表面贴装过程仿真系统的研究与开发

文章从表面贴装技术(SMT)现状及特点开始,介绍多品种小批量电子产品中使用表面贴装技术存在的问题。针对这一情况对表面贴装过程仿真系统的需求进行了分析,并详细论述了仿真系统的文件预处理、仿真以及数据库维护三大主要模块设计,主要介绍采用OpenGL实现仿真模块的方法,同时展示仿真系统实现结果。最后总结了仿真系统的特点。     

基于信息检索课的大学生信息检索行为调查研究

信息检索课程的系统化讲授,对于大学生优化信息检索行为,提高信息检索使用效率具有不容忽视的教学辅助作用。立足问卷调查形成的一系列相关数据,探讨大学生信息检索行为存在问题,最终在课程教学中提出优化大学生信息检索的对策：明确信息检索目的,提升实施效果;有效提升检索行为实施频率,增强综合质量;使得信息获取多元发展,优化成效凸显。     

强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法

针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

基于Web的模板式公文审批系统

制造企业对公文审批过程自动化的要求是高效性和安全性,需要系统操作简单,易与其他信息系统集成.公文审批过程中存在三个主要因素,即公文、角色和流程.在此基础上构建出公文审批系统的模型,包括公文审批、监控、流程管理以及角色认证等模块.为方便公文审批流程的管理引入模板的概念,最后通过开发出能够与企业内其他信息系统集成的基于Web的模板式公文审批系统验证了模型的合理性和有效性.     

基于微生物菌种资源库的图像智能检索系统研究*

在建设微生物菌种资源平台的基础上, 设计开发微生物菌种资源数据库管理系统,实现基于内容的Web图像智能检索系统.该检索系统采用B/S体系架构,可根据微生物菌种文本信息或图像的形状、纹理和颜色特征进行检索,有效提高了微生物菌种图像信息搜索的查准率、查全率和查找速度.     

电子束焊接工艺文档编制与管理系统

采用面向对象编程技术开发实现了对焊接工程项目工艺流程档的计算机管理(具备对记录的检索、添加、删除、修改、复制和打印功能)以及对电子束焊接工艺数据(包括母材、焊机、焊材、接头图和焊接工艺参数等)的存储和管理。设计了电子束焊接工艺知识咨询模块，以实现整理、保存和传播电子束焊接知识的功能。系统具有友好的人机界面、良好的使用性能和较高的数据安全性及防错能力。     

An architectural design for effective information retrieval in semantic web

The current web IR system retrieves relevant information only based on the keywords which is inadequate for that vast amount of data. It provides limited capabilities to capture the concepts of the user needs and the relation between the keywords. These limitations lead to the idea of the user conceptual search which includes concepts and meanings. This study deals with the Semantic Based Information Retrieval System for a semantic web search and presented with an improved algorithm to retrieve the information in a more efficient way.This architecture takes as input a list of plain keywords provided by the user and the query is converted into semantic query. This conversion is carried out with the help of the domain concepts of the pre-existing domain ontologies and a third party thesaurus and discover semantic relationship between them in runtime. The relevant information for the semantic query is retrieved and ranked according to the relevancy with the help of an improved algorithm. The performance analysis shows that the proposed system can improve the accuracy and effectiveness for retrieving relevant web documents compared to the existing systems.     

用于提高谷歌图像搜索结果的二分类器在线学习方法

对于基于关键词的图像检索,利用检索结果的视觉相似性学习二分类器有望成为改善检索结果的最有效途径之一. 为改善搜索引擎的搜索结果,本文提出一种算法框架并且基于此框架着重研究训练数据选择这一关键问题. 训练数据选择过程由两个阶段组成:1）训练数据初始化以开始分类器学习过程;2）分类器迭代学习过程中的动态数据选择. 对于初始训练数据的选择,我们探讨了基于聚类和基于排序两种方法,并且对比了自动训练数据选择与人工标注的结果. 对于动态数据选择,我们比较了支持向量机和基于最大最小后验伪概率的贝叶斯分类器的分类效果. 组合上述两个阶段的不同方法,我们得到了8种不同的算法,并将其用于谷歌搜索引擎进行基于关键词的图像检索. 实验结果证明,如何从含有噪声的搜索结果中选择训练数据是搜索结果改善的关键问题. 实验显示我们的方法能够有效的改善谷歌搜索的结果,尤其是排序在前的结果. 尽早为用户提供更相关的结果能够更大程度的减少用户逐个翻页查看结果的工作. 另外,如何使自动训练数据选择与人工标注媲美仍是需要继续研究的一个问题.