设计过程中设计意图维护和拓扑元素命名

拓扑元素的命名和辨识是基于历史的参数化特征造型中的一个关键问题,其实质是维护设计过程中隐含的设计意图.通过分析设计过程与拓扑元素命名的内在关系,面向隐含设计意图捕获,给出了设计过程中拓扑元素变动类型及其被引用元素辨识要求;提出了面的有向等参线概念和基于有向等参线的面面连接关系,以面为核心,综合拓扑元素的局部拓扑信息和几何特性进行拓扑元素命名;将拓扑元素相邻面分成活化面集和非活化面集,基于没计变动连续性观察.将隐含设计意图通过拓扑元素相关面集的子集关系表达出来,提出了拓扑元素辨识的子集关系原则.实验验证表明,文中方法能够更有效地处理拓扑结构发生变化的情况.     

拓扑元素的命名机制研究综述

在基于历史的参数化特征造型系统中,拓扑元素的命名和特征模型重新生成时拓扑元素的正确辨识是一个关键问题。此文基于参数化系统的模型表示方法,探讨了拓扑元素永久命名问题,分析了解决该问题的4个基本条件及其内在关系,将拓扑元素永久命名问题分为唯一命名及其辨识问题和模型重建阶段拓扑结构发生改变时的语义辨识问题2个层面展开研究,并对其他相关研究中的名字问题进行了概述。     

一种钣金件拓扑元素命名和辨识方法

拓扑元素的命名与辨别是特征技术中存在的一个困难和待解决的问题.本文在对钣金件特征研究和"零厚度"假设的基础上,提出了一种钣金件拓扑元素命名和辨别的新方法.该方法采用元素编号的方法对拓扑元素进行命名,并根据钣金件的拓扑点和拓扑边编号与旧模型中的编号是否一致来辨识点和边的拓扑元素.实验表明该方法在钣金件的拓扑结构发生变化时能有效地辨识出拓扑元素的前后对应关系.     

拓扑元素永久命名综述

从参数化系统的模型表示方法出发,分析了拓扑元素永久命名问题,探讨了解决该问题的4个基本条件及其内在关系.将拓扑元素永久命名问题分为唯一命名及其辨识问题和模型重建阶段拓扑结构发生改变时的语义辨识问题2个层面展开综述.其中,第一个层面涉及到原始名字和边界模型的关联,引用名字的构造2个问题;在第二个层面中,按照所引用的信息类型分为引用拓扑对象的几何信息和拓扑对象本身2种处理模式.对其他相关研究中的名字问题进行了概述.最后对今后研究方向进行了探讨.     

一种特征造型的拓扑元素命名机制

特征造型是CAD系统的关键技术,而拓扑元素命名机制是特征造型最根本的问题之一.提出一种以特征为基础,对特征实体的面进行统一命名的方法,并在此基础上对特征实体的边和点进行命名.特征名在建模过程中保持不变,从而实现在模型编辑过程中对拓扑元素的正确记录与维护.针对拓扑边的分裂及曲面相交产生多条交线的问题,给出了参考线的概念及定义原则,有效解决了对分裂边及多交线的区分与引用问题.     

基于局部历史的拓扑面命名和维护方法

为了提高模型编辑的速度和准确性,本文提出了一种基于局部历史的拓扑面命名和辨识方法。该方法采用了拓扑面变化的动态命名机制,将建模中复杂的拓扑结构变化过程记录在相应的面编码之中。同时,给出了拓扑面演化的动态编码算法来描述面的相交与合并。根据拓扑面的编码可以辨识该面所属的原始特征以及该面演化的过程,从而解决了拓扑面辨识问题。实验结果表明：该方法能够有效地维护拓扑面编码的一致性。     

特征CAD模型中拓扑元素父子关系构建

在基于特征的CAD/CAM/CAE集成研究中,构建CAD特征模型拓扑元素的父子关系对于快速获取相关信息十分重要.针对现有拓扑元素命名机制不健全,且构建一套拓扑元素命名机制费时、费力,使得不易识别拓扑元素的父子关系的问题,提出一种从简单到复杂,逐步缩小搜索范围以识别拓扑元素父子关系的方法.以点、边、面为判别顺序,先比较拓扑元素的拓扑元素编号、类型、包围盒和边界初步过滤不可能存在父子关系的拓扑元素;然后利用拓扑元素的几何信息精确地识别拓扑元素的父子关系.实验结果证明,文中方法能有效地判别CAD特征模型中拓扑元素的父子关系,进而支持CAD模型信息的快速访问.     

支持协同CAD的拓扑实体永久命名机制

在特征参数化定义域直接引用B-Rep域中的拓扑实体是以往永久命名方法固有的缺陷。提出了基于特征的解决方案：为特征面建立统一的命名方法，并规定在建模过程中特征面的名字不变；建立拓扑实体与特征面之间的表达关系，在特征参数化定义过程中引用由特征面表达的拓扑面，解决基于特征的协同CAD中拓扑实体永久命名问题；给出提出参考面的概念，用于解决拓扑面、拓扑边分裂和多重交线等问题引起的引用模糊问题。在此基础上，详细讨论了拓扑面、拓扑边匹配的方法。     

语义特征造型的拓扑元素编码机制*

针对现有拓扑元素标志与编码方法都是面向基于历程的造型系统,无法完全满足与历程无关语义特征造型的需要这一问题,提出一种以特征为基础的拓扑元素标志方法,并归纳出了一种统一格式的拓扑元素编码方法。当拓扑元素发生分裂时,给出了区分分裂面和分裂边的方法及编码格式;根据模型修改前后拓扑元素的不同变化情况,提出虚拓扑元素和子边的概念及编码格式,通过保留模型中拓扑元素间的拓扑关系,实现与历程无关的模型修改操作,并将该方法在自主开发的语义特征造型系统(HUST-CAID)中加以实现。     

基于ACIS/HOOPS的特征造型系统设计与实现

为了探索CAD/CAM领域中的特征造型关键技术,研发一个特征造型系统。该系统分别以ACIS和HOOPS为几何造型引擎和渲染引擎,能够实现常用特征的创建、特征历史的管理、基本约束的管理和特征模型与几何模型的存取等功能,并且支持一些自由曲面特征造型以及参数化设计。为了维护用户的隐含设计意图,系统采用了一种新的拓扑元素命名与辨识机制。最后,给出了使用该系统进行特征建模、自由曲面特征参数化设计以及设计意图有效维护等实例,验证了本系统的可行性和有效性。     

基于原始面命名的相交特征快速判别方法

针对特征技术研究和应用中的特征相交问题,提出了一种判别特征是否相交的方法。该方法基于特征原始面命名机制,以几何模型中的拓扑边为核心,通过检查拓扑边的两个相邻面的名称属性的构成特点,并结合几何模型中的拓扑边与特征体中相应原始面之间以及不同特征体的原始面之间的拓扑关系实现特征相交关系的判断。该方法不但能够正确地判别出相交特征,而且通过一系列的原始面名查找来代替在特征体间作布尔运算进行相交特征判别,从而有效提高了判别速度。     

Quality-aware similarity assessment for entity matching in Web data

One of the key challenges to realize automated processing of the information on the Web, which is the central goal of the Semantic Web, is related to the entity matching problem. There are a number of tools that reliably recognize named entities, such as persons, companies, geographic locations, in Web documents. The names of these extracted entities are, however, non-unique; the same name on different Web pages might or might not refer to the same entity. The entity matching problem concerns of identifying the entities, which are referring to the same real-world entity. This problem is very similar to the entity resolution problem studied in relational databases, however, there are also several differences. Most importantly Web pages often only contain partial or incomplete information about the entities.Similarity functions try to capture the degree of belief about the equivalence of two entities, thus they play a crucial role in entity matching. The accuracy of the similarity functions highly depends on the applied assessment techniques, but also on some specific features of the entities. We propose systematic design strategies for combined similarity functions in this context. Our method relies on the combination of multiple evidences, with the help of estimated quality of the individual similarity values and with particular attention to missing information that is common in Web context. We study the effectiveness of our method in two specific instances of the general entity matching problem, namely the person name disambiguation and the Twitter message classification problem. In both cases, using our techniques in a very simple algorithmic framework we obtained better results than the state-of-the-art methods.     

基于层次聚类的跨文本中文人名消歧研究

人名消歧已经成为自然语言处理和信息抽取应用中亟待解决的重要问题。运用中文自然语言处理和信息抽取系统识别命名实体和实体关系,生成实体信息对象(Entity Profile),采用实体信息对象(EP)中的个人信息特征,实体关系和上下文相关信息在Hadoop平台上基于凝聚的层次聚类方法解决了实体消歧问题。采用哈尔滨工业大学整理的全网新闻语料作为人名消歧训练和测试数据,着重研究了中文人名消歧特征的选取,参数的确定和验证,在训练集和测试集上分别取得了91.33%和88.73%的F值。说明提出的方法具有较好的可行性。     

数据更新中要素变化检测与匹配方法

在要素类之间缺乏同名实体关联关系的情况下,通过空间分析自动识别出当前要素的同名实体及它们之间的变化信息。在查询当前要素的候选匹配集时,设计了一种基于自定义空间拓扑关系的空间查询方法,缩小了的空间查询范围并减少了查询次数,提高了空间分析的效率;在确定当前要素的同名实体时,提出了基于权重的空间要素相似性计算模型,基于该模型有效地对复杂空间关系下的要素进行了匹配,提高了匹配的准确性。     

基于多特征因子融合的中文短文本实体消歧

现有中文短文本实体消歧模型在消歧过程中大多只考虑指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征,对同一查询文本中候选实体间的共现特征以及候选实体与实体指称类别相似特征等有效的消歧特征考虑不足。针对这些问题,本文首先利用预训练语言模型获得指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征;然后,针对实体嵌入和指称类别嵌入提出共现特征与类别特征;最后,通过融合上述特征实现基于多特征因子融合实体消歧模型。实验结果表明本文提出的共现特征及类别特征在实现实体消歧中的可行性和有效性,以及本文提出的基于多特征因子融合的实体消歧方法能够取得更好的消歧效果。     

双特征空间的实体排序学习

随着大规模知识图谱的出现以及企业高效管理领域知识图谱的需求,知识图谱中的自组织实体检索成为研究热点。给定知识图谱以及用户查询,实体检索的目标在于从给定的知识图谱中返回实体的排序列表。从匹配的角度来看,传统的实体检索模型大都将用户查询和实体统一映射到词的特征空间。这样做具有明显的缺点,例如,将同属于一个实体的两个词视为独立的。为此,该文提出将用户查询和实体同时映射到实体与词两个特征空间方法,称为双特征空间的排序学习。首先将实体抽象成若干个域。之后从词空间和实体空间两个维度分别抽取排序特征,最终应用于排序学习算法中。实验结果表明,在标准数据集上,双特征空间的实体排序学习模型性能显著优于当前先进的实体检索模型。