联合 LTP 和 LPQ 的人脸识别方法

提出一种联合局部三值模式（LTP）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法,该方法首先对预处理后的人脸分别采用LTP算子、LPQ算子提取各自的直方图,然后,通过特征选择将两者联合为LTP＿LPQ直方图,最后通过最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法能有效地提高人脸的识别率。     

基于视觉原理的曲线重构算法研究

曲线和曲面的重构是逆向工程中的重要问题,特别是按照计算机图形学中点线面的发展规律,曲线重构更是其中很重要的一步,为后面的曲面重构奠定了研究基础。论文研究和实现了一种曲线重构算法,该算法将人类的视觉具有的接近性和连续性融入到了曲线重构算法中。实验结果表明了该算法的有效性。     

面向服务组合的跨组织工作流性能预测与分析*

面向服务的体系结构促进了工作流技术与服务组合技术的结合,为跨组织业务应用开发提供重要技术支撑。针对实时监控到的服务质量属性数据,提出一种基于时间序列的工作流性能分析方法,采用综合自回归移动平均模型来预测工作流的动态性能。当预测到性能值超标时,分析导致工作流性能异常的主要服务,有利于为组合服务提供更加合理的优化服务调整策略。实验结果表明所提出方法的可行性。     

复合型导电塑料的研究进展

介绍了复合型导电塑料的种类。特性与应用，讨论了它们的导电机理及影响导电性的因素。着重全叙述了国内外对添加抗静电剂、导电填料以及共混复合型导电塑料的研究现状与发展趋势。     

小型轴流压气机清洗两相流场的数值模拟

针对某小型航空发动机单级轴流压气机的清洗需求,以数值模拟结合实验的方法对压气机清洗流场的各种参数进行了分析研究.在初步确定清洗方案的基础上,建立了基于S-A湍流模型的离散相数值模拟理论模型,以经验公式估算喷嘴形成的初始液滴分布,并对喷嘴的实验参数进行了校准,最后以CFD软件进行了流场的数值模拟,计算结果表明：清洗液滴不会对压气机的流场产生明显影响,平面扇形喷嘴在该小型压气机上能获得较好的清洗效果.     

事件序列上的频繁情节挖掘算法

事件序列上的频繁情节挖掘是时序数据挖掘领域的热点之一,基于非重叠发生的支持度定义,提出一个频繁情节挖掘算法NONEPI＋＋,该算法首先通过情节串接产生候选情节,然后通过预剪枝和计算情节发生的时间戳来产生频繁情节.算法只需扫描事件序列一次,大大提高了情节挖掘的效率.实验证明,NONEPI＋＋算法能有效地挖掘频繁情节.     

模糊逻辑在模拟演练系统智能体设计中的应用

根据模拟演练系统对智能体智能程度的要求为模拟演练系统添加模糊推理机,以增加演练系统的逼真程度及适应性. 本文以模糊逻辑理论为基础,以模拟演练系统为背景,对一个具体的应用实例进行数学建模,阐述了如何运用模糊逻辑来解决问题,并设计了模糊逻辑模块,通过应用实例演示验证了设计的可行性.     

基于ERP的电力物资平衡利库系统

为贯彻电力物资精益化管理要求,加快构建储备合理、周转高效的物资仓储管理体系,实现物资需求计划与现有库存物资的有效匹配,不断提高仓储管理水平,提升库存资源利用效率,提出基于ERP实现电力物资平衡利库系统。通过介绍平衡利库的业务理念、应用策略,以及基于ERP对平衡利库系统的最终实现,为提升物资精益化管理水平打下坚实的基础。     

基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN 算法是一种基于变精度粗糙集理论的 k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率。但由于 RSKNN 算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性。针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合。在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度。     

基于云计算技术的专利云系统

首先对专利云提出和实施背景进行介绍,在充分调研并借鉴国内外电子商务平台设计和运营模式的基础上,结合专利云平台实施目标,对云平台总体架构进行设计,然后介绍基础平台建设思路和专利云基础软件建设思路,最后,在此基础上设计适合专利云平台的应用软件系统,包括专利公共服务云、专利托管服务云、专利商务交易云三个应用系统.