基于多Agent的产品CAD建模

产品CAD是一个多组织,多人员、多任务的协同工作过程,为缩短产品开发周期,满足产品的分布式协同设计要求,本文引入多Agnet的概念,分析了产品CAD的多Agnet特性,在此基础上建立了CAD协同设计模型,描述了产品CAD的协同工作过程,并通过实例展示了该建模方法的具体应用。     

一种基于加权概念格的分类规则提取算法

加权概念格是针对属性的重要程度,通过引入内涵权值而形成的一种格结构。采用加权概念格作为分类规则提取工具,通过引入加权外延支持度,给出了一种新的分类规则的提取算法CRAAF-WCL。最后,利用恒星光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法具有较高的分类效果。     

基于关联规则的恒星光谱数据相关性分析

利用关联规则作为恒星光谱数据相关性分析方法,以VC 和Oracle9i作为开发工具,设计并以程序实现了基于关联规则的恒星光谱数据相关性分析系统,给出了其软件体系结构和模块功能,并对恒星光谱数据的预处理、取样技术、背景知识模板、频繁模式集挖掘算法等关键技术进行了详细描述.最后,通过系统运行结果表明,利用关联规则来描述、分析光谱数据特征和物理化学性质之间存在的相关性是可行的和有价值的.     

加权概念格及其渐进式构造

概念格是数据分析与知识提取的有效工具.为了充分利用其进行数据分析和知识提取,本文通过对概念格的内涵引入权值,提出一种加权概念格,拓广了概念格的结构.同时由用户设立概念格内涵的最小阈值,构造了一种频繁加权概念格,并由此给出了频繁加权概念格的构造算法及其分析.最后,通过实例说明其是有效可行的.     

基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法

离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要分支之一.将聚类迭代的思想应用到离群数据挖掘中,给出一种基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法OIALEVCS.该算法首先针对离群挖掘特点,使用大熵值变化区域来选择初始候选离群对象;其次在每次迭代过程中,利用对海量高维数据有效的余弦相似度作为离群度量因子,搜索每个邻域内最离群的对象作为新的候选离群对象,直至迭代收敛;最后采用晚型星、高红移类星体、类星体三个天体光谱数据集,实验验证了算法有效性和可行性.由于该算法充分利用了大熵值变化区域来选择初始候选离群对象,因而进一步加速了迭代收敛的速度,提高了离群挖掘精确度.     

疫情期间的计算机网络线上教学模式

针对疫情期间的计算机网络课程教学,提出采用超星学习通构建SPOC课程+腾讯会议直播平台答疑讨论+企业微信群师生互动的翻转课堂线上教学模式.阐述实施过程中的具体措施,强调对于重要知识点采取"一人一题"和"一题一策"的测试方法,分析学生的学习特点,以提高学生在疫情特殊时期的学习效果.     

大地测量仪器检定与性能分析

目前,石油物探测量使用的大地测量仪器主要有全站仪(Total Station)和卫星定位仪(GPS)两类.本文介绍了国内常用仪器的精度指标、分析了不同型号的仪器性能,根据大地测量仪器的检定标准,对全站仪和卫星定位仪进行检定的方法,并给出了检定后的仪器野外使用中的注意事项.     

基于形式概念分析的图像场景语义标注模型

为生成有效表示图像场景语义的视觉词典,提高场景语义标注性能,提出一种基于形式概念分析(FCA)的图像场景语义标注模型。该方法首先将训练图像集与其初始的视觉词典抽象为形式背景,采用信息熵标识了各视觉单词的权重,并分别构造了各场景类别概念格结构;然后再利用各视觉单词权重的均值刻画概念格内涵上各组合视觉单词标注图像的贡献,按照类别视觉词典生成阈值,从格结构上有效提取了标注各类场景图像语义的视觉词典;最后,利用K最近邻标注测试图像的场景语义。在Fei-Fei Scene 13类自然场景图像数据集上进行实验,并与Fei-Fei方法和Bai方法相比,结果表明该方法在β=0.05和γ=15时,标注分类精度更优。     

面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配

特征匹配是从图像恢复三维模型的关键步骤之一.为有效地提高三维重建的质量,提出一种面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配算法.首先在基于网格的运动统计算法基础上,通过增加阈值 β,提出一种增强运动一致性概念,增强真假匹配点的判断条件,避免高相似特征点的误匹配,提高了初始匹配点的正确率;然后结合RANSAC算法进行...     

基于属性约简的恒星光谱数据分类规则挖掘系统研究

知识约简与决策规则的提取是粗糙集理论研完的核心内容。本文针对新加入对象相对于原来的极小决策算法而言是全新的这一情况,提出了一种基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法,从而避免每次从庞大的原始决策表开始约简,提高了效率。在此基础上,采用VC^ 和Oracle9i为开发工具,设计与实现了基于属性约简的恒星光谱数据分类规则挖掘系统,从而为实现恒星光谱数据的自动分类提供了一种有效途径。