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支持3D模型的船舶保养检验数据库系统关键技术研究

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支持3D模型的船舶保养检验数据库系统关键技术研究

作者：于淳大连理工大学

学位级别：硕士

营运中船舶的保养和检验是影响其生命周期内安全性的重要因素之一,该工作是一项由多方参与的、由一系列既相互独立执行,又目标高度一致的管理任务组成的系统工程。显然船体结构对船舶安全至关重要,故结构保养检验是极为重要的工作之一... 详细信息

营运中船舶的保养和检验是影响其生命周期内安全性的重要因素之一,该工作是一项由多方参与的、由一系列既相互独立执行,又目标高度一致的管理任务组成的系统工程。显然船体结构对船舶安全至关重要,故结构保养检验是极为重要的工作之一。虽然近年来面向船舶设备保养检验的数据库管理系统频出,但针对船体结构的保养却仍然停留在电子数据表格及纸质图纸配合的水平,未形成完善统一的数字化处理体系。究其原因,归结为船舶结构复杂性、保养检验中各方对数据需求的差异性以及部门间技术平台的异构性等。本文在充分分析了船舶保养检验相关部门业务需求及数据流向的基础上,以我国船舶维修保养体系(CWBT)为基础将船舶结构纳入日常保养检验工作中,架构了一个完整的数据库系统。该数据库系统采用分布式模式,既支持各部门信息独占亦支持信息共享。通过船舶模型与数据库信息映射技术构建了支持船舶3D模型的数据服务平台,实现了保养检验系统的3D视图功能。论文对该数据库整体架构和技术实现细节进行了全面的论述。分布节点间数据交换和同步是本文所着力解决的,是确保数据库系统正常工作的关键技术问题。本文针对系统中的船舶营运公司船端与岸端数据库,建立了船舶维护保养过程中的数据同步技术策略。文中总结分析了以往数据同步方案难以适应船体结构保养要求、数据格式扩展性差、附件不便传输、安全机制不完善等问题,详细定义了在维护保养流程中数据具体流动模型,并对数据同步过程中包括基于XML同步文件表达、增量同步文件处理、同步附件压缩处理、并发及死锁的安全处理等主要技术问题的解决方案进行了阐述。一个完备数据库系统除了能提供数据存储服务外,还要能通过数据分析和挖掘获取更具价值的知识和规律,为决策者提供参考。论文基于已建立的数据库系统,探索了数据挖掘模型的构造和算法实现,并以船舶维修活动(坞修、航修)的特征分析为例,进行了原型开发。本文基于船舶保养检验数据库系统以及3D船舶结构模型,在VS2005平台下进行了船舶维护保养管理软件系统开发,实现了船舶维护保养中的日常保养记录操作、缺陷发现记录操作、涂层记录操作、用户信息管理、数据同步等功能。

关键词：船舶保养检验分布式数据库系统 3D船舶结构模型数据同步 CATIA CWBT XML *** 数据挖掘 Analysis Service

多元智能结构理论对我国普通高校音乐教育的启示

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多元智能结构理论对我国普通高校音乐教育的启示

作者：于淳首都师范大学

学位级别：硕士

大力发展我国高等教育事业，全面提高大学生素质修养，深化高等院校教育教学改革，目前已成为我国高等教育面临的首要任务。大学生整体素质的提高与否将直接关系到我国全民素质的高低。由于音乐教育在全面提高大学生素质、培养创新精神... 详细信息

大力发展我国高等教育事业，全面提高大学生素质修养，深化高等院校教育教学改革，目前已成为我国高等教育面临的首要任务。大学生整体素质的提高与否将直接关系到我国全民素质的高低。由于音乐教育在全面提高大学生素质、培养创新精神和实践能力等方面具有独特的作用，因此，如何加强对我国普通高校公共音乐学科的建设，使之与社会和时代发展相适应，已经引起了教育界的普遍关注。本文通过对多元智能结构理论及其中的音乐智能的分析研究，以及对我国普通高校音乐教育发展概况、现状及其同多元智能结构理论相结合研究的问卷调查、访谈和文献研究，从学科发展的角度论证了多元智能理论同我国普通高校音乐教育相结合的可行性、重要性、意义及价值所在。并提出了多元智能结构理论指导下我国普通高校音乐教育课程构建的若干构想和思考。本文共分四个部分。第一部分，提出问题，着重论述了本论文选题的缘起，阐明本研究的理论价值及实际意义。第二部分，多元智能结构理论及其在教育中的应用，主要探讨多元智能理论及音乐智能的涵义及对教育发展的价值。第三部分，对我国普通高校公共音乐教育及其与多元智能结构理论相结合研究的调查分析，通过对我国部分高等院校公共音乐教育现状的问卷调查以及对从事公共音乐教育教师的访谈及文献查阅，提出现状中存在的问题并加以分析。第四部分，多元智能结构理论指导下的普通高校公共音乐教育，主要探索多元智能结构理论对我国高校音乐教育的启示及其指导下的对我国高校公共音乐教育课程的构想，明确阐明并提出观点。

关键词：多元智能结构理论普通高校音乐教育音乐教育启示

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基于神经网络算法的船体结构腐蚀分析及预测

船海工程 2017年第2期46卷 54-57页

作者：于淳中国船级社北京100007

针对船体测厚数据未能被有效利用的问题,提出一种基于神经网络算法的结构腐蚀分析、预测方法,为船舶的健康管理提供评估及决策支持。依据神经网络算法的基本原理和建模方法,研究测厚数据结构、神经网络输入参数的选择、腐蚀状况的分析... 详细信息

针对船体测厚数据未能被有效利用的问题,提出一种基于神经网络算法的结构腐蚀分析、预测方法,为船舶的健康管理提供评估及决策支持。依据神经网络算法的基本原理和建模方法,研究测厚数据结构、神经网络输入参数的选择、腐蚀状况的分析及预测等关键问题的实现方案,并在此基础上开发船体可视化模型关联测厚结果的展示、分析功能,应用于实船测厚数据并形成有针对性的分析结论、决策建议。采用该方法对某船实际测厚数据进行分析,预测出该船型随船龄的增长腐蚀严重的区域,并在3D模型中展示。

关键词：测厚神经网络算法预测

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中国当代音乐创作的现代化与多元化

艺术百家 2006年第5期22卷 105-107页

作者：于淳浙江师范大学儿童艺术系浙江杭州310012

新的时代造就了多元文化的出现,在音乐创作方面,无论中国还是西方,都处在一个多种形式、多种流派、多种创作技术和手法并存的时代。中国当代音乐在这个日新月异的发展潮流中,以其独特的魅力和特有的民族风格不断前进和发展着,其发展过... 详细信息

新的时代造就了多元文化的出现,在音乐创作方面,无论中国还是西方,都处在一个多种形式、多种流派、多种创作技术和手法并存的时代。中国当代音乐在这个日新月异的发展潮流中,以其独特的魅力和特有的民族风格不断前进和发展着,其发展过程呈现现代化与多元化的发展态势。

关键词：中国当代音乐创作现代化多元化

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发展性阅读障碍儿童音乐干预的研究综述

中国特殊教育 2020年第9期 68-73页

作者：于淳陶冶浙江师范大学杭州幼儿师范学院杭州311231

随着发展性阅读障碍研究的深入,音乐干预被发现能够提升语音加工能力、听觉的快速时间加工能力,并促进大脑活动的整合协调。音乐干预方案可以分为两类:一类是基于节奏的干预,另一类是基于先进音乐教学法的干预。研究结果显示音乐干预能... 详细信息

随着发展性阅读障碍研究的深入,音乐干预被发现能够提升语音加工能力、听觉的快速时间加工能力,并促进大脑活动的整合协调。音乐干预方案可以分为两类:一类是基于节奏的干预,另一类是基于先进音乐教学法的干预。研究结果显示音乐干预能在一定程度上提升发展性阅读障碍儿童的语音能力和阅读能力。未来国内研究可以进一步拓展干预方式、提早干预年龄、扩展干预对象并加深理论探索。

关键词：发展性阅读障碍音乐干预文献综述

苯乙炔铜负载TiO2复合材料的制备及其光催化苄胺偶联的研究

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苯乙炔铜负载TiO2复合材料的制备及其光催化苄胺偶联的研究

作者：于淳正天津理工大学

学位级别：硕士

基于异常值暴露方法的异常图像检测 ——以海洋浮游生物图像数据为例

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基于异常值暴露方法的异常图像检测 ——以海洋浮游生物图像数据...

作者：濮于淳厦门大学

学位级别：硕士

机器学习和深度学习算法在浮游生物图像识别中取得了很大的成功,但这些方法大多是针对闭集任务,在这类任务中测试集数据的分布与训练集数据的分布是相同的。然而在现实中,每次原位拍摄的图像中除了包含已有类别物种的图像之外,还混杂了... 详细信息

机器学习和深度学习算法在浮游生物图像识别中取得了很大的成功,但这些方法大多是针对闭集任务,在这类任务中测试集数据的分布与训练集数据的分布是相同的。然而在现实中,每次原位拍摄的图像中除了包含已有类别物种的图像之外,还混杂了大量的异常杂质(例如气泡和悬浮颗粒物等)及一些已有类别之外的新类别物种图像,传统的闭集分类网络将不可避免的将这些异常杂质或者新类别浮游生物误分在已有类别的浮游生物中,这就需要额外的人力去将这些样本再挑选出来。异常检测的目的就是尽可能地识别出这些异常,从而减少因为模型误判而带来的损失。为了帮助海洋浮游生物观测者方便有效地检测异常,本文提出了一种包括训练和测试两个阶段的异常检测框架。其中,训练阶段又包括了预训练和后训练两个部分。在预训练阶段,本文提出了一个新的损失函数,这一损失函数由交叉熵损失、Kullbeck-Leibler散度和Anchor损失构成,称为CKA损失函数。CKA损失函数不仅可以实现对正常类别图像的分类,而且可以迫使模型对异常类图像的输出分布趋近均匀分布,从而模型将扩大对正常图像与异常图像输出的信心分数之间的差距,进而借助信心阈值完成对图像异常与否的判别。本文在最新发布的海洋浮游生物原位图像数据集DYB-PlanktonNet上实验证明了所提出的损失函数的有效性,并且,与现有的一些异常检测算法相比,本文的方法在准确度、TNR95、AUROC、AUPR和DTACC等各项指标上均展现出优越性。

关键词：异常检测异常检测框架 CKA损失函数聚类均匀分布

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怎样寻找黏土产地

怎样寻找黏土产地