矢量数据与位映象数据之间的转换技术研究

以内存缓冲区为虚拟设备,提供了一种与设备无关的矢量数据与位映像数据之间的转换方法.该方法特别适合于嵌入式系统汉字点阵及图形点阵显示以及非标准打印设备的输出等方面的应用.     

重大工程数字制图的数据组织方法

数据组织方法对于重大工程的数字制图具有重要意义.根据重大工程中数字制图对数据的要求,重点从工程地质平面图、工程地质剖面图和钻孔柱状图三种图件的数据组织方面探讨了重大工程数字制图的数据组织方法.工程地质平面图主要针对电子地图和用作打印的图件两种功能的数据进行组织,分为空间数据组织和属性数据组织两类.空间数据以图形文件的形式存储,按图幅、比例尺分别存放,其组织模型分空间对象(Object)、图层(Layer)与地图(Map)三个层次;属性数据采用关系数据库来存放,而对属性数据的访问采用开放数据库系统连接(ODBC)来进行.工程地质剖面图数据分为钻孔空间数据和钻孔地层数据.钻孔空间数据以图形文件的形式存储;钻孔地层数据属于属性数据只能保存在关系数据库表格中,通过设置一个钻孔号和钻孔地层数据表的字段将钻孔地层数据和钻孔空间数据关联起来.钻孔柱状图的数据全部是属性数据,只能保存在关系数据库中,分钻孔基本信息表和钻孔地层信息表两个表存放.将以上数据组织方法应用于中国广东省东深供水改造工程的地下环境信息系统开发中,实现了智能化的数字制图功能, 所绘制的图件与勘查报告图件精度一致,但无论从制图效率,还是制图效果均优于一般图件,效果良好.     

基于三层构架的空间数据库分布式体系结构

空间数据库的分布式体系结构一直是理论研究的热点和工程实践必须面对的问题.提出了基于三层构架的空间数据库分布式体系结构:本地空间数据模型层、统一的空间元数据模型层和统一的全局空间数据模型层,并把这种体系结构用于广东省水资源规划信息管理系统,用于管理分布式的水资源规划信息.     

如何指导大学生进行数学建模竞赛

数学的广泛应用被视为科技进步的重要标志之一 ,通过构建和运用数学模型来解决实际问题 ,反映了数学应用发展的新阶段 .开展数学建模竞赛是培养高素质人才的一条重要途径 .提高大学生的数学建模能力和竞赛成绩 ,教师应重视从以下几个方面开展指导工作 :一、巩固学生的数学基础 ,培养应用意识 ,并使二者有机结合和相互促进 ;二、开发学生的想象力 ,通过探索讨论、小组活动与大型作业等途径提高学生的创新能力 ;三、激发学生的集体荣誉感 ,通过合作小组内的合理分工、密切协作和联合攻关 ,增强学生的合作意识 ;四、使学生掌握数学建模竞赛论文的结构 ,写作的具体要求和特点     

智能控制及移动机器人研究进展

在探讨自动控制面临的机遇和挑战的基础上, 简介智能控制的产生背景和发展过程, 认为发展自动控制的一条重要出路就是实现控制系统的智能化;结合正在进行的未知环境下移动机器人导航控制研究课题, 讨论了智能移动机器人研究的某些进展, 涉及移动机器人控制系统的结构、环境建模、路径规划及故障诊断等;概述智能控制的研究领域, 包括智能机器人规划与控制、生产过程的智能监控、自动加工系统的智能控制、智能故障检测与诊断、飞行器的智能控制和医疗过程智能控制等, 并提出智能控制有待进一步研究的若干问题. 该研究有助于了解智能控制及智能机器人的研究和应用.     

数据服务中间件中数据表示的实现技术分析

针对数据服务中间件进行数据表示时普遍采用的视图和主从式数据集等技术,分析了影响它们执行效率的因素,并采用动态生成SQL命令和限定基础数据集大小的处理方式大大降低了数据提取和重组的时间开销,有效地提升了数据服务中间件的执行效率,实现了对客户应用数据请求的快速响应.     

基于网页探测技术的数据搜索系统的设计与实现

从网络搜索的原理入手,详细阐述了网络搜索的工作过程,包括对网络协议和搜索算法的研究和论证,对系统主要功能、构成和工作流程也进行了细致地划分、描述和解释.在整个设计过程中,首先制定了系统设计的理念原则,这是一个好的系统设计的基础,其次,给出了系统的程序设计,明确了系统的性能、功能要求、任务、结构和工作原理,最后给出了系统的程序实现.     

Web使用挖掘数据源分析

讨论了Web使用挖掘过程的3个步骤,即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析,从服务器端、代理服务器端和客户端3个方面详细分析Web使用挖掘数据源的特征,指出了目前Web使用挖掘的数据源研究存在的不足,并给出了Web使用挖掘的数据源未来的研究方向.     

音箱低频特性仿真软件的应用

介绍了倒相式音箱类比成集中参数等效电路的方法和音箱低频特性计算机辅助设计软件及其使用方法.选用Visual Fortran设计了一个实际音箱,实测结果与计算机仿真结果符合得很好.     

数据库技术与数据仓库

本文重点介绍了自然演化的数据仓库概念、"主题建仓"的原则和星型和雪花型数据结构,并通过实例论述了数据仓库和数据库的区别与联系.