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基于互联网的工业设计云数据统计分析研究 总被引:2,自引:2,他引:0
目的研究工业设计云创新的发展现状和未来趋势。方法提出假设,假定与云创新密切相关的若干关键指标,即广义设计师与设计主题之间的交互数量与交互频率近年来呈现上升态势。基于超图理论和超网络模型,借助模型中的关联矩阵,提出用以表征工业设计云创新发展状况的定量化表征函数,作为统计分析的统计量。基于数据挖掘的思想,使用网络爬虫工具对互联网虚拟设计社区进行数据采集,并结构化存储在关系型数据库中。利用SQL等计算机编程语言对结构化的数据进行处理和统计量计算,绘制出表征函数与年份的XY散点图,并对表征函数与年份作相关分析,根据分析结果来验证假设成立。结论指出工业设计云创新近年来的发展优势和不足,并提出开发一种开放式工业设计云网络平台的建议。 相似文献
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本文研究了一种应用于高速图像检测的基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类算法。其基本思想是:采用分阶段的高精度亚像素特征点提取方法,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,利用粗糙集中的不可分辨概念和近似集合概念,对图像亚像素级特征点进行粗糙聚类,以便区分图像中多个螺纹零件,确定螺纹小径不可分辨类。在此基础上,给出了螺纹几何参数测量的步骤和计算规则,根据计算结果对螺纹零件进行基于图像特征的判别和处理。这种基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类方法具有较高的检测精度。 相似文献
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