基于泛关系模型表示的层次化模型管理框架

针对常见模型表示方法缺少对多阶段建模过程支持,造成不同建模阶段模型难以统一管理、共享和重用的问题,提出基于泛关系模型表示的层次化模型管理框架。分析现有模型表示方法特点和多阶段建模过程中模型表示及管理需求,采用泛关系模型表示建立概念模型和数学模型表示方法之间映射关系,建立一体化模型表示方法和层次化模型管理框架; 研究层次化模型管理框架中概念层模型和泛关系层模型的模型库设计逻辑,并基于泛关系理论,研究了物理层模型的动态生成方法,实现了不同建模阶段模型的一体化表示和统一管理。     

利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法

针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机（SSVM）与卷积神经网络（CNN）的层次化模型。首先,展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络,其中第一层是卷积层,另一层是损失增强推理层;通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络,提出方法可以同时学习结构模型和外观模型,同时反向传播误差以学习底层的可学习参数,这些参数可从外观模型特征中提取出来;最后,将SSVM模型转换为神经网络模型,将误差反向传播到较低层,并计算确切的SSVM损失,同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比,结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%,具有更强的识别性能。     

语义特征造型中对象族模型研究

提出了一种新的对象族模型,即陈述式对象族模型。定义了陈述式对象族模型,给出了模型的几何结构和拓扑结构,通过约束详细说明了特征的语义,以约束图的形式给出了该模型中特征的表示,给出了模型的语法描述。通过实例验证了模型的有效性,克服了传统的基于历程建模的不足,提高了CAD建模设计效率,降低了设计成本。     

氰化浸取过程模型

本文以多元方差分析方法建立和检验了一个硫化金铜精矿氰化浸取过程的模型。在过程动力学研究的基础上提出了过程的初始模型,由非线性回归方法进行参数估计,同时用统计学方法检验了回归方程的显著性,剔除非显著的自变量,改造和完善初始方程,最后经过拟合优度检验提出了最终过程方程组。方程的预计值与实验值的对照,表明所给模型比较正确地描述了该氰化过程。     

某型涡扇发动机分段线性化模型的建立

基于某型涡轮风扇发动机非线性动态模型,建立并实现了该发动机的分段线性化模型.介绍了拟合法建立涡轮风扇发动机线性状态空间模型的建模方法,并以发动机高压转子转速为参考参数选取发动机的稳态工作点,分别求取了这些工作点处的线性状态空间模型.以这些线性状态空间模型为基础,在Simulink仿真平台下,采用S-function模块建立了分段线性化发动机模型,并实时地对模型进行求解,得到所需要的高低压转子转速、涡轮落压比以及燃烧室温度等发动机参数.分段线性化模型与非线性模型的仿真结果比较表明此种建模方法输出精度高,能够很好的反映该型发动机的特性.     

多噪声环境下的层级语音识别模型

针对多噪声环境下的语音识别问题,提出了将环境噪声作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪声环境下的声学模型两层组成,通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异,消除了特征空间研究对噪声稳定性的限制,并且克服了传统多类型训练在某些噪声环境下识别准确率低的弊端,又通过深度神经网络（DNN）进行声学模型建模,进一步增强声学模型分辨噪声的能力,从而提高模型空间语音识别的噪声鲁棒性。实验中将所提模型与多类型训练得到的基准模型进行对比,结果显示所提层级语音识别模型较该基准模型的词错率（WER）相对降低了20.3%,表明该层级语音识别模型有利于增强语音识别的噪声鲁棒性。     

基于模糊层次分析法的集成软件质量评估模型

通过建立软件质量点模型和软件质量度量模型,并运用模型集成的方法,构建了软件质量的集成评估模型。通过模型转换方法将其转换为层次分析模型,并针对模型中权重指标难以确定的问题引入了模糊分析的方法。最后通过一个实例验证了该方法的可行性。     

面向TSP的软件过程仿真模型

描述了一种面向小组软件过程TSP(Team Software process)的仿真模型，根据TSP的特点，采用将离散和连续建模思想结合的一种混合模型。这种模型分为两层建立，外层体现软件开发过程的阶段性，内层体现软件开发过程的连续性，从两个层次上详细说明模型的结构和原理；给出了模型的形式化描述；并用一个例子来说明模型的执行过程及结果。此模型能够从不同角度模拟软件的开发过程，并能够对软件开发过程进行监督和预测。     

Selection of genetic algorithm operators for river water quality model calibration

Model calibration is the most important step in the overall model development. Genetic algorithm (GA) was used in this study to optimise model parameters of river water quality models. In general, the efficiency of using GA depends on the proper selection of GA operators, which are the components that make up the overall GA process. A comprehensive investigation on the importance of GA operators on model parameter optimisation was conducted in this study (and presented in this paper) based on the hypothesis that the selection of GA operators depends on the sensitivity of model parameters to model output. A numerical experiment on GA operators was conducted first considering a hypothetical river network water quality model with both insensitive and sensitive model parameters and were later validated using Yarra River Water Quality Model (YRWQM). It was found that a robust GA operator set obtained from the literature was capable of achieving a near-optimum model parameter set for the sensitive model but not for the insensitive model. However, due to insensitivity of water quality model parameters on model output, the ‘not so’ near-optimum parameter set did not contribute a great difference to the overall water quality predictions in the insensitive model. Therefore, based on these numerical experiments, it was concluded that a GA operator set obtained from the literature is adequate for calibration of model parameters of river water quality model using GA.     

综合鲁棒特征和在线学习的自适应三维人脸多特征跟踪

提出一种灰度与边强度信息相结合的鲁棒特征并综合在线学习方法来进行自适应视频人脸多特征跟踪.算法思想是利用三维参数化网格模型对人脸及表情进行建模,利用弱透视模型对头部姿态建模,求取归一化后的形状无关灰度和边强度纹理组合成一种鲁棒特征,建立单高斯自适应纹理模型,并采用梯度下降迭代算法进行模型匹配得到姿态和表情参数.实验证明,本方法比单纯利用灰度特征在复杂光线和表情下具有更好的鲁棒性.     

带有委托功能的UCONpreA模型安全性分析及DBRM0表达

针对使用控制模型（Usage Control, UCON）中加入委托功能后安全分析愈加复杂的问题,本文首先形式化地表达了其子模型—使用前授权（UCONpreA）的委托过程,通过分析证明了一般带有委托功能的UCONpreA模型的安全性是不可确定的,然后通过构造有限状态机的方法证明了一个受约束的带有委托功能的UCONpreA模型的安全性是可确定的,最后利用该约束模型成功地表达了传统的基于角色的委托模型（RBDM0）。本研究进一步增强了UCON的表达能力,并有效保证其安全性。     

基于双重模型的计算机手语动作的实现方法

首先给出了一个新的方法来建立手的模型.这个手的模型由两个模型组成:一个是实现运动的骨骼模型,其决定了运动姿态及运动约束;另一个是表现运动的皮肤(表面)模型,用来表现真实感.其次,根据该模型实现手语的动作,利用该方法实现手语动作的关键技术,包括手及手臂旋转变换的变换矩阵、有向拓扑结构描述骨骼模型、表现运动的皮肤模型的拓扑不变性、以及骨骼模型实现运动和皮肤模型表现运动的方法.该方法具有一定的通用性,为网络环境下实现异语种的手语表达与传输打下了基础.     

深度学习在单图像三维模型重建的应用

针对基于单图像重建的三维模型具有高度不确定性问题,提出了一种基于深度图像估计、球面投影映射、三维对抗生成网络相结合的网络模型算法。首先,通过深度估计器得到输入图像的深度图像,这有利于对图像进一步的分析;其次,将得到的深度图像通过球面投影映射转换为三维模型;最后,利用三维对抗生成网络对重建的三维模型的真实性进行判断,建立更逼真的三维模型。理论分析和仿真实验表明,与学习先验知识生成三维模型的算法LVP相比,所提模型在真实三维模型与重建三维模型的交并比（IoU）上提高了20.1%,倒角距离（CD）缩小了13.2%。实验结果表明,所提模型在单视图三维模型重建中具有良好的泛化能力。     

轮胎均匀磨损建模与仿真

建立了轮胎均匀磨损模型并进行了仿真.在已有轮胎刷子模型的基础上建立轮胎接地模型,和轮胎运动模型结合起来,建立了可预测轮胎均匀磨损的稳态模型.磨损量是表征轮胎磨损程度的关键指标,通过分析从能量的角度对磨损量进行了初步估算.轮胎磨损模型主要考虑了轮胎力学特性,通过仿真分析了纵向力、侧向力和侧偏角对磨损量的影响趋势,得出了应着重于轮胎侧向力学特性来控制轮胎磨损量的结论,因此对车轮定位参数优化能更好地减少轮胎磨损.所建模型有利于进一步研究轮胎瞬态磨损和偏磨损.     

数字隐写模型及形式化描述

为了使数字隐写模型研究与隐写技术研究同步发展,从通用到具体,依次提出3个数字隐写模型,并对各模型进行形式化描述,总结梳理隐写算法的本质原理,以指导隐写技术的进一步发展。首先,针对已有模型无法描述新兴隐写算法的问题,提出一个通用数字隐写模型,以描述当前所有隐写算法;其次,鉴于载体修改式的隐写算法在隐写术研究中的重要地位,提出基于载体修改的加性噪声隐写模型;然后,针对当前主流的图像自适应隐写算法,提出具体的最小化失真的数字图像自适应隐写模型。选取4个典型的隐写算法实例,采用所提隐写模型进行对应描述,以验证所提模型的有效性。     

嵌入式控制系统图形化元模型构建方法

研究了基于模型驱动的嵌入式控制系统开发方法,分析并归纳了嵌入式控制系统中的基本特征和体系结构,完成了该特定领域的关键元素辨识和提取,在此基础上采用可视化元建模技术构建了该领域内直观的图形化元模型体系,最后应用这种模型驱动的设计方法和技术实现了一个嵌入式语音控制系统的模型设计,得到了该系统的可视源模型。     

基于概率主题模型的景点知识挖掘及其可视化

针对旅游文本噪声多、景点多且展示不直观的问题,提出一种基于概率主题模型的景点-主题模型。模型假设同一篇文档涉及多个具有相关关系的景点,引入“全局景点”过滤噪声语义,并利用Gibbs采样算法估计最大似然函数的参数,获取目的地景点的主题分布。实验通过对景点主题特征进行聚类,评估聚类效果从而间接评价模型训练效果,并定性分析“全局景点”对模型的作用。实验结果表明,该模型对旅游文本的建模效果优于基准算法TF-IDF与隐含狄利克雷分布（LDA）,且“全局景点”的引入对建模效果有明显的改善作用。最后通过景点关联图的方式对实验结果进行可视化展示。     

基于节点修复的网络化指挥信息系统弹性分析模型

提出一种基于节点修复的网络化指挥信息系统弹性分析模型。首先,确立了网络化指挥信息系统弹性的概念,构建了指挥信息系统网络模型,对网络级联失效和恢复过程进行了描述;然后,在建立负载分配模型和节点修复模型的基础上,根据网络化指挥信息系统弹性过程构建了弹性度量模型;最后,进行仿真分析,计算不同模型参数下的网络弹性。结果表明,恢复概率和平均修复时间等参数对网络弹性的影响显著,为提高网络化指挥信息系统的弹性提供了参考。     

基于关系结构的流程控制模型

深入讨论了工作流流程的起点模型、流程激活模型、流程运转模型以及终点模型。在传统的关系数据库的基础上，提出了一个适用于关键业务开发的基于关系结构的流程控制模型，说明了该模型目前的应用情况。     

特征模型驱动的网构软件构件组装与优化方法

面向特征的领域分析方法可为网构软件中资源的有序化提供有效支持.从领域工程的角度出发,提出一种特征模型驱动的网构软件组装与优化方法,该方法以iJackson图描述网构软件的特征模型,结合软件体系结构特点,分析了将特征模型转换为面向业务构件、基于工作流图技术的组合模型的机制,通过应用图论方法,将组合模型建模为以领域特征簇为中心的构件组装结构图,围绕面向多目标需求的QoS模型,建立了Internet环境下网构软件构件组装问题的数学模型,提出了一种基于蚁群优化算法的全局优化方法.最后,以网上书店系统为倒,介绍了仿真实验过程,并说明了方法的有效性和可行性.