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本文提出了一种新的用户可控的高度规整三角网格生成算法.通过在网格表面上构造3个标量场,利用其等值线相交生成高度规整的三角网格.算法借助N-对称方向场来指导生成网格的边方向,在网格表面指定密度场来控制采样密度,同时还提供了特征对齐和对带边界模型的处理能力.所有的控制需求都被纳入标量场求解框架中统一优化.实验表明,本文的方法能够满足多种用户控制需求,生成高度规整的三角网格. 相似文献
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针对公路客货运量预测的问题,对现有的常用预测方法进行研究,提出改进BP神经网络预测模型。该模型首先采用动态陡度因子改变激励函数的陡峭程度,改善激励函数的响应特征,得到更好的非线性表达能力;其次利用附加动量因子,通过将以前的经验进行积累,降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感性,较好地遏制网络陷于局部最小;再次采取变学习率学习算法,先给一个较大初值,随着学习过程的进行,学习率不断减小,网络趋于稳定。改进BP算法既可以找到更优解,又可以缩短训练时间。结合某地区的公路运量相关数据,对改进BP神经网络预测模型进行了验证。实验结果表明,该模型的相对误差和迭代次数都取得了较大的改善,对公路客货运量预测很有效。 相似文献
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近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6%和15.8%. 相似文献
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88.
黄文杰 《计算机光盘软件与应用》2012,(20):152-153
近年来,随着计算机信息技术的飞速发展,计算机网络的安全性与可靠性的提高成为了网络发展的必然趋势。计算机网络的可靠性,不论是对于个体用户的信息安全,还是国家的政治、经济,以及军事方面的信息安全,都有着重要的作用。本篇文章就当前影响网络可靠性的相关因素,提出了行之有效的提高网络可靠性的措施。 相似文献
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柳文杰 《军民两用技术与产品》2021,(11):78-80
火星探测任务是目前最为复杂的航天活动之一,涉及火箭发射、太空变轨、火星捕获、降落火星与表面巡视等诸多环节.迄今为止,全世界共进行了40 余次火星探测,但成功实现火星巡视的寥寥无几. 相似文献
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高能耗企业具有丰富的可调节资源,研究典型工业用户在分时电价下的发用电行为,可为价格型需求响应策略的制定起引导作用.首先,研究不同发电设备的生产约束,并且重点分析不同负荷之间的生产关系、时序关系与调节特性等问题,建立工业用户的发电成本、负荷转移成本与净电费成本模型,并形成典型工业用户发用电经济优化模型.其次,结合3类典型工业用户的生产特性,分别建立满足其特定约束条件下的发用电经济优化模型.最后,通过算例证明方法的有效性,并研究价格变化时不同工业用户的发用电调节策略,对比分析其调节潜力. 相似文献