基于实例推理的相似工艺度量算法

以复杂零件汽轮机转子主轴为例，利用基于实例的推理(CBR)方法和特征建模技术，构造了一种实用的基于实例推理的相似工艺度量方法。在建立汽轮机转子主轴粗加工和精加工特征信息模型的基础上，提出了新转子主轴与实例转子主轴进行比较和匹配的两级搜索策略，构造了相应的相似性系数计算公式，并论述了相似度计算应用方法。该方法已应用于所开发的SCU-CAPPTooI系统中，较好解决了工艺设计知识和相似工艺实例重用的问题。     

一种基于多特征融合的棒材在线跟踪算法

针对棒材在线计数系统中多运动目标的跟踪问题,提出了一种利用棒材端面二值图像的垂直投影曲线的运动特征、几何特征和位置特征来实现快速、稳定跟踪的算法.它能够在线自适应选择跟踪窗口的位置和大小,然后依据距离相关度、面积相似度和置信度函数评价每次的观测数据,使得跟踪过程具有良好的容错性.现场应用结果表明：该跟踪算法实时性好、可靠性高,保证了棒材在线计数的准确性.     

一种度量特征模型的变体度算法

产品线特征模型的可变点决定了产品线实例的多样性,运用变体度来度量产品线实例数量.在特征模型的基础上分析了特征可变性类型和特征约束依赖类型对变体度的影响,提出的变体度算法不仅支持度量特征单型分解和单特征依赖的变体度,也能精确度量多型分解和多特征依赖的变体度.最后通过一个电梯控制系统实例验证了算法的有效性.     

基于红外特征与区域相似的图像融合算法

为了提高图像融合算法的速度，改善融合图像的质量．提高观察者对场景的认知能力，提出了一种介于像素级融合与特征级融合之间的基于红外特征和区域相似的图像融合方法．该方法利用目标的红外特征对红外图像进行目标区域分割。从而实现对目标区域和背景区域的分别融合；同时利用图像的结构相似度对源图像中的目标区域进行相似判定，并利用不同的融合规则对冗余区域和互补／冲突区域分别进行融合．与目前常用的基于多分辨率分解的图像融合方法相比，它既充分利用了目标的红外特征和可见光图像的细节信息，更好地对图像中亮暗相反的区域进行了处理．改善了融合效果，又提高了运算速度．     

一种面向领域的组件质量度量算法

为了满足特定领域对组件特性的特殊要求,提出了一种基于神经网络的组件质量度量算法.该算法采用了定量度量的方法,为不同特性赋予不同权重,取代了传统度量过程中对组件特性的定性评价方法,增强了组件度量的准确性.该算法通过机器学习的方法增强了自己的度量能力.     

基于未知度的Vague集相似度量新方法

分析了现有的相似度量方法,指出影响Vague集相似度量的因素和衡量Vague集相似程度的必要参数,为研究Vague集相似度量提供了参考,提出了一种新的Vague集相似度量的方法,通过实验结果表明,新的方法区分能力高,而且有更好的度量效果.     

一种融合社区结构信息的网络表示学习算法

为研究社区结构对网络表示学习的影响,提出了一种新颖的融合社区结构信息的网络表示学习算法（CINE）。通过借鉴模块度思想,将社区结构吸收到基于矩阵分解的模型中以保留网络内部的社区结构;设计一个整体的目标函数,在捕获社区结构信息的同时也融合了节点间的1阶2阶邻近性信息和节点的属性信息,最终得到包含原始网络中3类信息的节点表示;采用Cora、Citeseer和Wiki等3个公开网络数据集验证CINE在节点分类、链接预测和可视化任务中的表现。结果表明：在3个数据集的分类任务中,CINE的Micro-F1分数分别达到了0.900 2、0.840 2、0.761 9,优于所有对比算法;在Cora数据集的链路预测任务中,CINE的AUROC得分比Node2vec、DeepWalk和TADW等算法分别提高了1.165、1.144和1.059倍。说明CINE在保留网络的结构和属性信息的基础上,捕获了社区结构信息,使得所学节点表示可以更好地执行后续的网络分析任务。     

一种网格资源的语义相关性表示方法

网格技术是高性能计算机研究的热点。网格资源的表示是网格研究的重要部分。针对不同的网格资源，提出了一种二元变量法。以二元变量法为基础，通过计算网格资源之间的相似度和相异度来刻画不同网格资源之间的相关性，并且通过阀值来进一步对网格资源进行聚类。最后讨论该方法在网格中的具体应用。     

文档相似度量算法的研究与应用

针对向量空间模型在文档相似度量方面的局限,提出了基于计算公共子串的文档相似度量算法。对求公共子串算法进行了改进,提高了空间效率。用XML存储学生毕业设计论文文档,通过Java提供的DOM API生成文档对象树。深度优先搜索树中结点,进行结点比较,计算论文文档中出现的雷同文本,结合文档的结构相似性,能有效计算文档相似度。     

几何量误差数据处理的可视化

论述了几何量误差数据处理可视化的意义以及常用可视化开发软件MATLAB与vB的特点、可视化处理的常用解决方案.以平面度误差数据处理为例,详细介绍了通过MATLAB与VB的集成实现误差数据输入/输出、图形显示等方面的可视化方法.     

一种基于网格简化的细分曲面生成算法

该文基于细分曲面的极限点计算方法,提出了一种采用二次误差边折叠技术生成细分曲面控制网格的改进算法,用细分极限点代替两次细分点,并增加一个存储细分极限点的顶点信息结构.实验结果表明,该算法在没有增加计算量的基础上,可以有效地提高细分曲面的质量,并适合处理复杂的几何模型.     

三维重建表面几何特征的提取与参数测量计算

对三维重建结果的表面特征进行提取和误差分析,是提高三维目标测量精度的关键步骤. 提出了对三维重建表面几何特征进行提取,并对其进行参数测量计算的方法. 首先利用STL文件对三维重建得到的目标点云数据进行读取、导出并筛选,得到三维重建目标的点云数据,通过迭代计算生成CAD模型表面点云数据. 再提取重建目标与CAD模型的几何特征,计算粗糙度、平行度和平面度等几何参数特征值,进行误差比较和分析,最后将该结果反馈至三维目标重建过程中. 实验结果表明,提出的方法能有效地提取三维重建结果表面几何特征及对表面进行测量计算.     

Fast and Stable Surface Feature Simulation for Particle-Based Fluids

In order to efficiently and realistically capture microscopic features of fluid surface, a fast and stable surface feature simulation approach for particle-based fluids is presented in this paper. This method employs a steady tension and adhesion model to construct surface features with the consideration of the adsorption effect of fluid to solid. Molecular cohesion and surface area minimization are appended for surface tension, and adhesion is added to better show the microscopic characteristics of fluid surface. Besides, the model is integrated to an implicit incompressible smoothed particle hydrodynamics (SPH) method to improve the efficiency and stability of simulation. The experimental results demonstrate that the method can better simulates surface features in a variety of scenarios stably and efficiently.     

表面粗糙度对辐射温度计测量误差的影响

辐射式温度计的测量结果需要根据物体的发射率进行修正.在实际应用中,物体的发射率受到很多因素的影响,粗糙度就是其中之一.通过比较不同粗糙表面的计算结果,发现粗糙度对二向反射分布函数和法向发射率的影响不可忽略.在对温度的测量精确性要求较高的场合,由粗糙度造成的温度测量误差需要引起足够重视.     

基于C编程和Gambit Journal的地形曲面生成技术

为了提高三维地形曲面生成的效率和正确率,减少手工操作的疲劳和错误,基于C语言编程与Gambit指令档(Journal)相结合的思路提出了一种高效率的地形曲面生成技术.在计算流体力学前处理器Gambit 中,对某方程所代表的地形曲面进行了基于该方法的生成演示和验证.研究表明,该地形曲面生成技术具有高效、错误率低和易于纠错...     

电火花加工零件表面特征的计算机描述

提出了电火花加工计算机辅助工艺规程设计，并对电火花加工零件的表面特征进行分类定义并给出其计算机描述，为实现电火花加工计算机辅助工艺规程设计和电火花加工ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ集成奠定了一定的理论基础和技术基础。     

HLBP与颜色特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪改进算法

针对只采用颜色特征的经典粒子滤波目标跟踪算法无法适用相同颜色干扰情况的缺陷,提出一种结合HLBP特征与颜色特征的自适应粒子滤波跟踪算法. 该算法采用Haar型局部二值模式算子(Haar local binary pattern,HLBP)提取的HLBP纹理特征与颜色特征结合,通过自适应权值动态调整颜色特征和纹理特征在追踪过程中的比重,实现颜色纹理特征的自适应融合. 实验表明,该算法改进了相同颜色干扰情况下的追踪效果,并在目标被遮挡的情况下仍能持续稳定地追踪,提高了追踪的准确度和适用性.     

基于多模态融合和竞争力的视频场景分割算法

针对视频分割中底层特征与高层语义之间的“语义鸿沟”问题,提出了一种基于多模态融合和镜头间竞争力的场景分割算法,对视频帧的图像、文本、音频等模态进行特征提取,用欧式距离、余弦距离计算出同种模态数据的相似性,用典型相关分析法计算出不同模态数据的相关度,分别对各模态数据的相似性和相关度进行融合得到镜头之间的相似度和相关度,采用镜头间竞争力的方法分别对相似镜头和相关镜头进行场景分割并对分割出的两个场景边界集合取交集得到最终的场景边界,从而实现对视频的场景分割。实验结果表明,该方法在场景分割中具有较高的性能,查全率和查准率分别达到82．1％和86．7％。     

材料表面微观形貌的可视化及特性计算

材料表面微观形貌对机械的摩擦学性能有着显著的影响，提出了一种根据材料表面微观形貌图像重建表面微观三维图形的方法，介绍了利用建模数据计算其摩擦学特性参数的基本过程，并用实例作了说明。     

基于时空特征和神经网络的视频超分辨率算法

提出了一种基于时空特征和神经网络的视频超分辨率重建算法,实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升. 该算法综合考虑了外部图像块之间的关联映射关系和内部图像块间的相似性,利用深度卷积神经网络学习得到的拟合系数快速地重建视频细节. 采用时空非局部特征相似性优化重建结果,将相邻视频帧间的非局部互补冗余信息融入学习视频帧结果中,解决了误匹配等问题,进一步提升了超分辨率性能. 实验结果表明,所提方法在客观评价指标和主观视觉效果上均取得了较好的重建效果.