面向异构数据库集成的语义模型构建技术研究

传统的紧密耦合集成方法缺乏可扩展性和较强的语义表达能力。为此,提出了一种语义模型构建技术,并以语义模型来取代传统集成中的全局模式。语义模型的构建以资源描述框架和资源描述框架模式为基础,实现数据语义关系的形式化描述,以异构数据库数据到语义模型的两级映射方法为手段,保证数据的透明访问和模型本身良好的可扩展性。语义模型使得构建语义一致的全局数据视图成为可能。应用表明,该模型是可行而有效的。     

基于粒子群优化的BP神经网络图像复原算法研究

立足于粒子群算法与BP神经网络算法相结合的PSO-BP算法,在对其进行优化的基础上,将这一算法应用到图像复原的研究中。在PSO-BP优化算法模型中,一方面用BP算法将各个训练样本的误差进行反传,并用原始图片作为参考共同修正BP算法的权阈值;另一方面又通过正向粒子群算法及BP自身算法对复原图像进行优化。最后通过算法分析和实验数据验证PSO-BP优化算法的复原效果优于同类型算法。     

STL文件错误的快速修复*

为了修复使用的STL文件中的一些错误,首先根据错误的特点进行分类,然后利用半边数据结构快速建立STL文件的实体模型。以边的检测作为STL文件错误检测的基础,建立了导入STL文件、无结构网格、流行网格、错误检测、错误修复、更新错误信息等基本修复步骤。二叉平衡树的使用加快了算法的遍历速度。实例验证了该算法的有效性。该方法可作为预处理模块运用于快速成型和逆向工程等领域。     

面向航空维修的语义SOA框架构建研究

以航空维修服务行业为背景,在分析以往信息技术解决方案应用于航空维修管理系统中弊端的基础上,结合产品全生命周期管理理念,构建基于语义面向服务架构的航空维修系统体系结构;深入研究体系结构中资源层、基础构造层、实现层及应用层的构建,进而探讨企业间业务流程协同的实现,以优化航空维修供应链企业间异构平台、系统间的信息集成和知识共享,提高其企业间业务协同的效率。     

基于MEMS技术的硅微机械流体传感器的原理及应用

传统的流体传感器由于存在着灵敏度低、体积大、成本高等缺点,而且微流体与宏观流体流动特性不同,所以其在微流体的流体特性测量中存在很大的局限性。随着MEMS技术的发展,硅微机械流体传感器的出现克服了传统流体传感器的缺点。硅微机械流体传感器已成为MEMS的研究热点之一。按其用途进行了分类,着重介绍了流体压力传感器、流量传感器和表层摩擦力传感器。分别从各种传感器的基本原理、性能、应用范围、优缺点及其所能达到的技术指标方面进行了描述。基于MEMS的硅微机械流体传感器具有广阔的前景。     

广义相容三角网格及其优化

研究了在散乱数据点集的 3 D三角网格划分中 ,一种虽有三角片相互交叠 ,却可通过优化得到相容网格的情况 ,这种网格可称为广义相容三角网格。文中详细讨论了广义相容三角网格的特点及优化算法 ,并给出应用实例     

基于语义模型的总线式企业信息集成框架

在分析企业信息集成模式与应用现状的基础上，提出一种基于语义模型的总线式集成框架。该框架采用总线式集成结构以弥补传统点对点的信息集成方式在重用性和扩展性方面的不足。通过建立语义模型增强系统在应用领域层面上的数据集成能力；通过建立信息集成总线，将企业信息的集成过程与信息的语义建模过程紧密结合，以支持企业信息在多个领域内和领域之间的集成；通过建立信息服务总线为企业业务过程提供统一的集成信息访问服务。最后，介绍了该框架在网络化制造领域的应用。     

逆向工程中基于模糊聚类的点云数据分区

点云数据分区是逆向工程中重要而又难以解决的问题。首次将模糊聚类方法应用于逆向工程中的点云数据分区,用点的位置矢量、法矢量、高斯曲率和平均曲率8维向量作为特征向量,加权距离替代欧氏距离。在实现分区的同时,可以识别区域内部点和边界附近点,便于后续曲面特征参数精确提取。实验结果证明此算法具有较强的抗噪性,并具有较高的分区效率。     

防爆轮式巡检机器人设计及应用

针对石油化工等企业重要设备的巡检、监控问题,研制了一种实用的、可以代替人工巡检,集图像识别、视频监控、故障判断和报警等功能为一体的防爆轮式巡检机器人系统,阐述了防爆轮式巡检机器人组成结构和功能特点,利用该巡检机器人系统可以实现对石化企业等易燃易爆高危环境下的管道、仪表、阀门等设备的自动巡检,实现无人值守的目标。     

基于语义模型的企业数据检索

为了支持企业在决策时从企业数据中检索获得有意义的数据，提出了基于语义模型的语义检索方法。该方法首先基于概念树描述语义模型，通过概念映射将数据源和语义模型进行语义关联。并在此基础上，建立语义模型和支持描述逻辑推理的知识模型之间的映射，通过调用描述逻辑推理机完成语义检索，检索结果再通过语义模型映射对应数据源信息，最终返回语义一致益于决策的数据视图。