for storing, evaluating of material features and tracing of design intents is proposed and the feature solving algorithm is presented. A prototype heterogeneous bio-modeling system is implemented based on open source graphics kernel VTK, with the help of translation layer to improve the system's efficiency and compatibility.     

Object recognition by spectral feature derived from canonical shape representation

In this paper, we introduce a new spectral shape feature that can be used in content-based object recognition. We explain a new canonical string representation for a polygonal shape approximation from which the proposed spectral feature is derived. This spectral feature is a composition of Fourier coefficients of the shape function that is derived from the canonical representation. We applied the proposed feature in classification of lung nodules by means of our hierarchical learning scheme proposed in another study. The results show that the spectral feature is promising for lung nodule recognition.     

基于Web的零件特征信息共享技术研究

协同产品商务要求产品生命周期中的不同人员能在权限控制下方便地访问产品数据，零件几何模型不仅要整体地参与信息共享，而且还要提供更细粒度的模型元素级信息共享方法。以零件特征造型技术为基础，研究特征结构和信息的中性存储、查询和权限控制方法；并结合几何模型的轻量级显示，在Internet环境下实现了零件特征信息的元素级远程查询和访问控制。     

面向并行工程的集成产品信息建模技术研究

针对并行工程的需求提出广义特征概念，基于广义特征和参考ＳＴＥＰ标准，建立了面向并行 集成产品信息模型，借助所建立的集成产品信息模型实现ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ的信息集成，从而为实现产品并行开发过程的信息集成和功有集成打下了良好的基础。     

Navigation Functions on Cross Product Spaces

Given two compact, connected manifolds with corners, and a navigation function (NF, a refined artificial potential function) on each manifold, this paper presents a simple composition law that yields a new NF on the cross product space. The method provides tunable ldquohooksrdquo for shaping the new potential function while still guaranteeing obstacle avoidance and essentially global convergence. The composition law is associative, and successive compositions fold into a single, computational simple expression, enabling the practical construction of NFs on the Cartesian product of several manifolds.     

基于张量积结构的多维小波网络

针对多维函数逼近的‘维数灾’问题, 依据小波框架理论提出了一种张量积结构小波网络, 其主要特点是在网络输出层将各维输入的小波重构相乘, 从而得到自动覆盖函数输入空间的多维小波框架, 最后通过权系数的在线或离线学习实现多维函数的小波逼近. 理论分析和仿真结果证实了该结构设计方法应用于多维函数逼近时的有效性.