汽油储存周期预测的计算机结果判断和诺谟图绘制

为了提高汽油储存周期预测结果的准确性和快速性 ,对汽油常温长期储存氧化和 93℃下 16小时烘箱加速氧化的数据相关性进行数学建模 ,并以VF6 0和VB6 0为基础编制了汽油储存周期预测的计算机结果判断和诺谟图绘制程序 ,对程序系统的结构和功能进行了讨论 ,为汽油组成改变后 ,建立新的诺膜图和提高预测准确性打下良好的基础     

结合层次遮挡图和图像缓存的快速消隐绘制算法

随着虚拟现实技术应用的日益广泛,场景的规模越来越大,虚拟场景画面的实时显示成为整个虚拟现实系统成败的关键技术。提出了一个结合层次遮挡图和图像缓存的快速消隐绘制算法,该算法不仅在图形绘制速度和图像质量之间获得了一个很好的折衷,而且可适合各种复杂度场景的快速绘制需要。对可能可见的近景、中景使用几何绘制,对可能可见的远景实现了图像和几何混合的加速绘制。实验表明,该算法在实践中具有良好的效果。     

基于改进遗传算法和图神经网络的股市波动预测方法

针对支持向量机（SVM）、长短期记忆（LSTM）网络等智能算法在股市波动预测过程中股票评价特征选择困难及时序关系维度特征缺失的问题,为能够准确预测股票波动、有效防范金融市场风险,提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和图神经网络（GNN）的股市波动预测方法——IGA-GNN。首先,利用相邻交易日间的时序关系构建股市交易指标图数据;其次,通过评价指标特性优化交叉、变异概率来改进遗传算法（GA）,从而实现节点特征选择;然后,建立图数据的边与节点特征的权重矩阵;最后,运用GNN进行图数据节点的聚合与分类,实现了股市波动预测。在实验阶段,所研究的股票总评价指标数为130个,其中IGA在GNN方法下提取的有效评价指标87个,使指标数量降低了33.08%。应用所提IGA在智能算法中进行特征提取,得到的算法与未进行特征提取的智能算法相比,预测准确率整体提升了7.38个百分点;而与应用传统GA进行智能算法的特征提取相比,应用所提IGA进行智能算法的特征提取的总训练时间缩短了17.97%。其中,IGA-GNN方法的预测准确率最高,相较未进行特征提取的GNN方法的预测准确率整体提高了19.62个百分点;而该方法与用传统GA进行特征提取的GNN方法相比,训练时间平均缩短了15.97%。实验结果表明,所提方法可对股票特征进行有效提取,预测效果较好。     

基于节点表示和子图结构的动态网络链接预测

动态链接预测的关键是建模网络动态性和抽取局部结构特征.为此,文中提出基于节点表示和子图结构的动态链接预测方法.为了建模节点的动态演化特性,引入节点向量模型,按序拼接各个历史快照的节点表示.为了建模链接的局部子图结构信息,引入图同构算法,编码局部子图的拓扑结构.最终目标链接的特征表示融合每个历史快照中目标节点对的向量表征和局部子图的拓扑结构.实验表明文中方法性能较优.     

融合模体图神经网络和自编码器的链路预测

链路预测是网络数据挖掘的一项基本任务,已有很多相关的研究成果。由于图神经网络研究的深入发展,使得相关的模型可以更加有效学习网络的重要特征,在链路预测等任务中取得了很好的预测效果。然而,不同于深度学习中CNN模型,已有的图神经网络模型中仅聚合了节点的一阶邻居信息,未充分考虑邻居节点之间的拓扑结构特性。在此基础上,提出了基于模体的图神经网络链路预测模型。该模型采用自编码器结构,在编码过程中,通过模体构建节点的邻接矩阵,进而得到节点的模体邻域,依照每一类模体的邻域聚合邻居信息,通过非线性变换得到节点的表示,最后拼接每一类模体下节点的表示。然而由于不同的模体结构在网络中重要度有所不同,利用注意力网络给出表达不同模体的注意力权重,连接注意力网络给出节点的向量表示。在解码过程中,通过计算节点间的相似性重构网络。在几个引文合作者网络上的实验结果表明,该方法在两个指标上优于大多数基准算法,有效地提高了网络链路预测的准确度。     

基于关系图的三维功能场景预测和生成EI北大核心CSCD

三维形状的功能性分析作为理解和操纵三维环境的手段对人工智能起着重要的作用,人类在没有任何环境的情况下,可以凭借知识和经验预测出对象的功能.为此,提出一种使用关系图指导给定对象生成三维功能场景的方法,包括关系图生成和场景生成2个步骤.在关系图生成阶段,采用深度卷积生成网络预测给定对象的关系图,将中心和交互对象编码为节点,对象之间的空间关系编码为边;在场景生成阶段,将生成的图和给定的中心对象作为输入,并输出交互对象的形状和位置.该方法在用于场景生成的交互场景数据集上进行测试,并与PG-DNN和PQ-NET方法比较,采用倒角距离和光场距离作为评价指标.实验结果表明,所提方法生成的功能场景优于现有方法,还可以使用对象的隐式表达生成高分辨率的功能场景.     

基于有向双关系图和多核融合的蛋白质功能预测

针对多源异构蛋白质相互作用网络信息量大、数据冗余导致预测结果不能充分反映数据分布信息的问题,将功能类别网络和蛋白质相互作用网络相结合,提出基于有向双关系图和多核融合的多标记学习算法。首先,构建基于含有损失函数的目标方程和最大期望算法的自适应模型;然后,利用图优化策略融合功能类别和蛋白质相互作用网络构成的多个关联矩阵;最后,将融合后的关联矩阵代入模型中预测蛋白质功能。在Yeast和Mouse的蛋白质多源异构数据上的实验结果表明,提出的方法具有预测准确率高、标签损失率低等优势。     

基于小波变换和均生函数周期外推组合模式的非平稳时间序列分析与长期预测

提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法. 基于小波多分辨率分析理论, 非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号, 信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来. 然后采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报, 此方法能有效的提高预报长度, 并能获得较高的建模及预报精度. 仿真采用两个典型实例进行验证, 结果表明了方法的正确性和有效性.     

酸碱滴定曲线的计算机显示

由于酸碱滴定及pH计算的实验室方法极其复杂与繁琐，我们根据酸碱滴定的原理，利用可视化语言Vi-sual Basic，建立一个界面合理、操作简便的程序。该程序不仅可方便、精确地计算出各种酸碱溶液以及各种酸碱溶液的混合溶液的pH值，而且在屏幕上迅速地显示酸碱滴定曲线，其中包括各种用实验方法滴定的溶液的滴定曲线。     

薄层扫描三维图谱计算机绘制

本文报导了IBM-PC/XT微型计算机与CS-930薄层扫描色谱仪联结,组成计算机辅助实验系统(μCAE)。实现实时采集光谱、色谱数据;利用平行投影变换、剪裁技术、水平线上下浮动等消隐处理方法,绘制全波段范围内光谱—色谱立体图;用等吸收度点位判断、走向估计、插值、曲面拟合等算法绘制吸收度等高图,从而形成完整硬、软件系统绘制薄层扫描三维图谱。为定性、定量分析提供了可靠信息。     

基于AutoCAD的计算机辅助设计、绘图及图纸管理系统的开发

本文提出了基于AutoCAD的计算机辅助设计、绘图及图纸管理系统的开发方法。系统包括符合国家标准的绘图平台、基于事物特性表的标准件库、面向合理化工程的图形单元和面向信息集成的图纸管理四个模块。原型系统采用Visual C ，ObjectARX（包括ADS）编程实现。     

正则Bezier曲线的等距线及其计算机实现

利用de Casteljau算法求得正则Bezier曲线上各点处的切矢，再由此得到各点处的法矢，应用于求原始曲线的等距线，该方法几何意义明显，算法简洁。同时给出了用MATLAB绘制Bezier曲线及其等距线的程序，准确快捷，实践效果较好。     

用单片机实现系统频率特性的测绘

本文提出了系统频率特性测绘的一种新方法，给出了一种基于微处理器的测试装置。这将使得测绘手段更有效、更精确和更容易被掌握。     

《计算机绘图》教学与助学课件的开发

介绍<计算机绘图>课程教学与助学课件系统设计以及开发平台和工具的选择.     

计算机３Ｄ效果图在地下空间规划设计中的应用

算机３Ｄ净利要图在土木工程中已广泛用于房屋建筑，桥梁等领域，但在地下空间避的应用在国内尚属少见，阐述了计算机３Ｄ效果图在地下空间规划设计中的作用，通过计算机３Ｄ效果图在广州市山东口区域烈士陵园地块地下空间规划设计的中和应用实例，具体讨论地下空间规划设计中计算机３Ｄ效果图的制作。     

计算机在缓冲溶液的PH值和各型体浓度计算中的应用

用VB语言设计了一种计算多元弱酸及其盐形成的缓冲溶液的PH值及各型体浓度的通用程序。该程序解决了多元弱酸的各次级电离不可忽略的精确计算问题。