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基于CORBA/Web的产品信息管理模式研究

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基于CORBA/Web的产品信息管理模式研究

作者：陈圣磊南京理工大学

学位级别：硕士

竞争和合作的国际化，促使企业必须开拓市场，充分利用各地资源优势，形成企业间紧密合作。基于CORBA与Web技术的PDM系统能够为产品信息共享和应用集成提供有力的支持，因此成为PDM技术发展的方向。本文在分析CORBA分布式对象模型和We... 详细信息

竞争和合作的国际化，促使企业必须开拓市场，充分利用各地资源优势，形成企业间紧密合作。基于CORBA与Web技术的PDM系统能够为产品信息共享和应用集成提供有力的支持，因此成为PDM技术发展的方向。本文在分析CORBA分布式对象模型和Web技术的基础上，提出了基于CORBA／Web技术的产品信息管理系统体系结构，建立了基于STEP标准的集成产品信息模型，通过EXPRESS语言到数据库定义语言的映射规则，得出了各论题模型的数据库结构，然后提出了基于CORBA组件的Web数据库访问方案，分析了该模型在开发基于Web的PDM系统中的优点，并对CORBA组件的实现过程和方法作了详细说明，给出了基于PDM系统的应用集成方案，对PDM与CAD系统接口的开发进行了尝试，最后简单介绍了所开发的软件原型系统。

关键词：产品信息管理 CORBA技术 Web体系结构 STEP标准

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协同设计任务调度的多步Q学习算法

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第3期19卷 398-402,408页

作者：陈圣磊吴慧中肖亮朱耀琴南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

首先建立任务调度问题的目标模型,在分析Q学习算法的基础上,给出调度问题的马尔可夫决策过程描述;针对任务调度的Q学习算法更新速度慢的问题,提出一种基于多步信息更新值函数的多步Q学习调度算法.应用实例表明,该算法能够提高收敛速度,... 详细信息

首先建立任务调度问题的目标模型,在分析Q学习算法的基础上,给出调度问题的马尔可夫决策过程描述;针对任务调度的Q学习算法更新速度慢的问题,提出一种基于多步信息更新值函数的多步Q学习调度算法.应用实例表明,该算法能够提高收敛速度,有效地解决任务调度问题.

关键词：任务调度协同设计强化学习 Q学习多步Q学习

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复杂合著网络中的重叠社团发现与可视化

图书情报工作 2012年第12期56卷 72-76,59页

作者：谷瑞军陈圣磊陈耿汪加才南京审计学院信息科学学院南京210029 江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013

指出随着互联网的发展和社交网络的广泛应用,学者之间的合作途径越来越多,学者具备多重的社团属性;但是,传统的基于聚类或模块度优化等社团划分方法往往将学者划分到唯一的社团。基于Salton方法构建合著网络,使用加权的链接聚类算法实... 详细信息

指出随着互联网的发展和社交网络的广泛应用,学者之间的合作途径越来越多,学者具备多重的社团属性;但是,传统的基于聚类或模块度优化等社团划分方法往往将学者划分到唯一的社团。基于Salton方法构建合著网络,使用加权的链接聚类算法实现社团的聚类划分,该方法将节点间的边作为聚类对象,采用凝聚式层次聚类进行社团划分。因节点属于不同的边,因而可以归属于不同的社团,最终得到的社团可以部分重叠。为检验方法的有效性,使用基于C-DPLP的合著网络构建系统获取数据,构建合著网络;然后使用加权的链接聚类进行社团发现和可视化。结果表明,该方法能有效地发现部分重叠的合著社团,且社团的意义比较明确。

关键词：重叠社团链接聚类合著网络复杂网络

基于信念型承诺的Agent协作机制研究与应用

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计算机工程 2006年第11期32卷 37-39页

作者：陈圣磊吴慧中韩祥兰肖亮南京理工大学计算机科学与技术系南京210094 浙江大学宁波工学院计算机科学与技术系宁波315100

提出了适用于产品初步设计的信念型承诺,给出了Agent的形式化表示,讨论了基于信念型承诺的Agent协作机制。针对复杂产品初步设计,建立了基于MAS的协同设计环境,并将基于信念型承诺的协作机制应用到该环境中。应用表明了该协作机制的有... 详细信息

提出了适用于产品初步设计的信念型承诺,给出了Agent的形式化表示,讨论了基于信念型承诺的Agent协作机制。针对复杂产品初步设计,建立了基于MAS的协同设计环境,并将基于信念型承诺的协作机制应用到该环境中。应用表明了该协作机制的有效性。

关键词：智能体协作信念型承诺通用部分全局规划初步设计

基于Metropolis准则的多步Q学习算法与性能仿真

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系统仿真学报 2007年第6期19卷 1284-1287页

作者：陈圣磊吴慧中肖亮朱耀琴南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

强化学习是目前智能体和机器学习研究的热点。针对强化学习中标准Q学习算法更新速度慢的缺点,通过引入多步信息更新策略和模拟退火中的Metropolis准则,提出了一种新颖的多步Q学习算法,称为SAMQ算法。仿真实验表明,与现有的算法相比,该... 详细信息

强化学习是目前智能体和机器学习研究的热点。针对强化学习中标准Q学习算法更新速度慢的缺点,通过引入多步信息更新策略和模拟退火中的Metropolis准则,提出了一种新颖的多步Q学习算法,称为SAMQ算法。仿真实验表明,与现有的算法相比,该算法能够有效提高收敛速度,较好地解决智能体选择动作时面临的新知识探索还是当前策略遵循的关键问题。

关键词：强化学习 Q学习模拟退火多步Q学习 Metropolis准则

基于多Agent的分布式模型管理与组合方法

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计算机集成制造系统 2004年第F12期10卷 114-119页

作者：韩祥兰吴慧中陈圣磊南京理工大学计算机科学与技术系江苏南京210094

为在分布网络环境下快速准确地进行科学决策,提出了可实现分布式的模型管理与组合的多Agent模型系统。设计了系统组成成分———管理Agent和模型Agent的结构,分析了它们的功能和行为。利用逆向推理技术实现模型Agent的动态自动组合,给... 详细信息

为在分布网络环境下快速准确地进行科学决策,提出了可实现分布式的模型管理与组合的多Agent模型系统。设计了系统组成成分———管理Agent和模型Agent的结构,分析了它们的功能和行为。利用逆向推理技术实现模型Agent的动态自动组合,给出了利用多个模型Agent组合求解复杂问题的过程。最后,以某企业产品开发中的投产决策问题为例,论述了模型系统的工作过程。与传统模型系统相比,该系统具有模型远程调用和运行、模型动态自动组合等功能,为研究开发复杂问题的决策支持系统提供了新的模型系统建模方法。

关键词：决策支持系统模型管理模型组合黑板逆向推理

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最小二乘支持向量机分类的稀疏化方法研究

计算机工程 2011年第22期37卷 145-147,150页

作者：陈圣磊陈耿薛晖南京审计学院信息科学学院南京211815 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向... 详细信息

最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢。为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法。在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数。实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度。

关键词：支持向量机最小二乘稀疏化分类特征空间二次规划

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D-S证据理论在审计证据融合中的应用研究

计算机工程与应用 2010年第36期46卷 23-25页

作者：陈圣磊陈耿薛晖南京审计学院信息科学学院南京211815 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

古典概率难以解释审计判断的不确定性,而D-S证据理论是进行不确定性推理的有效方法,因此应用D-S证据理论进行审计证据融合的研究。针对审计证据的组合问题,提出了基于三角形模糊隶属度函数的基本概率分配函数计算方法,给出了证据组合结... 详细信息

古典概率难以解释审计判断的不确定性,而D-S证据理论是进行不确定性推理的有效方法,因此应用D-S证据理论进行审计证据融合的研究。针对审计证据的组合问题,提出了基于三角形模糊隶属度函数的基本概率分配函数计算方法,给出了证据组合结果的判决规则,并通过实例验证了该方法的有效性。

关键词：证据理论审计证据证据融合信任函数模糊隶属度

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基于图割的低景深图像自动分割

自动化学报 2015年第8期41卷 1471-1481页

作者：刘毅陈圣磊冯国富黄兵夏德深南京审计学院工学院南京210094 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210029

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field,DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图,并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次,通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘... 详细信息

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field,DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图,并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次,通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续,模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域.然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正.实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.

关键词：图割低景深点锐度图高斯混合模型