AdaBoost算法使能的刀具磨损状态分阶段评估集成方法

提出了一种基于AdaBoost(Adaptive boosting)集成算法的刀具磨损全阶段回归模型建模方法.首先,利用获取到的加工过程信号和刀具磨损值,建立刀具磨损拟合曲线,以实现对初期磨损、平稳磨损和急剧磨损3个阶段的准确划分;其次,对加工过程信号进行特征提取,并与相应的刀具磨损值形成3个阶段的数据样本,利用支持向量机分别建立3个磨损阶段的回归模型;再次,利用AdaBoost在全阶段上确定3个磨损阶段回归模型的权重,最终建立刀具磨损状态识别的回归模型;最后,以某铣刀切削过程采集的刀具磨损数据集验证所提出的模型和方法的有效性.     

医学TPS中放射线剂量分布的三维可视化方法

针对放射治疗计划系统GyroRTPS需要,给出了一个放射线剂量分布三维可视化的实现方法,以帮助医师多角度查看病灶组织任意剖面上的放射线剂量分布情况。首先论述系统中对体数据和剂量数据的坐标变换、插值计算等预处理;然后根据VTK工具包中可处理的数据类型对数据进行转换,给出了基于VTK实现剂量分布三维显示及其与体数据融合显示的方法。实例测试结果和临床使用表明,基于该方法开发的软件系统运行可靠,可更好地辅助医师进行放射治疗决策。     

基于测距技术的无线传感器网络定位算法研究

街道、走廊等带状通道具有其环境特殊性,对该环境下无线传感器网络定位算法的研究是研究其他特殊环境下定位工作的基础,其研究成果在工业界具有很高的推广价值;为此,选择基于测距技术的RSSI算法设计了一种带状通道环境下的无线传感器网络定位算法。给出了算法设计思路及硬件条件,并在构建的实验平台下对其进行了实验验证;实验结果证明:算法对带状通道环境下的目标定位可获得较好结果。     

一种面向终端用户的Web服务测试方法

面向终端用户的Web服务(Web Service)测试,是保证Web服务软件系统质量的重要技术手段。文章提出了一种Web服务应用环境下的测试模型和测试覆盖指标,旨在针对Web服务与应用环境进行交互的方式,测试Web服务的操作调用序列,为终端用户提供一种高效验证Web服务行为的方法,以提高基于Web服务软件系统的可靠性;并给出了测试覆盖分析支持工具WSCoverageAnalyzer的设计结构;最后基于一个Web服务Seller的应用案例,说明了所提出的方法。     

一种应用于RTPS的轮廓线修改算法

放射医疗技术中,放射治疗计划系统对CT、MRI等医学影像数据进行处理,以获得体表、器官等医生所关注区域的轮廓,这是进行最终放射剂量计算的重要基础。文章针对自动提取或手动勾画的感兴趣区域的轮廓,提出并实现了一种修改算法。该算法可对自动提取不准确和勾画不正确的区域轮廓线进行修改,以达到用户预期的效果。算法实现方便,运行交互性好,能满足放射治疗计划系统的要求。     

军事通信网络修复策略

描述军事通信网络中节点遭受打击后的网络修复问题,采用网络加边的方法对通信网络的拓扑结构进行修复;建立以最大化网络抗毁性为目标函数,网络连接成本和网络连通为约束的增边修复模型;定义考虑冗余边和必须边的网络连接成本;设计基于离散人工蜂群算法的模型求解算法. 通过具体的军事通信网络案例,在随机攻击和故意攻击2种典型攻击策略下进行仿真实验. 在实验中,与随机加边、低度数加边以及低介数加边方法进行对比,结果表明采用所提出方法修复后的网络抗毁性更高,具有一定的优越性.     

适应于3维非结构化网络数据场的切片可视化技术研究

针对３维非结构化网格数据场出现的各种网格单元，设计了相应的直边４面体化剖分方案，并在此基础上提出了一种关于非结构化网格数据场的切片可视化，简化了切平面与网格单元间相交多边形的计算，保证了各相交多边形的自然合法性。     

CDIO与软件工程人才培养模式改革

为培养创新型软件工程人才,适应IT产业对高级软件工程师的需求,必须对传统的以课堂讲授为主的教学模式进行改革。CDIO的理念与创新型软件工程人才的培养规律相一致,为人才培养提供一种新模式。文章结合西北工业大学软件与微电子学院的实际情况,介绍推进CDIO教育模式实施的方法和条件,并对实施中遇到的问题提出解决办法。     

可信计算环境下的MACSec安全关联方案

为满足跨交换机间的媒体访问控制（MAC）层安全通信需求,提出一种改进的MACSec安全关联方案。该方案建立了新加入交换机与不相邻交换机之间的安全关联密钥（security association key,SAK）,用于保护它们之间的MAC层数据通信。为了使得该方案进一步适合于可信计算环境,在该方案基础上提出了一种可信计算环境下的MACSec安全关联方案。该方案增加了对终端设备的平台认证,从而实现了终端设备的可信网络接入,有效增强了局域网络的安全性。最后,利用串空间模型（SSM）证明了这两个MACSec安全关联方案是安全的。     

基于word2vec结合TFIDF的词类扩充应用研究

旨在解决在词类标注样本稀缺的环境下,通过某种算法来给词类进行关键词扩充,应用场景是互联网社交平台需要根据话题组即词类,进行广告推送,而词类扩充相关词能达到广告推送量大,而且精准的效果.实验中前后使用了两种算法进行研究,一种是类似于Google的Page rank找到相关词进行扩充,这是运用比较广泛的算法;另一种是提出的与结合TFIDF的word2vec计算词间相关性的算法.给出了对比数据,word2vec能较好地实现词类扩充的需求.