基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。     

以精益生产为基础,满足车轮产品大规模定制需求

介绍了马钢车轮公司以精益生产为契机,通过控制带出品率、对于产品生产周期实施管理、主工序与附工序生产分离、主工序实现快速换型、提高生产流程与生产单元柔性、统筹工艺设计等举措,满足车轮产品大规模定制的需要,实现合同兑现率的不断提高和客户满意度的持续提升,有力支持了车轮产品在不具备规模效应的前提下成本的持续下降。     

Coursera的盈利模式分析

对大规模开放网络课程(Massive Open Online Courses,以下简称MOOC)的典型平台Coursera的盈利模式进行分析,是研究MOOC可持续发展的需要,也是中国MOOC发展需要解决的问题.盈利模式有利润源、客户价值及经营活动3个关键因素.Coursera平台的盈利模式是采取证书收费、合作分成的利润源,客户价值是采用多元化课程、灵活的课程体系结构及增强用户体验,经营活动是采取多渠道合作模式及全球化战略.     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.     

一种降维求解机组组合问题的双重粒子群优化算法

考虑机组组合的电力系统动态经济调度是一个高维复杂的非线性优化问题。提出了一种采用降维思想解决大规模机组组合问题的新方法,降维的方式是将对整个调度周期的优化转化为对每个调度时刻依次、分别优化,即将对矩阵的优化转化为对行向量的优化,降低求解维数。结合离散与连续粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法,分别得到当前调度时刻最优的机组组合状态及对应的最优负荷分配。采用初始化策略提高初始解质量,并对机组启停、爬坡等约束条件处理,使寻优都在可行域中进行,结合优先次序法及智能调整策略避免算法早熟。算例表明本文方法在经济性上具有很大的优越性,且可明显减少开机机组数目,对于求解机组数较多的大规模系统更具优势。     

任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型

异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系,针对任务序列强度具有的时效性,提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列的强度以及集群中服务器的当前状态,在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析,验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%,同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先,公平分发机制进行比较分析,其效果是三者中最好的,也验证了模型的有效性和可行性。     

大规模定制下纺织服装供应链订单决策优化

在大规模定制环境下,纺织服装供应链成员间通过协作对客户订单进行决策及处理。考虑到纺织服装供应链采用模块化与定制化相结合(MTS+MTO)的生产方式,通过对纺织服装生产企业和供应商的利润函数分析,基于Nash均衡建立非合作策略下的纺织服装供应链订单决策一般模型。在此基础上,讨论纺织服装供应链成员间协商合作的情形对订单决策进行Pareto优化。分析表明,通过订单决策优化可确定最优定价和最佳交货期,在满足客户需求的同时为纺织服装供应链企业带来最大化利润。     

从软件的角度看“慕课”

慕课作为一种基于浏览器使用的大规模开放在线课程,本质上是通过软件的设计完成了授课、考评、学位授予等一系列传统课堂教育所承担的教学任务。慕课是开放教育资源的一种形式,从某种意义上讲,是互联网所兴起的开放知识、开源、自由共享的风潮在教育领域的体现。本文由慕课软件与开源软件的对比出发,分析了现有慕课平台在软件设计、教育模式、用户习惯等方面的不足,进而结合我国实际情况和需要,提出研制慕课一类网络教学模式和软件的必要性及慕课在我国推广的可能方式,为我国开展适合国情的慕课平台研究、开发与实践提出了参考性意见。     

基于约束满足和贝叶斯网络的大规模定制产品配置方法

针对在产品配置过程中忽略了用户兴趣这一不足,提出了一种基于约束满足问题(constraint satisfaction problem,CSP)与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)二者结合的产品配置方法.在CSP与BN的理论基础上,建立了基于CSP与BN的配置模型,给出了求解的具体方法.最后以组装电脑为例,开发了组装电脑产品的配置系统,该系统验证了这种配置方法能对配置结果进行优化,具有一定的可行性和有效性.     

大规模MIMO-OFDM系统峰均值比降低方案改进

针对低复杂度大规模MIMO-OFDM系统峰均值比降低方案给出一种改进。先裁剪OFDM信号的峰值,利用曲线拟合计算出削峰信号,再将其在预留的子载波上发送,由此降低预留天线上OFDM信号的峰均值比。在Matlab中随机产生10个用户的发送符号,预留12个子载波,采用改进的低复杂度方案对发送符号进行处理,得到信号的互补累计分布函数(CCDF)。仿真结果表明,在CCDF概率等于1%时,改进方案比原低复杂度方案的PAPR降低性能可提高约2.5dB。