Qreport在图文打印中的应用

针对当前信息管理中往往需要实现图片与文字混合打印情况.本文采用Delphi自带的Qreport控件组设计出一套带有图文混合打印功能的打印系统.该方法简便、易学,具有很强的现实意义.     

实时SAR成像系统中矩阵转置的设计和实现

矩阵转置是多维图像和信号处理中常用的处理过程，在SAR成像系统中也有非常重要的应用，重点讨论了数据流处理中行进列出的一类转置问题，结合SAR成像算法，分析成像系统中矩阵转置的特点，提出了输入输出平衡的数据流转置方式，解决由于硬件实现中存储器读写速度不同和输入输出数据量不同所带来的输入输出负载不平衡问题，还介绍了SAR成像系统中转置存储部件的实现问题，转置存储部件采用双总线的结构，图像数据的输入和输出可以并行进行，具有非常高的数据传输速度，在66MHz的工作频率下，能达到340MB/s的数据吞吐率。     

用于手写汉字识别的二维扩展属性文法中的文法归约

本文介绍用于识别手写印刷体汉字的二维扩展属性文法方法中文法归约阶段的工作。从四方位取出部件之后,按照部件组合属性和部件框位置关系对部件进行归约。由于利用了汉字部件组合关系中的信息冗余及扩展属性文法的语义处理能力,这种方法降低了对部件正确抽取的要求,但仍能识别畸变较大的汉字,并能有效地区分极相似字。     

城市部件测定与建库软件的设计和实现

针对城市部件数据采集中图形数据和属性数据处理工作繁杂的问题,采用ObjectARX在VS2002环境中进行二次开发,实现了城市部件数据在AtuoCAD中的录入、修改和检查功能,并实现了城市部件数据的自动化、标准化入库。该文主要阐述了城市部件数据录入、修改、检查和入库功能的实现过程。     

用Word做Delphi报表输出工具

笔者在工作中发现,报表的内容一般很少变动,但其字体格式及版式是经常变动的,而且有时用户为了某种需要,不想修改数据库的真实内容而又要改变报表内容。如果用Report Smith可以解决前者问题,但对于后者则无能为力了,且其界面又是英文的,不合用户习惯。如果用其中的Qreport 的报表部件,则两者都不能实时解决,必须修改原代码后重新编译才能使用。而使用Word及Excel则完全可以克     

打开心扉看ATX电源

计算机属于弱电产品，也就是说部件的工作电压比较低，一般在正负12V以内，并且是直流电，而普通的市电为220V（有些国家为110V）交流电，不能直接在计算机部件上使用。因此计算机和很多家电一样需要一个电源部分，负责将普通市电转换为计算机可以使用的电压，一般安装在计算机内部，计算机的核心部件工作电压非常低，并且由于计算机工作频率非常高，因此对电源的要求比较高。目前计算机的电源为开关电路，将普通交流电转为不同电压的直流电分别输出给主板，硬盘，光驱等计算机部件。     

向Excel传递数据de方法和实例

Excel具有丰富的数据处理和输出功能，但数据的存储管理功能和存储的容量有限。如果我们在应用软件中，能扬长避短，将各种不同来源的数据设法传送给Excel，用Excel作为数据处理和输出操作的界面，就可以简化应用程序的设计，让用户能按自己的要求，使用Excel方便灵活地处理数据。但如何将不同数据源中的数据传送到Excel中呢？可能大家都用过剪贴板实现对象链接和嵌入（OLE）或将数据保存为Excel格式文件的方法，这种方法只能实现简单的整体数据传递，却不能完全实现用户的要求，比如以下两种情况：１．我们在Excel中制作了一张具有复杂…     

一种适用于混合型分类数据的聚类算法

传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离，并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上，综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等，提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法，该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量，并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明，改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。     

基于相对密度的军事高维数据噪声点检测方法

军事训练领域的特殊性造成其相关数据存在大量的噪声点,同时也为噪声检测算法提出了相应的要求。分析现有数据噪声点检测算法,提出将数据属性分为空间属性、环境属性、特征属性,利用空间属性确定数据对象的分类,利用环境属性确定具有不同特征的数据对象邻域,利用特征属性计算离群度。改进了基于相对密度的离群度计算方法,提出LRDF算法,实验结果表明,该方法有效地提高了噪声点检测的精度和效率,增强算法可用性。     

基于属性组权重的分类数据离群检测

属性分组是高维离群检测中的有效手段之一,可以有效缓解“维度灾难”的干扰,但现有的属性分组离群检测方法未能体现属性组之间的差异性,以及属性组的偏离程度,严重影响了高维离群检测的效果与性能。该文采用信息熵累加和刻画与描述属性组之间的差异性,提出了一种基于属性组权重的分类离群检测方法。首先,根据数据模式频率和编码长度,定义了属性组偏离因子,并将其作为属性组之间的合并依据,有效地刻画了属性组的偏离程度,进一步提高了属性分组过程中的搜索效率;其次,利用信息熵累加和定义了属性组权重,有效地体现了不同属性组之间的差异性;然后,依据属性组权重,重新定义了离群得分函数,并提出了一种基于属性组权重的分类数据离群检测算法;最后,采用UCI,NTU,KEEL和人工合成数据集,实验验证了该离群检测算法不仅具有较高的检测精度和效率,而且也具有良好的可扩展性与伸缩性,可适用于高维海量分类属性数据集的离群检测任务。     

激光扫描历史建筑精细化重建与部件化管理

针对历史建筑三维重建的精度要求高、产生部件信息数量多的问题,提出地面激光扫描的高精度精细化模型重建的方法以及对模型进行部件化管理的策略。基于上海外滩历史建筑群,在三维激光点云数据所获取的高精度建筑物空间信息的基础上实施精细化模型重建,细化建筑物的空间信息;针对历史建筑的特点,对建筑物模型信息和对应的属性信息进行多层次部件化管理。最后以具有典型外滩历史建筑特征的亚细亚大楼为实例,基于以上方法构建历史建筑数字档案。成果表明,重建模型达到建筑保护的精度需求,以部件为基本单位的方式可以有效地组织和管理海量模型信息和属性信息,并且信息的统计、归纳、调用也更为便捷。     

激光扫描历史建筑精细化重建与部件化管理

针对历史建筑三维重建的精度要求高、产生部件信息数量多的问题,提出地面激光扫描的高精度精细化模型重建的方法以及对模型进行部件化管理的策略。基于上海外滩历史建筑群,在三维激光点云数据所获取的高精度建筑物空间信息的基础上实施精细化模型重建,细化建筑物的空间信息;针对历史建筑的特点,对建筑物模型信息和对应的属性信息进行多层次部件化管理。最后以具有典型外滩历史建筑特征的亚细亚大楼为实例,基于以上方法构建历史建筑数字档案。成果表明,重建模型达到建筑保护的精度需求,以部件为基本单位的方式可以有效地组织和管理海量模型信息和属性信息,并且信息的统计、归纳、调用也更为便捷。     

基于BP神经网络的涡扇发动机机载模型

针对发动机机载的工程需求,利用BP神经网络建立一种涡扇发动机机载模型。本文利用部件级模型建立起两个部件“输入参数-输出参数”数据集,并采用BP神经网络算法对数据集进行训练,建立足以替换部分旋转部件和全部尾喷管的BP神经网络。并在设计点状态对建立的机载模型进行仿真验证,结果表明,风扇部件离线神经网络模型较热力学模型节省约40%的耗时,压气机部件离线神经网络模型较热力学模型节省约50%的耗时,尾喷管部件节省耗时达70%以上。在精度比较上,离线建立的神经网络输出与基于气动热力学建立的部件级模型基本精度一致,具有一定的实际使用价值。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

区间值决策表的正域增量式属性约简算法

实际应用中存在大量动态增加的区间型数据，若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简，则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算，导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题，提出区间值决策表的正域增量属性约简方法。首先，给出区间值决策表正域约简的相关概念；然后，讨论并证明单增量和组增量的正域更新机制，提出区间值决策表的正域单增量和组增量属性约简算法；最后，通过8组UCI数据集进行实验。当8组数据集的数据量由60%增加至100%时，传统非增量属性约简算法在8组数据集中的约简耗时分别为36.59 s、72.35 s、69.83 s、154.29 s、80.66 s、1498.11 s、4124.14 s和809.65 s，单增量属性约简算法的约简耗时分别为19.05 s、46.54 s、26.98 s、26.12 s、34.02 s、1270.87 s、1598.78 s和408.65 s，组增量属性约简算法的约简耗时分别为6.39 s、15.66 s、3.44 s、15.06 s、8.02 s、167.12 s、180.88 s和61.04 s。实验结果表明，提出的区间值决策表的正域增量式属性约简算法具有高效性。     

VGA的调色板与色彩循环技术在动画中的应用

调色板（Palette）一词原意指画家在绘画调配颜色时所使用的色板或一组已经调配好的颜色，在计算机显示系统中，调色板喻意指各种显示卡所采用的不同彩色显示机制，亦可将调色板看成是一系列颜色的集合表。所谓调色板技术，就象画家调色一样，根据图形或图象处理的需要，发挥主观的色彩感受，从真正可以利用的所有色彩中挑出一组（视绘图模式可有16色或256色）所需的色彩值，或定义一组专用的色彩表，形成一个调色板．以产生所需的色彩效果。IVGA的调色板寄存器与DAC颜色寄存器在VGA中，控制屏幕颜色的一个重要部件是属性控制器，属性…     

基于不同权重的多标签分类器准确性评估方法

分类问题是数据挖掘领域的研究热点之一。多标签分类器可以将数据对象预测为多个类别,训练集中属性相同但对应类标签不同的对象的数目是不平衡的,而现有的评估算法并未能区分其代价。提出了一种基于不同权重的准确性评估方法EMOWDIF,根据多标签数据对象属于相同属性不同类别的数目之间的比值计算相应的权重,对分类器模型给予不同程度的奖惩,从而区分不同分类器的性能。方法用编程实现,并对多标签数据集的分类结果进行评估。实验结果表明该方法能有效评估分类器。     

基于双谱特征的同质量球形铀部件丰度检测

核部件属性检测是核材料检测中的热点与难点问题,针对铀部件检测系统中丰度信息易受探测器基本属性、几何位置及噪声的影响,通过分析铀部件探测信号互相关函数的双谱特性,提取双谱中的特征量作为铀部件丰度检测的数据集,消除了本底噪声对探测信号的影响。此外,基于BP神经网络,构建了一种同质量球形铀部件的丰度判定方法,实现了对测试样本的丰度检测。测试结果表明,该方法在存在高斯白噪声情况下可有效判定同质量球形铀部件的丰度,其测试误差的平均值为0.005115,最大误差为0.009927。     

一种考虑属性权重的隐私保护数据发布方法

k-匿名模型是数据发布领域用于对原始待发布数据集进行匿名处理以阻止链接攻击的有效方法之一,但已有的k-匿名及其改进模型没有考虑不同应用领域对匿名发布表数据质量需求不同的问题.在特定应用领域不同准码属性对基于匿名发布表的数据分析任务效用的贡献程度是不同的,若没有根据发布表用途的差异区别处理各准码属性的泛化过程,将会导致泛化后匿名发布表数据效用较差、无法满足具体数据分析任务的需要.在分析不同应用领域数据分析任务特点的基础上,首先通过修正基本ODP目录系统建立适用于特定问题领域的概念泛化结构;然后在泛化过程中为不同准码属性的泛化路径设置权重以反映具体数据分析任务对各准码属性的不同要求;最后设计一种考虑属性权重的数据匿名发布算法WAK(QI weight-aware k-anonymity),这是一种灵活地保持匿名发布表数据效用的隐私保护问题解决方案.示例分析和实验结果表明,利用该方案求解的泛化匿名发布表在达到指定隐私保护目标的同时,能够保持较高的数据效用,满足具体应用领域特定数据分析任务对数据质量的要求.     

一种多层多维的关联规则挖掘算法在推荐系统中的应用

针对传统协同过滤算法将用户-项目评分矩阵作为数据的输入,试图找到最相似的用户或者项目,但却忽略了用户与项目属性之间的关联关系等问题,本文构建一种多层数据的模型,在不同层次之间找出多维序列,挖掘出频繁多维序列模式,输出关联规则。用输出的关联规则改进评分矩阵,改进后的数据包含了用户和项目之间的关联关系,经过协同过滤算法输出TOP-N推荐项目。在MovieLens数据集上进行试验验证,实验结果表明所提方法能够优化模型的推荐性能。