语义对象模型及其关系设计的研究与实践

介绍了语义对象模型的相关概念,并以医院住院病人费用管理业务模型为范例,讨论了由语义对象模型到关系设计的主要方法.     

语义对象模型及与E-R模型的比较

简要介绍了语义对象模型的几个基本概念，并与E—R模型作比较。语义对象模型是用来文档化用户需求并建立数据模型的，允许描述更细节的内容，适于自底向上的数据库设计；E—R模型为显示用户需要的全局提供了框架，适于自顶向下的数据库设计。以便根据不同的需要和习惯选用合适的建模方法。     

教学检查语义对象模型到数据库设计的转换

通过一个具体的实例介绍了语义对象模型七种语义对象类型,及这些类型 的对象转换为数据库模式的方法。通过这个实例可以体会到使用语义对象模型设计 数据库的方便与直观。     

一种在数据库系统中描述对象的新方法

根据对象的特点及面向对象系统分析,设计及实现的需要,提出了一种在数据库中用关系表来描述,表示对象的方法,这种关系对象表不仅能准确,完整地表达对象的状况,而且能在数据库系统中方便地存储和实现。     

一种整合语义对象特征的视觉注意力模型

视觉注意力建模作为预测人类在观察场景时注意力分布的关键技术,在计算机视觉的众多领域均有广泛应用.传统的视觉注意力模型着重研究人眼注视点,计算出的显著图更多的是反映眼动信息,并未将大脑的感知出的语义信息反映出来.针对这一问题,本文提出了一种整合了语义对象特征的视觉注意力模型.首先,本文建立了眼动跟踪数据库VOC2012-E,研究并记录普通人在观察自然场景时的眼动数据.然后,受语义分割启发,利用全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks, FCN)提取语义对象特征,同时用激活函数PReLu和优化函数Adam改进FCN网络使其更有效地提取的语义对象特征,来模仿大脑对语义对象特征的感知.接着,提取在人类潜意识层吸引人注意力的如方向,颜色,强度特征等28个低级特征.最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)将之前提取的语义对象特征及低级特征映射到人类视觉空间,同时引入真实眼动数据进行有监督的训练,得到可以预测人眼视觉显著图的视觉注意力模型.实验结果表明,在VOC2012-E及MIT300数据库上与其他8种经典模型及4种先进模型相比,本文提出的视觉注意力模型性能更好,更有生物学优势.     

关系模型上数据语义的正确性判别

指出某些应用领域要求对数据库施加专门的数据约束，把判断一个数据库是否满足这种约束的问题归为数据语义判别，提出了用相关语义网络的表示方法来表达数据约束，运用激活传递的推理方法解决这个问题。     

一种视频关键语义对象的检测方法

针对不同语义对象在视频语义分析过程中地位和作用的差异性,提出了关键语义对象的概念,将视频的语义分析起决定作用的对象定义为关键语义对象。根据人眼对视频对象的反应特点,提出了根据对象的亮度、方向特征、运动节奏等三个分量为特征向量的关键语义对象判定算法,并分别给出了计算各个分量的方法和公式。通过对不同类型的视频文件的分析,该算法适合体育视频及监控类视频关键语义对象的识别。     

有向线对象细节拓扑关系模型

针对运动轨迹等有向线对象的特点,提出了细节拓扑关系模型,以解决现有模型不能区分复杂细节的问题。首先基于空间推理中4交模型的方法,定义了DLO矩阵。进而根据交分量的类型,对DLO进行细化,给出空间语义更丰富的DDLO模型。对比分析显示,与HBT等现有经典模型相比,DDLO模型能够精确描述有向线对象多次相交的细节,能区分相交与相切,而HBT模型只能分辨固定的68种简单关系。     

一种移动对象间方向与距离关系的结合推理方法

针对移动空间对象间方向与距离关系的结合推理问题,首先用射线的端点近似表示空间对象,用射线的方向表示空间对象的移动方向;然后利用射线与圆之间位置关系的组合来描述2个空间对象之间的相对移动方向;在此基础上分别研究该位置关系的组合对定性距离变化的约束作用及该位置关系的组合与OPRA2方向关系的对应关系,进而建立起OPRA2方向关系与定性距离变化之间的内在联系。提出一种OPRA2方向关系与定性距离变化的结合推理方法。     

基于关系模型的面向对象知识表示

智能教学系统中，知识库的构造决定了学科知识组织的条理性和智能推理过程的有效性。结合面向对象的知识表示来讨论建立学科知识库，并且利用了关系数据库存储和管理资料。同时使用Hibemate作为数据持久的方案，来解决关系模型与对象模型之间的“阻抗不匹配”。     

一种新的模糊规则提取方法

模糊规则是模糊系统的重要组成部分。针对数据库中的模糊规则提取问题,探讨了IF-THEN规则中的结论对前提的依赖关系,给出了规则的依赖度的定义,设计了基于遗传算法的模糊规则提取算法。实验验证了算法的有效性。     

基于规则库的电信业务UML活动图验证机制

在分析现有的技术背景后,提出了一种基于规则库的电信业务统一建模语言（UML）活动图验证机制。通过将模型验证规则与模型验证引擎相分离的方式,提高了验证机制得可扩展性和灵活性。模型验证软件通过在模型驱动架构（MDA）业务平台中的测试证明了该验证机制的正确性和高效性。     

一种基于规则的试题自动生成算法

提出了一种基于规则的试题自动生成算法，该算法具有较强的交互性、公平性和客观性，可适用于多类课程的考卷．     

一种嵌入式系统内存管理的延迟合并伙伴机制

为提高嵌入式系统动态存储管理机制的运行效率,确定时间开销,该文在分析经典伙伴系统的基础上,提出了延迟合并的方法,并辅以碎片整理及位图机制。通过仿真试验效果分析,该机制具有更好的运行效率。     

大型集散控制装置实时信息智能管理系统

本文阐述一大型集散控制装置实时信息智能管理系统的设计方法,详细介绍了系统的特点、关键技术和实现方法.该系统不仅可作为实时监控生产的工具,而且当生产现场发生异常情况时,可为操作人员提供帮助,以调整控制规律.     

中药复方组成规律的关联规则发现系统

主要讨论如何将知识挖掘中的关联规则发现算法应用于传统中药复方数据库,以求发现中药单方之间的配伍规律、为了实现高效的关联规则发现以及提高系统的灵活性,系统采用了基于数据立方体的关联规则发现方法,其目标数据是包含了2500条中药复方信息的数据库．系统能够根据用户的设定,从数据库中发现治疗某一特定疾病的所有复方中不同单方之间的关联规则．     

基于三维实体建模系统的机构仿真与分析系统研究

以三维CAD软件SolidWorks为软件平台,介绍了在三维实体建模系统上开发机构仿真与分析系统的方法,该方法将机构的仿真与分析和三维实体机构模型融为一体,提高了机构仿真与分析的效果。     

一种CSCW协同控制机制的基本思路

提出一个协同控制机制的概念模式,依此模式发展一个协同控制协议,实际应用于CSCW环境,使得在一个多用户信息共享环境中的群体合作能顺利进行,并增进了CSCW系统的协同程度和确保数据的一致性。     

一种针对大型事务数据库的关联规则挖掘算法

为进一步解决对大型数据库进行关联规则挖掘时产生的CPU时间开销大和I/O操作频繁问题,给出一种改进的关联规则挖掘算法(ARMAC).该算法引入有向无环图和tidlist结构用以提高频繁项目集的计算效率,并将数据库划分为内存可以满足要求的若干部分,解决了对大型数据库挖掘时磁盘操作频繁的问题,从而有效地适用于大型数据库的关联规则挖掘.该算法吸取连续关联规则挖掘(CARMA)算法的优势,只需扫描两次数据库便可完成挖掘过程.实验结果表明:该算法在大型事务数据库中具有更高的执行效率.     

市政工程设计与管理信息系统的数据库设计与实现

讨论客户机／服务器模式下的市场工程设计与管理信息系统数据库的设计与实现,对市政工程设计过程中设计文档、图纸、规范、标准等信息资源实现共享,并且备资料互提,设计过程的动态管理等功能。