基于特征的插装阀块类零件产品模型研究

提出了一套插装阀块类零件特征的定义、分类和框架表达方法．建立了基于特征的插装阀块类零件产品模型；该产品模型完整地描述了插装阀块类零件设计和制造的有关信息，为插装阀块类零件ＣＡＤ／ＣＡＭ集成系统的开发与研究提供了一个统一的信息模型．     

未来模式：计算机集成制造

制造业是为社会创造财富和为科学技术发展提供先进手段的基础性产业。它直接反映一个国家的生产力水平和经济发展水平,直接关系着传统工业的改造、新兴工业的发展以及科学技术的进步。 70年代中期以来,高技术在制造业中得到了广泛的应用,使传统模式的制造业向自动化、集成化和智能化的方向发展。在现阶段,计算机集成制造(CIM)是这种趋势的集中表现,发达国家都以在本世纪末或下世纪初,实现计算机集成制造,即实现机器制     

基于特征的零件信息模型实现

针对协同开发环境中产品零件信息集成的需求，该文使用基于特征的建模技术，在特征分类的基础上对零件进行信息建模，并在该模型上建立了满足实际应用的零件工程数据库系统，为产品零件信息集成提供了有效的保障。     

基于特征映射的CAD／CAPP集成技术研究

论述了CAD/CAPP集成系统的特征映射技术,分析了从设计域到制造域的信息转换技术,通过特征设计在产品设计过程中对产品添加相应的非几何特征并在产品制造过程中进行特征识别,并应用于以液压集成块为实例的CAD/CAPP集成设计系统。     

基于产品模型与过程模型集成的开发模式

在分析产品模型与其相关过程模型间耦合效应的基础上,提出了以产品模型和过程模型为主线相交织而展开的集成开发模式,从模型集成的角度剖析产品模型和过程模型间的关系并建立了模型间的耦合机制,给出了模型耦合的评估算法.应用结果表明提出的开发模式既注重过程的逻辑性,又强调了模型信息的完备性,从而可有效地推动产品开发过程的演化.     

基于特征的箱体类零件信息模型的研究

提出了一个基于特征的箱体类零件信息模型，它分为三个层次：零件层，特征层和几何层，零件层主要反映总体信息，特征层反映零件的形状，精度与加工要求，几何层则反映零件的点，线，面的几何／拓扑信息，文中把构成零件的特征分为方位特征，形状特征和技术特征，分析了特征间的关系，并给出了形状特征模型和精度特征模型的表达模式。     

基于特征的产品建模研究

提出了面向对象的特征及其关系的表达方法，建立特征类库；提出基于特征的产品定义模型，并开发出基于特征的ＣＡＤ原型系统，初步实现了某厂回转类零件ＣＡＤ／ＣＡＭ集成。     

基于特征的产品集成建模技术研究

通过对实现产品 ＣＡＤ／ＣＡＭ集成所必备的两个基本要素的研究，讨论了一种基于特征产品信息模型的建立和这咱产品信息模型的数据结构，从而提出了一种基于特征的产品集成模型结构。     

面向计算机集成制造的特征造型系统研究

提出了一种以综合特征面概念为核心的有效特征表示模式及其系统数据结构，开发了相应的特征造型系统，该系统显式记录特征信息其相关属性而保留实体造型的灵活性；提供二维草图和三维参数化设计功能，提供对特征的编辑操作和特征的有效维护，提供约束机制和特征变换机制。     

基于装配的产品信息模型建模研究

为了支持产品的概念设计以及ＣＩＭ，并行工程等先进思想的实施，需要建立集成产品信息模型，而集成产品信息模型的建立应该基于装配而不是零件，为此提出了基于装配的产品信息模型。该模型应用虚零件的概念描述产品的功能，装配等信息，应用实零件的概念描述产品的细节信息。     

基于主题特征的Email分类研究

针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用提取出的主题特征实现Email分类.通过对1080封Email进行分类测试,结果表明,由于主题特征能够更加准确地表达Email的主题思想,因此,与基于词语特征的分类方法相比,该方法在针对Email的全文及标题实现分类时,将平均F-score分别提高了13.16%和17.16%,从而使平均F-score提高到72.37%,基本可以满足实际应用的需求.     

基于Laplace谱结构特征和局部特征的图像分类

鉴于常规词袋模型中图像局部特征对图像信息表达不全面的特点,提出一种基于图像Laplace谱结构特征与局部特征相结合的图像分类方法.在提取基于图像均匀划分的Laplace谱结构特征后,对图像进行尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,简称SIFT)的抽取及描述;构造基于图像特征的视觉词典;根据视觉词典对图像特征进行量化,得到图像的全局特征直方图表示;构造支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类器并进行图像分类.实验验证了该方法对图像进行分类的有效性与可行性.     

基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。     

电子商务环境下企业的信息系统模块架构

在分析传统信息管理结构缺陷的基础上,提出一种在于电子商务平台的企业信息系统模块架构,该架构以企业财务管理模块为核心,将信息系统划分成若干个模块,形成既集中又开放的集中／环状式结构,然后介绍了各模块的基本功能及模块间的相互联系,并对该结构的特征进行了小结。     

基于特征项扩展的中文文本分类方法

提出了一种基于特征项扩展的中文文本分类方法.该方法首先对文档的特征词进行分析,然后利用HowNet抽取最能代表主题的特征义原,接着根据这些义原对特征项进行扩展,并赋予扩展的特征项适当权值来说明其描述能力.最后利用扩展的特征项集提取特征进行分类.该文重点研究了如何抽取特征义原,如何给扩展项设定一个合适的权值.实验证明,该文方法能增加有效的特征项的数目,使分类正确率和稳定性均得到提高.     

基于预训练模型融合深层特征词向量的中文文本分类

为解决传统模型表示出的词向量存在序列、上下文、语法、语义以及深层次的信息表示不明的情况，提出一种基于预训练模型（Roberta）融合深层特征词向量的深度神经网络模型，处理中文文本分类的问题。通过Roberta模型生成含有上下文语义、语法信息的句子向量和含有句子结构特征的词向量，使用DPCNN模型和改进门控模型（RGRU）对词向量进行特征提取和融合，得到含有深层结构和局部信息的特征词向量，将句子向量与特征词向量融合在一起得到新向量。最后，新向量经过softmax激活层后，输出结果。在实验结果中，以F1值、准确率、召回率为评价标准，在THUCNews长文本中，这些指标分别达到了98.41%，98.44%，98.41%。同时，该模型在短文本分类中也取得了很好的成绩。     

基于卷积神经网络的多通道特征表示文本分类模型

尽管长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)及其结合体在文本分类任务中取得了很大的突破.但这类模型在对序列信息进行编码时,往往无法同时考虑当前时刻之前和之后的状态,从而导致最后分类效果不佳.此外,多版本预训...     

一种基于相对特征的文本分类算法

针对文本分类问题,将朴素贝叶斯分类与自组织特征映射网络分类相结合,提出了基于相对特征的文本分类算法.该算法具有很快的速度和较高的准确率,从而为构建高效的搜索引擎提供支撑.     

基于GMM和二分类特征筛选的多级音频分类方法

采用同一种特征参数——Mel倒谱系数及其动态参数区分纯语音、带背景语音、乐器音、歌声和环境音.根据该特征参数的特点以及各类音频之间的差异,给出了一种区分性模型训练和特征筛选相结合的多级二分类音频分类方法,即为各级建立GMM(Gaussian mixture model)模型的同时挑选出使当前模型区分程度达到最大的特征子集.对长约2 h的音频数据集的测试结果表明,该方法相对于特征筛选前的分类系统,平均误识率下降了约23.5%,且各二分类子系统的特征维数也有明显地减少.     

轴类零件制造特征分类及特征信息模型

通过分析轴类零件的工艺和特点,归纳出轴类零件的特征．总结出30种不同特征间的关系及其联结和定位关系．描述了详细的特征信息,建立了独特的、用XML格式描述的特征信息模型,并创建XML格式的文档,用以配合后序的CAPP系统读取XML文档数据．