摘要：随着新兴信息技术的快速发展,农机产品的研发正在向智能化、数字化和科学化发展。农机新产品的研发是一个庞大而复杂的过程,为了实现农机产品的数字化设计过程,提出了一种基于云服务平台的农机数字化新产品设计方法。该方法借助于数字化设计平台,可以资源的共享和分配调度,提高设计效率,降低成本。为此,采用Autodesk数字化设计平台,从农机模型设计,到编程数控加工,再到最后的产品检测,实现农机产品的一体化设计。同时,提出了一种多粒度的资源优选方法,并通过验证发现,利用多粒度算法可以将多目标问题转换为单目标问题,使优选过程变得智能化,从而在农机加工工序、加工时间和产品可靠性上都表现出了较大的优势。

摘要：针对卫星通信网络仿真问题及需求,首先,从卫星通信网络的特点出发,分析了仿真系统基本需求,提出了目前较为可行的仿真系统实现方案和途径;其次,从仿真方法、建模环境、适用范围和仿真粒度4个方面分析了当前主要仿真技术及工具,丰富了卫星通信网络分布式仿真技术研究思路;最后,基于分布式仿真思想,提出了一种分布式卫星通信网络仿真系统设计方案,系统采取"两级三类"体系结构,可实现多层次、多粒度仿真,最小仿真粒度达bit级,为卫星通信网络的设计与优化奠定了基础。

摘要：邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。

摘要：在分析道路交通数据时空特征的基础上,引入多粒度时空数据模型,对道路交通实体对象进行面向对象的抽象,进而对交通网络数据进行组织,设计了交通实体时空信息的整体构架,实现对道路交通时空数据的多粒度组织与管理。

摘要：语音合成是人机交互、人工智能领域的核心技术,传统的语音合成技术相对复杂,需要大量领域专业知识,设计和实现的门槛较高。深度学习方法的应用,像WaveNet、Tacotron等提出降低了语音合成的实现难度。针对维吾尔语语音合成中的复杂前端,采用Tacotron端到端语音合成技术,使用文本以及所对应的音频数据作为学习模型,简化了语音合成的过程,成功实现了低资源语言维吾尔语的语音合成。为了选出最佳粒度单元进一步提高语音合成效果,在原本的Tacotron模型的基础上分别对维吾尔语词、词素、字符为不同粒度单元的文本进行语音合成实验,对结果进行主观及客观评价,得出了基于Tacotron的端到端模型中以字符为粒度单元的语音合成效果优于词和词素粒度单元的结论。这一结论有助于维吾尔语语音合成技术的更进一步发展。

摘要：软件系统是一种典型类型人造复杂系统。理解他们的进化能导致更好的软件工程惯例。在这份报纸，作者把复杂网络理论用作一个工具分析进化面向对象(OO ) 从一个 multigranularity 观点的软件。首先，网络建模的一个多颗粒度软件被建议从颗粒度的三个层次代表一个多版本软件系统的拓扑的结构。然后，广泛地在复杂网络理论使用的一些参数被使用描绘软件网络。由在连续软件系统跟踪参数值，我们关于软件进化有更好的理解。案例研究在一个开放源代码 OO 工程上被进行， Azureus 当说明我们的途径的一个例子，和位于进化特征下面的一些被揭开。这些结果提供一种不同尺寸给我们软件进化并且也的理解为 OO 软件系统的设计和发展是很有用的。

摘要：海战场自然环境仿真是海战仿真系统建设的重要基础。分析了海战仿真系统自然环境仿真的特点与需求,提出了基于多粒度的海战仿真系统自然环境仿真的特征要素;构建了一个海战仿真系统的自然环境通用数据框架,运用动态和静态数据结合和多数据网格组合的方式实现了自然环境要素的XML描述;完成了基于VR-Forces的海战仿真系统自然环境数据设计。建立的自然环境通用数据框架能够为海战仿真系统各模块开发提供快速数据支持。

摘要：可重构架构高效、灵活,能够满足嵌入式处理领域的高性能需求.通过对三种粗粒度与两种多粒度的典型可重构架构进行建模,将算法分类,并映射不同类型的算法到可重构架构上,从硬件利用率,计算时间,输入输出带宽,数据组织形式,数据复用率等五个方面进行分析,得到多粒度的可重构架构,配以灵活的互联能够更好地完成各类算法,但是总体的硬件利用率较低.而数据带宽仍然是可重构架构的瓶颈.为可重构架构设计提供理论依据.

摘要：针对当前许多单件小批量生产模式下的企业无法为物料需求计划(MRP)提供完整基础数据支持以及订单交货期不能自动调整的问题,提出了一种单件小批量生产模式下的MRP改进模型.首先研究了MRP的数学计算模型,得出基础数据在数量上和时间上的计算关系;然后使用数据对象多粒度化和订单定位平移时间的方法对MRP模型进行柔性化改进,实现了基础数据的柔性化设置和订单交期的自动调整;最后对MRP改进模型的算法进行了设计、分析与实现.实验结果表明改进后的MRP模型在容错性和自适应性方面有了较大的提高.

摘要：粗糙集理论是一种处理不确定知识的数学工具,现在粗糙集理论大多数的研究应用都停留在静态表的基础上,但在实际中决策信息表的数据是在不停的增加更新当中,静态的方法在处理不停增加和变换的数据时有着很明显的局限性。本文着眼于研究多粒度时间序列下各个粒度所产生的决策间的相互关联性,并建立了相关的演化模型。同时利用回归分析的方法设计了预测算法。