一种基于体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法

为了实现一种更好的虚拟内窥镜算法，在分析虚拟内窥镜和体数据可视化方法的特点的基础上，提出了一种基于透视投影体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法。该算法运用了动态数据精简技术，提出了视点3D漫游路径的快速自动生成方法和交互式内窥显示方法，能方便医生实时观察与诊断。并对传统面绘制中的光照计算加以修改，应用于内窥体绘制过程，以生成3D效果逼真的虚拟内窥镜图像。在微机平台上实现的基于体绘制的虚拟内窥镜系统，验证了该算法的实时性和所生成图像的质量。     

分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术。分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果。但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多。本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果。     

基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

油烟浓度监测系统的设计

介绍了一种微机控制气体浓度监测报警系统.该系统主要由AD7202PCI卡完成对传感器进行数据采集,通过LabView(Matlab)等软件平台对数据进行分析(主机由PC机实现),可实现多点多路气体浓度的显示、存储、查询等功能.     

基于灰色信息的支持向量域分类算法

当被识别的样本包含有未确知性的灰信息时,传统的SVDD算法无法对其类别作出判别.针对这一问题,并考虑到SVDD算法是一种基于样本间距离测度的判别方法,提出了一种针对灰信息样本进行判别的支持向量域数据描述算法-GSVDD算法,该算法利用区间数对未确知性的灰信息进行表达,将区间运算引入到SVDD算法中,以区间距离取代原来的确定性距离,从而对灰信息目标样本进行识别.理论分析和实验结果均表明,该算法是有效和可行的.     

异构分布式数据库系统中的数据转换

提出３种实现异构分布式数据库系统中的．ＤＢＦ数据向ＳＱＬ表转换的有代表性的方法：软件工具转换法、客户端转换法、服务器转换法,并分析这３种方法的优缺点．     

一种提高有线电视宽带网数据业务性能的算法

现代有线电视网正逐步向光纤同轴电缆混合(hybrid fiber/coax,HFC）网发展，HFC网以其频带宽和用户覆盖面广等优势成为为家庭用户提供宽带接入的重要手段之一。非对称宽带数据业务（如高速Web浏览和FTP文件下载等）是目前有线电视宽带网提供的主要服务，其性能的优劣将决定用户对有线电视宽带网的满意度，从而影响有线电视宽带网的普及和发展。概述了HFC网上行信道的数据传输机制，分析了其对数据业务性能造成的影响，对数据业务及其所采用的TCP协议在HFC网络环境中的性能进行了研究，并从HFC网上行信道带宽分配算法入手，对提高有线电视宽带网数据业务性能的方法进行了研究，提出了基于下行数据速率跟踪／上行带宽邓分配的上行信道带宽分配算法优化方案。     

数据仓库技术在天气预报中的研究探讨

数据仓库技术是一种在天气预报中采用的新方法,首先对数据仓库技术进行了简要概述,进一步结合气象数据特点和天气预报业务特点,对数据仓库技术在天气预报中的应用前景和设计要点进行了的探讨.     

多工位制造系统偏差源监测传感器布置优化

为了获得多工位制造系统足够的有效测量信息和最大化多工位制造系统的偏差源监测能力,应采用合适的测量策略并对传感器布置进行优化.在状态空间模型基础上,建立了多工位制造系统中3个偏差源与传感器测量值间的空间关系,给出了量化描述系统偏差源监测能力的方差监测敏感度系数,以及将数据挖掘算法与进化算法相结合的传感器布置的优化方法,解决了最大化多工位制造系统偏差源监测能力的传感器布置优化问题.通过箱形工件加工实例,验证了该方法的有效性.     

基于自监督学习的交通数据补全算法

区域高速公路网收费站数量众多,每日产生海量收费数据,但由于设备、网络等因素,部分站点数据传输存在延迟现象,在此情况下已传输的数据往往不能满足实时流量预测的要求。为了实现实时交通数据补全和动态交通流量预测,文中首先提出了一种基于自监督学习的用于高速公路交通流量数据缺失补全的方法,该方法采用了基于注意力机制的时间序列模型（Seq2Seq-Att）;然后使用自监督学习方式对模型进行训练;最后,以广东省高速公路网的80个收费站为例,验证方法的可靠性。结果表明：文中的数据补全方法能够灵活捕捉交通数据中的缺失情况,并根据数据自身的内在关联性,给出合理的补全值;该方法总体优于其他方法,且在不同缺失率下都有较好表现,总体MAPE约为17.7%、WMAPE为12.8%;在高缺失率情况下,该方法相比于其他补全方法有明显的优势。交通量预测结果表明,使用该方法补全的数据进行交通流预测的预测精度接近使用完整数据的情况。