航天器及部位投影形状不确定性的建模与仿真

在未来空间作战中,航天器将成为重要的作战装备,同时也将是敌对双方重点打击的对象.通过投影形状确定航天器类型或者航天器毁伤部位的毁伤度,可以为及时采取相应的措施提供决策依据.结合航天器的三维空间实体描述,给出了航天器投影多边形的误差带模型以及航天器毁伤部位投影多边形的面积误差模型.通过实例仿真分析得出,通过构建航天器及其毁伤部位多方位投影形状数据库,建立多边形面元不确定性模型,结合先进的计算机技术和人工智能技术,确定航天器类型及其可能毁伤部位的毁伤度是可行的.     

三维激光扫描测量系统中的摄像机标定

三维激光扫描系统能够快速精确地获取周围场景的三维几何信息,而表面纹理信息需由高分辨率相机获取,必然存在不同数据源信息融合问题.在自主开发的三维激光扫描系统AX-LMS200基础上,通过相机内外参数标定,提出一种三维激光数据与二维纹理图像数据融合的方法,方便灵活地将三维激光数据与二维纹理图像数据相互映射.     

系统关键变量反馈基模层次生成法及应用

在彼得．圣吉对社会管理系统分析九个基模的基础上,提出分析社会管理系统的四个基本基模。并且,提出系统反馈基模的层次生成法,此方法可以实现特定复杂系统的基模生成研究,并可以生成彼得．圣吉的九个管理基模,为复杂系统的反馈分析提供了有效的工具。     

Clustering patents using non-exhaustive overlaps

Patent documents are unique external sources of information that reveal the core technology underlying new inventions.Patents also serve as a strategic data source that can be mined to discover state-of-the-art technical development and subsequently help guide R&D investments.This research incorporates an ontology schema to extract and represent patent concepts.A clustering algorithm with non-exhaustive overlaps is proposed to overcome deficiencies with exhaustive clustering methods used in patent mining and technology discovery.The non-exhaustive clustering approach allows for the clustering of patent documents with overlapping technical findings and claims,a feature that enables the grouping of patents that define related key innovations.Legal advisors can use this approach to study potential cases of patent infringement or devise strategies to avoid litigation.The case study demonstrates the use of non-exhaustive overlaps algorithm by clustering US and Japan radio frequency identification (RFID) patents and by analyzing the legal implications of automated discovery of patent infringement.     

煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。     

商品流转过程中动态成本优化控制方法与实践

针对商品进销存流转过程的费用问题 ,提出了建立费用数学模型的方法 ,并对经销过程中的动态成本优化问题给出了一系列算法 ,其中的保本保利模型与算法揭示了经营成本变动与商品在库时间的内在联系 ,为成本的优化控制奠定了基础 ,具有很好的理论研究意义和实际应用价值 .     

基于SD-SEM模型的消费者食品安全风险感知的信息搜寻行为

本文利用系统动力学模型和结构方程模型来研究消费者食品安全风险感知和消费者信息搜寻行为之间的关系,在总结消费者食品安全风险感知和消费者食品安全信息搜寻行为研究文献的基础上,利用结构方程确定消费者食品安全风险感知的影响因素及其之间的路径系数,进而建立系统动力学模型模拟信息搜寻行为对消费者食品安全风险感知的影响,以提出降低消费者食品安全风险感知的建议.     

疾病基因网络的二分图投影分析

介绍了一种可揭示同一集合内部结点相互关系的二分网络投影方法,并运用此方法对基因疾病二分网络图做研究.通过遗传性疾病与致病基因的关联性来分析不同疾病之间隐含的相互关系,得出由相同的基因变异所引起的各种不同疾病之间存在着或多或少的联系,这些疾病比起毫无联系的疾病,其相互引发的概率也要大得多.此结论使我们能够更清楚地认识到遗传性疾病的发病机制,对疾病预防以及医疗诊断都有一定的参考价值.     

Automatic patent document summarization for collaborative knowledge systems and services

Engineering and research teams often develop new products and technologies by referring to inventions described in patent databases. Efficient patent analysis builds R&D knowledge, reduces new product development time, increases market success, and reduces potential patent infringement. Thus, it is beneficial to automatically and systematically extract information from patent documents in order to improve knowledge sharing and collaboration among R&D team members. In this research, patents are summarized using a combined ontology based and TF-IDF concept clustering approach. The ontology captures the general knowledge and core meaning of patents in a given domain. Then, the proposed methodology extracts, clusters, and integrates the content of a patent to derive a summary and a cluster tree diagram of key terms. Patents from the International Patent Classification (IPC) codes B25C, B25D, B25F (categories for power hand tools) and B24B, C09G and H011 (categories for chemical mechanical polishing) are used as case studies to evaluate the compression ratio, retention ratio, and classification accuracy of the summarization results. The evaluation uses statistics to represent the summary generation and its compression ratio, the ontology based keyword extraction retention ratio, and the summary classification accuracy. The results show that the ontology based approach yields about the same compression ratio as previous non-ontology based research but yields on average an 11% improvement for the retention ratio and a 14% improvement for classification accuracy.     

互联网能耗和性能优化的权衡模型

互联网能耗和性能互为矛盾已经成为网络研究人员的广泛共识. 目前的研究方法通常仅将其中一个方面作为主要问题,而将另外一方面作为次要问题来解决. 因此,如何将互联网能耗和性能作为同等重要的指标进行协同优化,是本文所要研究的问题. 本文提出了一种通用优化模型来实现减小互联网能耗的同时提升网络性能. 为将其应用于实际,本文通过引入并定义代价函数和功率-带宽函数,将该通用模型具体化为一个线性规划模型. 评估结果显示,该线性规划模型的最优解能够同时降低网络的最大链路利用率和能耗,并且使得这两者中的每一个指标均近似于对其进行单一优化的模型的最优解,从而实现了对网络能耗和性能的协同优化. 与当前互联网相比,在最大链路利用率方面,本文所提出模型的最优解最多可将其减小60.6%,最少减小45.8%;在能耗方面,该模型的最优解最多可将其减小83.3%,最少减小56.7%.