基于模型驱动工程的形式化模型转换技术基于模型驱动工程的形式化模型转换技术摘要：模型驱动工程（Model-DrivenEngineering，MDE）是一种软件开发方法论，通过在软件开发过程中使用形式化的模型来指导系统的设计,建模和开发。形式化模型转换是MDE的关键技术之一，它能够将一个形式化的模型转换为另一个形式化的模型，并且保持模型之间的语义一致性。本文将介绍基于模型驱动工程的形式化模型转换技术，并通过实例分析其应用。关键词：模型驱动工程；形式化模型转换；语义一致性1.引言随着软件系统的日益复杂，传统的

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2024-12-05

基于改进SURF特征点的模板匹配算法标题：基于改进SURF特征点的模板匹配算法摘要：随着计算机视觉技术的发展，模板匹配算法在目标检测和图像识别等领域中得到了广泛应用。SURF（SpeededUpRobustFeatures）作为一种快速有鲁棒性的特征描述算法，被广泛应用于图像特征点匹配。然而，在实际场景中，由于图像的多样性和复杂性，SURF算法在特征提取和匹配过程中存在一定的局限性。为了提高模板匹配算法的准确性和鲁棒性，在该论文中，我们提出了一种基于改进SURF特征点的模板匹配算法。关键词：模板匹配算法、

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2024-12-05

基于多维尺度分析和改进K-means的台户关系辨识方法摘要：近年来，互联网技术的发展对于台户关系辨识的研究提供了新的思路和工具。针对传统算法在精度、效率和鲁棒性方面存在的不足，本文提出了一种基于多维尺度分析和改进K-means的台户关系辨识方法。该方法首先运用多维尺度分析（MDS）将台户行为数据转换为低维空间内的可视化结构，然后利用改进K-means算法对低维空间内的数据进行聚类。实验结果表明，该方法在准确度和效率上优于传统算法。关键词：多维尺度分析，改进K-means，台户关系辨识引言：随着互联网的普及

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2024-12-05

基于多特征融合Single-Pass-SOM组合模型的话题检测摘要话题检测是信息检索和文本挖掘中的一个重要问题，可以帮助我们理解用户需求和内容，并为用户提供更准确、更个性化的推荐服务。在本文中，我们提出了一种基于多特征融合的Single-Pass-SOM组合模型，通过将主题建模与单次遍历自组织映射相结合，从海量的文本数据中高效地提取当前热门话题。我们以Twitter社交网络上的话题检测为例进行实验，结果表明，我们的模型在准确性和效率方面都具有优势。关键词：话题检测、多特征融合、单次遍历自组织映射、Twit

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2024-12-05

基于多模融合的半监督场景识别方法摘要：随着计算机技术的不断发展，场景识别在计算机视觉领域中得到了广泛的研究和应用。然而，由于场景中的大量信息和复杂的背景干扰，目前的场景识别方法在实际应用中仍面临一些挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多模融合的半监督场景识别方法。引言：场景识别指的是利用计算机视觉技术对图像或视频中的场景进行自动分析和识别。在现实生活中，场景识别在许多领域中具有广泛的应用，例如智能交通、智能安防等。然而，由于场景中的信息量大且复杂，传统的监督学习方法在处理场景识别问题时存在一些困难。

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2024-12-05

基于复合系统协同度模型的西部省区城乡高质量融合发展研究标题：基于复合系统协同度模型的西部省区城乡高质量融合发展研究摘要：在新时代背景下，推动城乡高质量融合发展是中国经济社会发展的重要任务。西部省区作为中国经济发展的薄弱环节，城乡发展不平衡不充分的问题日益突出。本文以西部省区城乡高质量融合发展为研究对象，通过构建复合系统协同度模型，分析西部省区城乡融合发展的特点、存在的问题及其原因，并提出相应的对策和建议，以推动西部省区城乡高质量融合发展。关键词：复合系统；协同度；西部省区；城乡融合发展一、引言近年来，中国

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2024-12-05

基于层次化修正框架的文本纠错模型基于层次化修正框架的文本纠错模型摘要：文本纠错是自然语言处理中一个重要的任务，它旨在自动检测和修正文本中的错误。近年来，基于神经网络的文本纠错模型取得了显著的进展。然而，这些模型通常只关注局部错误修正，并忽视了全局上下文的信息。为了充分利用上下文信息，本论文提出了一种基于层次化修正框架的文本纠错模型。该模型首先在局部级别进行错误检测和修正，并将修正后的文本作为输入，通过逐层修正的方式将错误逐渐传播到全局级别。实验证明，该模型在文本纠错任务中取得了优于传统模型的效果。1.引言

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基于周期性建模的时间序列预测方法及电价预测研究随着能源需求的不断增加，电力市场的竞争越来越激烈，电价波动变得越来越复杂多变，对于电力行业的经营管理及用户电费的合理安排，时间序列预测方法的应用显得尤为重要和必要。本文就基于周期性建模的时间序列预测方法及电价预测研究进行探究和分析。一、基于周期性建模的时间序列预测方法时间序列预测是以时间为顺序的先后次序排列的对未来事件数量或性质进行预测的一种统计学方法。时间序列预测是一种理论、方法和技术广泛应用的重要领域，不仅在电力行业，在市场营销、证券预测、工业生产等领域都

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基于卡片模型的系统工程在捷龙一号的应用研究（英文）ApplicationofCardModelBasedSystemEngineeringinJeilong-1Abstract：Withtherapiddevelopmentofspacetechnology,thespaceindustryhasbecomeapillarindustrythatpromotesnationaleconomicandsocialprogress.TheJeilong-1microsatelliteisatypicalrep

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基于代理模型的高效全局气动优化设计方法研究进展随着计算机技术的不断发展和优化设计的需求越来越强烈，高效全局气动优化设计方法已成为目前的研究热点之一。代理模型是一种基于机器学习的方法，利用已有的评估数据构建一个近似函数来替代原始计算模型，从而实现大规模的优化设计。本文将从代理模型的基本理论、目前的研究进展以及未来的发展方向等三个方面进行介绍和分析。代理模型的基本理论代理模型是建立在有限的计算资源和计算时间内进行优化设计的基础上的，它的设计目的是提高优化设计过程的效率。代理模型的建立过程是基于已有的计算模型的

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基于多目标优化的领域特征模型到应用特征模型的演化方法基于多目标优化的领域特征模型到应用特征模型的演化方法摘要：随着软件系统的不断演化和开发需求，软件工程领域对于可维护和可扩展的软件模型的需求也在不断增加。在软件工程领域中，特征模型是一种常用的建模工具，可用于描述软件系统的不同特征和变体。然而，由于领域特征模型与应用特征模型之间存在一定的差异，使得将领域特征模型演化为应用特征模型成为了一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于多目标优化的领域特征模型到应用特征模型的演化方法，通过优化目标函数来实现模型的演化。

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2024-12-05

基于前景理论的复杂产品设计任务变更扰动决策优化引言在设计复杂产品的过程中，任务变更是不可避免的。变更来自于产品需求修改、技术限制和外部环境等因素。这些变更可能带来生产进度延时、成本增加和质量降低等问题。如何优化变更响应决策过程，减小对产品设计影响，提高生产效率，是复杂产品设计中的一项关键研究问题。本文通过梳理前景理论相关研究文献，探讨基于前景理论的复杂产品设计任务变更扰动决策优化方法。前景理论概述前景理论是Kahneman和Tversky创立的一种决策分析理论，用于描述人们在面对风险、不确定性和概率时所表

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基于实例结构的不完备多标签学习基于实例结构的不完备多标签学习摘要：多标签学习是机器学习领域中的一项重要任务，旨在解决输入样本同时具有多个标签的情况。实例结构指输入样本之间存在一定的结构关系。然而，在实际应用中，由于标签的不完备性，即样本并非都被正确地标记上所有的标签，这给多标签学习带来了挑战。本文提出了一种基于实例结构的不完备多标签学习方法，通过充分利用实例之间的结构关系，对不完备标签进行补全与预测，提高了多标签学习的性能。1.引言多标签学习是一种重要的机器学习任务，它涉及到在一个样本上预测多个标签。许多

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基于变权优化背景值改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用基于变权优化背景值改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用摘要：GM(1,1)灰色预测模型是一种常用的时间序列预测方法。然而，传统的GM(1,1)模型在应用过程中存在预测精度不高、模型参数选择困难等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于变权优化背景值改进的GM(1,1)灰色预测模型。首先，通过引入背景值的概念，对原始数据进行背景值修正。然后，利用变权技术对修正后的数据进行预测模型的参数优化。最后，通过实验验证，证明了该方法在预测精度、模型参数选

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基于卡诺模型与联合分析的老年人APP用户体验优化设计方法标题：基于卡诺模型与联合分析的老年人APP用户体验优化设计方法摘要：随着老龄化社会的到来，老年人APP的使用在日常生活中变得越来越重要。然而，由于老年人的特殊需求和技术能力的局限性，设计一个既满足老年人需求又易于使用的APP是一个具有挑战性的任务。本论文通过综合使用卡诺模型与联合分析的方法，提出了一种基于用户体验优化设计的老年人APP设计方法。通过该方法，设计者可以深入了解老年人的需求，重新设计和优化APP的用户界面和功能，以提高老年人APP的用户体

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基于多区域CGE模型的长江经济带一体化政策效果分析标题：基于多区域CGE模型的长江经济带一体化政策效果分析摘要：长江经济带一体化政策作为中国国家发展战略的重要组成部分，对推动长江经济带区域协调发展具有重要意义。本文应用多区域CGE模型，从经济、产业、就业和环境等方面，对长江经济带一体化政策的效果进行综合分析。研究发现，长江经济带一体化政策在促进经济增长、扩大就业、优化产业结构和改善环境质量等方面取得了显著效果，但仍存在一些问题和挑战，需要进一步改进和完善。因此，未来在推动长江经济带一体化发展过程中，应注重

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2024-12-05

基于初始条件优化的GM(1.1)模型在黑龙江省GDP预测中的应用摘要：在本文中，我们将探讨如何使用基于初始条件优化的GM(1.1)模型来预测黑龙江省GDP。我们将首先介绍GM(1.1)模型的基本概念，接着介绍基于初始条件优化的GM(1.1)模型的优点和原理。然后，我们将介绍如何将该模型应用于黑龙江省GDP的预测，并对预测结果进行分析和评估。最后，我们将总结本文的发现并提出未来研究的建议。关键词：GM(1.1)模型、初始条件优化、黑龙江省GDP预测引言：经济增长对于任何一个国家或地区的发展至关重要。GDP是

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基于UML建模技术的数字化制鞋生产信息管理与控制的实现基于UML建模技术的数字化制鞋生产信息管理与控制的实现摘要：随着信息技术的快速发展，数字化制鞋生产信息管理与控制在鞋类制造业中的重要性日益凸显。本论文通过采用统一建模语言(UML)建模技术，探讨了数字化制鞋生产信息管理与控制的实现方法，旨在提高生产效率、降低生产成本，优化生产管理过程。关键词：数字化制鞋生产、信息管理、控制、UML建模技术1.引言制鞋行业作为世界上发展最快、技术含量较高的服务行业之一，数字化制鞋生产信息管理与控制的实现对于提高制鞋企业的

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基于PSR模型和层次分析法的渤海湾天津近岸海域富营养化评价标题：基于PSR模型和层次分析法的渤海湾天津近岸海域富营养化评价摘要：渤海湾天津近岸海域是中国北方重要的海洋生态系统之一，但近年来其富营养化问题日益严重。本文以PSR模型和层次分析法为基础，对渤海湾天津近岸海域进行富营养化评价。首先，通过分析渤海湾近岸海域的厌氧条件、营养盐含量和叶绿素浓度等指标，构建了PSR评价模型框架。然后，运用层次分析法对各指标权重进行确定，利用PSR模型评估了渤海湾天津近岸海域的富营养化程度。最后，结合评估结果提出了相应的对

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2024-12-05

基于MAYA的Polygon建模方法分析及应用Maya是一种由美国Autodesk公司推出的三维建模、动画制作和视觉效果软件。它是电影、电视和游戏界最常用的软件之一，也是三维建模和动画制作的主要工具。在Maya的建模功能中，Polygon建模是最基础也是最常用的建模方法之一。1.基本原理Polygon建模是在三维场景中用平面多边形拼接而成的，也就是说，它是由许多平面单元构成的。在每个平面单元中，需要设置好顶点、边和面。每个顶点是多边形的关键，边连接两个顶点和面连接三个顶点。这些顶点、边和面在建模过程中可以

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