一种面向领域WEB服务的数据中心模型

提出一种通用的面向领域WEB服务的数据中心模型.利用语义集成、数据映射、数据仓库及其他数据集成技术,不仅完成分布式异构数据源的无缝数据集成,而且实现数据源与数据中心之间的数据共享和透明数据交换,为领域WEB服务提供统一数据服务.在"油气生产系统软件集成平台"中采用该模型,组建了中国石油油气井生产领域数据中心,构建一个面向油气井生产领域,集生产管理、设备管理、工作流程控制、优化设计、故障诊断、辅助决策等功能为一体的WEB服务平台,解决了海量、分布式异构数据源的有机集成和无缝共享问题.从而验证了该模型的正确性及可行性.     

基于旋转采集Data Matrix码序列图像拼接方法

针对刀具柱面Data Matrix码图像拼接的特殊需求,已有算法拼接结果识读率低、实时性差的缺陷,提出了一种基于Data Matrix码图像特征的拼接方法.该方法基于缝隙内旋转采集的刀具柱面Data Matrix码序列图像,通过条码纵向位移校正与模块划分,完成基于模块信息的最小欧氏距离图像粗配准和归一化互相关图像精配准;为了保证条码结构正确,消除无重合区域对图像拼接的影响,根据匹配度先将序列图像融合成3部分并校正畸变;最后将这3部分按条码模块关系融合成一幅尺寸正确的图像,实现了条码定位、模块划分,以方便后续进行解码.实验结果表明,文中方法能够满足刀具柱面Data Matrix码序列图像的拼接需求,拼接结果解码正确率达到96％,拼接时间小于250 ms,并且大大提高了解码速度.     

运用多媒体指导学生写作

多媒体能激发学生写作的兴趣和联想创意,能使学生开阔视野、增长知识,运用多媒体,还能使学生自由评价作品。如何发挥学生的主观能动性,激发学生写作的积极性,让学生爱写作,是写作教学中的一个焦点问题,而运用多媒体现代技术指导学生写作,可以达到事半功倍的效果。     

碳纳米管在摩擦材料中的应用

介绍了碳纳米管的力学性能和独特的孔隙结构,分析了碳纳米管作为摩擦材料添加荆的可行性和近期碳纳米管摩擦材料发展情况,为工业用材的发展提供了可供参考的新方向.     

基于损失函数的AdaBoost改进算法

针对AdaBoost集成时难分样本权重扩张导致训练样本在更新时分布失衡的问题,提出一种基于正负类样本损失函数(LF)的权重更新策略。权重的调整不仅与训练误差有关,还考虑到基分类器对不同类别样本的正确分类能力,从而避免训练样本过度集中于某一类的异常现象。实验结果表明,基于LF的AdaBoost能在提高收敛性能的情况下,提高算法精度,克服样本分布失衡问题。偏差方差分析的结果显示,该算法在改善偏差的情况下,能有效地减小错误率中的方差成分,提高集成的泛化能力。     

结合ECOC与DS证据理论的多目标识别研究

情感分类任务旨在自动识别文本所表达的情感色彩信息(例如,褒或者贬、支持或者反对)。提出一种基于情 绪词与情感词协作学习的情感分类方法:在基于传统情感词资源的基础上,引入少量情绪词辅助学习,只利用大规模 未标注数据实现情感分类。具体来讲,基于文档一单词二部图的标签传播算法框架,利用情绪词与情感词构建两个视 图,通过协作学习的方法从大规模未标注语料中抽取高正确率的自动标注样本作为训练数据,然后训练分类器进行情 感分类。实验表明,该方法在多个领域的情感分类任务中都取得了较好的分类效果。     

基于改进遗传算法的二维图形优化排样方法

在数控加工过程中,加工图形的排样优化对于提高原材料利用率,节约生产成本具有实际应用价值。采用改进的遗传算法解决这一问题,将普通的遗传算法与改进的交叉,变异算子相结合,并将最优个体保存策略融入算法,扩大了搜索空间,提高了传统遗传算法的搜索能力。在最低水平线算法基础上提出了基于水平轮廓线的最大匹配算法,在有效避免盲目升高水平轮廓线的同时,提高了最低水平线的利用率。将其与改进的遗传算法相结合,综合了两种算法的优点,很好地解决了二维矩形件优化排样问题。试验结果表明,该算法能够起到良好的优化效果。     

企业新闻策划初探

探讨了企业新闻策划的内涵、产生的原因以及策划过程中应遵循的原则,以促使企业新闻策划朝着规范化的方向发展.