牡丹江市非物质文化遗产的开发与保护

牡丹江流域的非物质文化遗产是牡丹江发展史的见证,是牡丹江地域文化的重要载体,它蕴含着牡丹江流域特有的精神价值、思维方式、想象力和文化意识,体现着牡丹江流域多民族的生命力和创造力,具有十分重要的历史价值、文化价值、精神价值、科学价值、和谐价值、审美价值、教育价值和经济价值。同物质文化遗产和自然遗产相比,非物质文化遗产更注重以人为载体的知识技能的传承,其最大特点是文化传承方式的非物质性,高度重视非物质文化遗产的传承与发展,将其提升到文化资源的高度,认真分析研究它的潜在价值及开发保护机制,这对于拥有丰富非物质文化遗产的牡丹江来说,具有十分重要的现实意义和历史意义。     

我国非物质文化遗产档案研究的文献计量分析及对策

本文通过运用文献计量学的方法,从文献发表年代、文献来源、作者情况、主题分布、被引及下载情况、基金资助等方面对我国非物质文化遗产档案研究的状况进行统计分析,指出了在目前研究中存在主题不丰富、研究不深入、持续性不强等不足,并通过对研究内容、研究方法、研究环境、研究者等多种因素的综合分析提出了改进建议,以期为此领域研究的进一步系统深入推进提供有价值的数据分析,并实现非物质文化遗产档案研究的实践领域与学术研究内容的拓展。     

浅谈三亚黎族非物质文化遗产现状与数字化保护

本文针对三亚黎族部分非物质文化濒临消亡的背景,阐述了多媒体技术在三亚黎族非物质文化遗产保护中的优势及部分多媒体作品软件介绍。     

基于SaaS 的非物质文化遗产交易平台的设计与实现

利用电子商务平台对适合生产性保护的非物质文化遗产项目进行展示和交易是保障非物质文化遗产传承工 作持续开展的有效方式之一。本文采用SaaS 作为交易平台云计算最终交付的技术方法,并使用基于MVC 的系统开发模式和 JSP 程序设计语言,设计并实现了一个B2C 模式的非物质文化遗产传承与交易平台。通过两个月的试运行,结果表明,交易平 台各功能模块运行稳定,能够按照交易流程正确运行商品上架、订单管理、发货管理等各项交易管理功能。     

新媒体背景下非物质文化遗产的影像传播探讨

在弘扬与传承优秀文化的今天,为深入全面的推动非物质文化遗产的传播以及发展,有必要依托于科学且高效化的传播方式,积极采用多元化的推广平台,切实有效的把握新媒体技术的应用特征,最大程度提升非物质文化遗产的传播力度.实践证明,在新媒体背景下,积极有效依托于新媒体技术来实现影像传播,不仅能够真正保护非物质文化遗产,同时也能够最...     

论非物质文化遗产艺术生态系统建构——以重庆市梁平县为例

随着经济和社会的快速发展,非物质文化遗产生存和发展环境急剧变化,尤其是在拥有多种类非物质文化遗产的城镇,构建完善非物质文化遗产艺术生态系统,并保持其可持续发展具有积极的现实意义,也是今后非物质文化遗产保护工作要解决的重要问题。     

非物质文化遗产基于文化创意产业的新思考

赋予非物质文化遗产这一以旧为核心的词新的活力,新的发展与保护方向。文化创意产业是一条捷径。文章认为当代中国的文化产业现状是人们日益增长的精神文化需求。与落后的物质文化产业的矛盾。我们的大环境急需对文化特别是地域特色十足的非物质文化遗产的深开发、新开发,同时文化创意产业越来越被大众重视。它的经济与文化作用被广泛关注。将这两个大的文化概念下来两种不同的形态,结合研究。为研究和发展指明一条新路。     

基于严肃游戏的非物质文化遗产设计策略研究

严肃游戏因其特有的娱乐性和教育性被广泛应用于诸多领域,非物质文化遗产的学习和数字化传承也成为严肃游戏应用的研究热点。文章以MDA框架和心流理论为理论指导,提出相应设计策略,确定游戏目的,根据目标用户设计谜题、视觉等游戏内容,并通过反馈、迭代设计出更好的非遗类严肃游戏,加速用户进入心流状态,提高学习效率,为非遗类严肃游戏提供新的设计思路和参考。     

空间数据挖掘方法分析

空间数据挖掘是数据挖掘与空间数据库相结合的产物．由于空间数据的复杂性特点使得空间数据挖掘比一般数据挖掘要复杂得多。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度,重点分析了空间分类、空间聚类以及空间关联规则三种挖掘方法,指出它们的优缺点和适用的问题空间,最后指明空间数据挖掘需要在挖掘精度、算法效率、数据挖掘方法和任务的多样性以及数据挖掘的不确定性等方面进一步完善。     

信息视角:非物质文化遗产保护的数字化理论

基于非物质文化遗产(简称非遗)的信息特征,利用信息空间(Ⅰ空间)框架模型分析了非物质文化遗产保护的目标、内容以及数字化技术介入的方式.在非遗原生环境改变的条件下,提出以数字化技术手段重构非遗信息,以适应现代信息环境,促进非遗的信息化生存与发展.基于非遗信息的数字化表达与扩散的需求,详细分析了非遗信息传播的技术问题、语义问题和有效性问题及其解决方案.在Ⅰ空间框架内,对非遗信息的编码、抽象、扩散、解码、吸收影响和再创作等构成具有自我发展能力的信息循环回路的一系列过程做了深入分析与探讨.最后以剪纸艺术为例,对各种数字化技术方法的介入方式、现有保护手段的不足和所要解决的问题做了具体分析.     

数据挖掘中聚类算法的新发展*

在对传统聚类方法进行简要介绍的基础上,对聚类的新发展进行了较详细的归纳,总结了聚类分类方法发展的趋势。     

图像纹理特征数据挖掘的不确定性分析

不确定性分析是数据挖掘与知识发现的重要内容,对图像纹理特征数据挖掘的基本原理进行了分析、解释,从问题的求解、数据的产生、挖掘的过程以及最终的结果等几个角度分析了图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并讨论了目前不确定性问题分析与处理的若干方法,引入不确定性分析的有力工具--云模型,研究图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并给出了实验结果及分析.     

数据挖掘过程中的模糊聚类方法

在研究数据挖掘过程中常见的数据聚类方法的基础上，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘过程中的特性，讨论了其在大型数据库中的应用方法。     

WEKA数据挖掘平台及其二次开发

在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。     

基于OLAP和聚类分析结合的美国专利挖掘系统

以美国授权专利数据库为实例,对OLAP及聚类分析技术进行了深入而细致的探讨。针对它们的共通性和差异性,提出了两者结合的美国专利挖掘系统的设计与实现方案,并给出了可视化结果。在此基础上,构建了数据挖掘系统的通用框架。结果表明,将OLAP和数据深层挖掘技术紧密配合、协调使用将是数据挖掘发展的一个方向和趋势。     

水平集网格简化算法在遗址场景中的应用

将水平集方法引入到三维模型网格简化中,构造符号距离函数,函数的零集定义为初始曲面;引入一个能量泛涵,通过对其极小化诱导出一个水平集形式的二阶几何偏微分方程,从而将网格简化过程转化为隐式模型的体素扩散过程。该方法目前已经用于文化遗产数字化的大场景和文物的模型简化中。对水平集网格简化算法和现常用的基于点对收缩的网格简化算法在视觉质量和几何误差方面做了比较和分析,实验表明该方法适用于任意拓扑形状的网格模型,使得模型大规模简化后,在保持较低误差的同时,仍然能够保持相当多的重要几何特征和较好的整体视觉效果。     

数据挖掘技术在云计算服务模式下的构建与应用研究

云计算技术的兴起使得对海量信息的存储和管理得以实现,本文就基于云计算模式下的数据挖掘过程和方法进行阐述,并从应用平台的架构上来分析其可扩展性和通用性,从而为从事数据挖掘应用研究者提供一定的参考.     

文化遗产活化关键技术研究进展

中华民族文化资源丰富、种类繁多且艺术形式多样,源于民族,植根民间,承载着历史记忆,延续着文化血脉,是中华民族的根与魂。文化遗产分布广、流传年代长,具有多样性、独特性和不可再生性等特点,是研究古代人类文明发展的珍贵资料。目前随着信息技术的迅猛发展以及全球化的冲击,其传承形式发生了根本性变化,特别是非物质文化遗产的人际传承方式,因此亟待在资源与媒介、内容与技术之间搭建技术的桥梁,支撑中华文化遗产的数字化传承。本文基于先进的智能计算、数字媒体和虚拟现实/增强现实技术,结合文化遗产的传播过程和艺术特点,对文化遗产收集理解、虚实结合智能展示交互和智慧化平台建设等活化关键技术的发展现状、前沿动态、热点问题和发展趋势进行分析和综述。在文化遗产收集理解方面,针对复杂文物数字化所存在的瓶颈问题,介绍数字化采集与重建关键技术;介绍文化遗产元素、主题和风格等特征提取算法,分析文化遗产的构图特征、分布特征、色彩特征和造型特征等数字化模拟过程中的关键技术,介绍基于语义特征分析、理解和识别的文化遗产理解及建设关键技术。对比和分析传统图形图像处理和深度学习方法在民族文化数字化仿真过程的优缺点,比较算法特点和算法效率...     

聚类数据挖掘在商场顾客分析中的应用

数据挖掘用于从大量数据中发现知识,提供决策支持.本文对聚类数据挖掘应用于商场顾客分析的实现问题进行了研究.基于重庆两百商场OLTP数据库,构建了数据仓库,针对商场顾客群特征,以及顾客特征与购买商品类别之间的关系问题,建立了两个聚类数据挖掘模型,并对数据挖掘结果进行了分析.     

数据挖掘算法研究与综述

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景.以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指出其现存的问题.这些方法都有局限性,多方法融合、有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势.