基于集合运算的特征表示向边界表示转换新方法

特征建模已成为CAD技术的发展趋势。目前，在CAD系统中，一般采用特征表示和边界表示的混合表示方法，以充分利用两种表示法的优点。但由此而引出在特征编辑、修改时的表示转换。本文回顾了几种表示转换方法，在集合运算的基础上，提出了一种适合于特征编辑修改的形体快速重构方法，从而可快速地实现特征表示向边界表示的转换。

图形化本体建模工具GOM的设计与实现

将本体表示语言OWL Lite中相关词条图形化,以图形化结构表示本体模型,设计并实现了一种图形化本体建模工具GOM.GOM以图形化结构表示本体,能够把图形化结构的本体模型转换成OWL Lite语言表示形式;也可读取OWL Lite表示的本体,生成本体模型的图形化结构.GOM实现了图形化结构的本体模型和OWL Lite表示的本体模型间的相互转换,提高了本体模型的可读性,降低了本体建模的工作强度.

Windows Phone数据访问技术研究

在移动互联网时代,必须有效解决智能终端设备如何访问关系数据库中的数据问题。Windows Phone给出的解决方案是,首先利用对象关系映射技术为关系数据库建立实体对象模型;然后使用REST风格的WCF数据服务封装实体对象上下文,Windows Azure可作为发布该服务的载体;最后遵循开放式数据协议的规范查询及操作数据。对相关技术进行了较深入的研究,并使用MVVM模式给出了一个具体的实例,论证了该方案的可行性。由于智能终端可以通过开放数据协议访问和操作部署在Windows Azure中的WCF数据服务,结果以XML的形式返回,从而使得Windows Phone数据访问的模式可以扩展到使用其它操作系统的智能终端平台,如Android、IOS等。

基于SEDRIS的虚拟试验合成环境建模技术研究

为解决虚拟试验中合成环境数据的统一描述和可交互问题,在分析了合成环境数据表示与转换标准SEDRIS的基础上,对大气、红外、电磁环境建模,并对得到的环境数据进行统一格式的转换,提出了一种基于SEDRIS标准的虚拟试验合成环境建模技术,开发了虚拟试验合成环境原型系统和大气环境可视化,实现了大气、红外、电磁及混合模式等4种试验环境条件下对产品性能的验证与评估;试验结果表明,建立的环境模型具有良好的交互性,建模方法可应用于多种试验环境的描述,为虚拟试验合成环境模型体系、标准规范和辅助工具的形成打下了基础。

裁剪面的一类参数变换

给出了一类可以保持几何与拓扑信息一致性的裁剪面的参数变换定理及其算法。首先,确定了参数变换对裁剪面表示信息的影响。然后,根据参数变换后几何与拓扑信息的一致性要求,给出了对裁剪面表示信息进行调整的方法。最后,通过建立参数变换的关系,以裁剪球面为例阐述了这类参数变换的具体实现方法。

基于BERT的水稻表型知识图谱实体关系抽取研究

针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题,根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法。首先,获取水稻表型组学数据,并进行标注和分类;随后,提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量,基于双向转换编码表示模型(BERT)构建水稻表型组学关系抽取模型;最后,将BERT模型与卷积神经网络模型、分段卷积网络模型进行结果比较。结果表明,在3种关系抽取模型中,BERT模型表现更佳,精度达95.11%、F1值为95.85%。

基于BERT-GCN-ResNet的文献摘要自动分类方法

为了提升文献摘要自动分类性能,提高分类准确率,有效学习词与文档、文档与文档之间的关联性,本文提出一种基于BERT-GCN-ResNet的文献摘要分类方法.该方法采用转换器的双向编码器表示模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)得到待分类短文本的词向量初始特征,进而构建边和节点特征;将其输入图卷积神经网络(graph convolutional networks,GCN),并在图卷积层之间加入残差网络(residual network,ResNet)模块;最后将利用图卷积层和残差网络层得到的短文本表示输出至softmax,得到最终的分类结果.将该方法在4种不同的公开文本分类数据集上进行实验,模型准确率最高达97.01%,优于基准模型.同时,在本文构建的基于短文本文献摘要的Abstext数据集上进行验证,分类准确率为96.85%,表明该模型泛化能力较好,能够提高文献自动分类的准确率.