多层次优化的网格曲面离散样条曲线设计方法

为同时满足鲁棒性、高效性以及广泛适用性等要求,提出一种基于多层次优化的网格域样条曲线设计方法.该方法放松了曲线严格位于曲面的约束,仅将曲线的离散控制点置于流形空间,并采用内点法的思想,运用基于块坐标下降法的全局优化方法进行数值求解,最后借助局部参数化将曲线段映射到网格曲面.在此基础上,文中提出由粗到细的多尺度层次求解策略,不仅能够更为准确地估算离散微分算子,提高求解精度,而且能够减少挪动采样点的计算量,提升求解效率.收敛性分析实验表明,多层次优化方法能够快速收敛,并在多尺度策略下获得更为光滑的结果.和现有的投影法和光顺法相比,该方法效率更高,且在可控性、普适性和鲁棒性上均表现出一定的优势.     

基于GIS的烟草行业的智能化物流配送调度优化平台的研究

针对我国现代化物流配送所具有的智能化、集成化的特征,并依据烟草企业对当下物流配送调度优化管控平台的应用需求,结合物流调度优化改进算法、电子锁、GPS、GIS、GPRS无线通信技术等多种先进技术,设计并实现了服务于烟草物流配送企业的智能调度优化管控平台,该平台对物流的配送路线、订单分配和业务流程进行了整体优化,从而为企业制定科学的调度分配、安排最优的配送线路等提供很好的参考依据.     

烟草工业数据灾备中重复数据删除技术研究

首先介绍了烟草工业灾备中重复数据删除技术重要要性,然后介绍了重复数据删除的最主要两种方法：基于哈希算法的重复数据删除和基于内容识别的重复数据删除。最后重点分析设计了适用于某综合营销平台系统数据备份恢复的重复数据删除策略,以减少网络带宽占用、节省存储空间、保护业务数据,为综合营销和智能决策的发展提供强有力的支撑。     

卷烟产销衔接模型

为了＂按客户订单组织生产＂,优化和提升企业的内部业务流程,合理配置资源,提高效率和效益,实现对市场的快速响应,提出产销衔接模型。模型结合当前中烟公司的实际需求,设计出一套算法,并利用一元线性回归模型实现短期的滚动预测,在滚动预测的基础上,确定日均销量和期末库存,最终确定投放量,根据每日投放量编排滚动生产计划,确保产品工业存货不断档,最大限度保证商业企业的需求。     

基于本体的夹具设计知识表达

针对计算机辅助夹具设计领域存在的设计知识重用困难问题,提出了基于本体的知识表达方法,遵循CommonKADS构建知识模型的结构化方法,采用OWL来构建夹具设计知识本体,定义了该领域的基本概念,如装夹特征、元件、关系与约束等.在本体基础上,用SWRL来描述夹具设计规则,建立一个语义清晰的夹具设计知识库,分离了事实和推理.该本体采用了层次结构,便于扩充和修改,具有较强的推理能力.最后通过实例说明了该本体的应用.     

节日需求型卷烟预测模型研究

卷烟销量预测工作对我国的国民经济和烟草行业的发展有着重要的意义。为了加强对烟草行业的有效管理,了解卷烟销售市场动态,对卷烟销量进行科学的预测是很有必要的。节日需求型卷烟销售是卷烟销售中的重要组成部分,鉴于此,采用灰色预测法分析建立预测模型对节日需求型卷烟进行销量预测,并以实际数据为例验证预测模型的有效性和适用性。     

物化查询表和多维群集在大数据查询中的应用

随着互联网与信息技术的发展,企业使用的数据库的数据量呈现了爆炸式的增长,大部分企业的数据都已进入海量的时代,如何对海量的数据进行查询优化越来越受到企业的重视。通过对烟草行业使用的数据库DB2进行分析,将物化查询表以及多维群集技术应用到企业数据库中,优化数据查询,提高企业的竞争力。     

烟草企业基于Hadoop的数据处理研究

Hadoop是一个开源分布式计算平台。具有高容错性,高伸缩性等优点,允许用户将Hadoop部署在低廉的PC上,充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。结合国内烟草企业面对不断剧增的业务数据,而现有的业务数据处理能力明显不足的现状,分析烟草企业构建Hadoop分布式数据处理平台的可行性,并详细介绍了Hadoop平台技术及其项目结构和体系结构。     

浅谈分析大数据的工具--MapReduce

从大数据的概念进行认知,阐述分析大数据的生态圈,着重分析MapReduce对于大数据的应用及其优缺点,展望大数据的未来发展,期待更好地利用大数据,是大数据最终的价值体现。     

浅析垂直搜索引擎的应用

本文将首先从垂直搜索引擎的概念以及垂直搜索引擎与通用搜索引擎的对比方面进行入手分析,其次是针对垂直搜索引擎的工作原理进行分析研究,最后从垂直搜索引擎的发展前景进行阐述。随着搜索引擎技术发展的不断完善,相信垂直搜索引擎在未来的发展潜力会越来越大,并对整个搜索引擎行业起到积极的促进作用。