摘要：通过对食品包装机械的研究及设计方法的优化,分析了设计食品包装机械时所关联的属性,利用属性约束和产品数据管理系统(PDM),规划并建立了属性间的关联矩阵、知识推理规则和知识库,提出了优化设计时的实施算法。实践表明,利用属性约束进行优化设计规划和设计算法,使设计速度提高了30%左右,可使设计模式更进一步地向模块化和推理化的目标发展。

摘要：研究公路造价问题,传统的公路工程造价估算中类比性差,难以考虑影响工程造价的多种影响因素,精度不高,存在着各种不同的缺陷,难以获得准确的估价结果。对影响公路工程造价特征因素进行分析的基础上,提出一种公路造价因素约束广义预测控制算法,构造了影响公路造价的各种属性数据,造价目标函数中采用线性不等式约束最优化算法,保证造价计算偏差得到修正。实验结果表明:该方法可增强造价估计的准确性,有效地提高了估算精度。

摘要：传统序列模式挖掘算法往往忽略了序列模式本身的时间特性,所考查的序列项都是单一事件,无属性约束。提出了一种挖掘多属性约束事件序列关联规则的方法。此方法基于传统的Apriori和AprioriAll算法,考虑了应用环境下事件序列模式中事件之间的过渡时间,采用分层式挖掘思想,先挖掘频繁序列模式,然后从频繁事件序列中挖掘多属性约束项的关联规则。实例分析为挖掘带时间限多属性约束的序列模式提供了实施思路。

摘要：本文针对目前空间矢量数据中面-面关系情况复杂、检查工作量大、检查算法单一,无法快速、准确进行自动化检查的问题,研究了基于要素属性约束机制的不合理面-面关系检查方法,综合利用属性代码和要素关系进行属性值的约束,设计可定制参数的检查算法,对可能出现错误的面-面关系制定检查规则,再利用这些规则的组合进行自动检查。经实验验证,该方法可提高检查效率和准确性。

摘要：介绍了动态更新模式、流程、方法与实现,包括数据结构约束、流程建立、前端编辑工具和后台入库更新工具,使不同专业不同分工的规划编制人员和数据库管理人员能有序的相互协作,实现“一张图”成果的自动化更新,并提高作业效率,真正的做到一张蓝图干到底。

摘要：非实验室场景下的人脸图片数量巨大,更加贴近生活,对其进行识别具有较大的研究价值。文中对非实验室环境下的人脸属性识别问题进行了研究,提出了一种人脸属性识别网络(Regional Multiple Layer Attributes Related Net,RMLARNet),不仅对人脸特征的提取方式进行了研究,还挖掘了人脸属性间的关系。该网络由3个部分组成:1、将人脸图像分割成包含属性部位的多个局部区域,并将这些局部区域作为输入提取特征信息;2、以Inception V3为迁移模型,采取多个不相邻卷积层迁移方式提取人脸特征;3、搭建了一个以人脸属性关系为约束的属性识别网络。实验结果表明,对CelebA数据集进行筛选处理,创建属性样本较平衡的CelebA-数据集,并在该数据集上设计实验将取得优于现有方法的实验效果。

摘要：为有效解决目前权限管理中存在的授权复杂、不灵活等问题,提出了基于角色的细粒度访问控制模型。改进基于角色的访问控制模型,在其中引入属性约束和用户组,从访问控制的粒度出发分析并设计出基于角色的细粒度模型。新模型有效减少了角色和权限的授予数量,降低了权限管理复杂性,确保了细粒度的访问控制。通过将新模型具体运用到基于J2EE的Web系统并以用户权限树和存储过程实现,表明了新模型的可行性、灵活性和高效性。

摘要：针对决策树C4.5/5.0分类算法及改进的算法在创建决策树时训练误差率和校验误差率相对较高的缺点,提出一些改进策略,即利用属性相关性进行属性约简与度量以达到解决属性集合中的冗余属性,采用一定置信度值进行决策树的修剪,采用优化的Chi2算法更合理更准确地对连续属性进行离散化,基于改进策略设计并实现一个分类器,将改进的算法应用于Breast-cancer实例,实验结果证明改进的算法生成的决策树具有较高的分类正确率。

摘要：掌握CAD数据与GIS数据的转换,对生产管理单位具有现实意义。以勘测定界项目为例,探讨如何将AutoCAD中的图斑注记信息快速且准确地转换成ARCGIS格式下的图形属性信息。通过ARCGIS中的挂接试验,测试不同对齐方式下的注记长度和字符大小对于转点位置的影响,提出基于属性约束的"左位"挂接方案,实现了面状要素注记转换的高效匹配。

摘要：井网部署优化可以在油藏工程中指导新区井网的部署,优化时也应为后期井网加密考虑,为了能够使井网部署结果中控油面积相对较大,研究一种基于井网自身属性的几何约束条件和油藏模型属性约束模型相结合的井网优化算法,该算法通过在确定的几何约束条件基础上,选取油藏模型中单井控油面积最大作为属性约束条件,自动生成满足井网部署要求的优化结果。该算法可用于低渗透油藏井网部署优化方案设计,具有推广应用价值。