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基于SVG的矢量图形编辑系统的数据描述模型
被引量：
19
1
作者
甘早斌
李志欣
彭彬
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2005年第1期270-273,共4页
SVG是W3C组织制定的一套基于XML的可扩展矢量图形语言描述规范,可以用来描述矢量图形、图像、文本等图形对象。为了在Web上显示图形并对图元进行操作,提出了一个支持SVG的矢量图形编辑系统的数据模型。该模型采用面向对象的方法来描述,...
SVG是W3C组织制定的一套基于XML的可扩展矢量图形语言描述规范,可以用来描述矢量图形、图像、文本等图形对象。为了在Web上显示图形并对图元进行操作,提出了一个支持SVG的矢量图形编辑系统的数据模型。该模型采用面向对象的方法来描述,主要包括类结构、图元描述模型和SVG解析模型。实践证明,根据这个模型能够设计出高效率的独立于具体应用的图形编辑系统,为生成SVG图形文件提供一个可视化环境。
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关键词
XML
SVG
图形对象
图元
DOM
矢量图形编辑系统
数据描述模型
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职称材料
面向移动自组网的Web服务元数据描述
被引量：
1
2
作者
张程
朱庆生
+1 位作者
陈自郁
廖志伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第11期4119-4123,4127,共6页
从建立面向移动自组网的Web服务应用的平台出发,针对移动自组网的特点和该环境内Web服务应用的特征,提出了一种基于语义的元数据描述模型,并结合该元数据描述模型设计了高效可行的服务匹配策略。实验表明该元数据描述模型可以充分体现...
从建立面向移动自组网的Web服务应用的平台出发,针对移动自组网的特点和该环境内Web服务应用的特征,提出了一种基于语义的元数据描述模型,并结合该元数据描述模型设计了高效可行的服务匹配策略。实验表明该元数据描述模型可以充分体现移动终端的变化性和时间性,与之结合使用的匹配策略算法在实用性明显优于Jini等方式实现。
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关键词
移动WEB服务
元
数据描述模型
移动自组网
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职称材料
面向城市排水管网缺陷诊断的鲁棒无监督多任务异常检测方法
3
作者
闫龙博
毛文涛
+1 位作者
仲志鸿
范黎林
《计算机应用》
北大核心
2025年第6期1833-1840,共8页
目前利用机器学习技术对城市排水管网渗漏等典型缺陷状态检测异常已成为城市智能管理的焦点;但实际场景下采集的管网监测数据包含了大量噪声,尤其是降雨造成的液位数据突变,会严重影响管网渗漏检测结果的准确性和可靠性。为解决上述问题...
目前利用机器学习技术对城市排水管网渗漏等典型缺陷状态检测异常已成为城市智能管理的焦点;但实际场景下采集的管网监测数据包含了大量噪声,尤其是降雨造成的液位数据突变,会严重影响管网渗漏检测结果的准确性和可靠性。为解决上述问题,提出一种面向排水管网缺陷诊断的鲁棒无监督多任务异常检测方法。首先,构建融合多个物理监测站点时空信息的深度多任务支持向量数据描述(SVDD)模型,针对各站点分别建立基于超球的单分类判别器,以提取各站点异常检测规则,并建立规则适配机制,获得多个站点的公共特征表示;其次,基于所获得的特征表示,对各站点的SVDD模型进一步引入滑动窗口,连续识别管网监测数据中的异常波动,进而确定管网监测数据序列中公共干扰因素造成的噪声点,并对噪声点进行多项式插值修正,由此排除降雨等产生的不规则噪声干扰;最后,使用修正后的监测序列进行基于自编码器(AE)重构误差的管网渗漏检测。利用常州市清潭水务管理系统采集的2017—2018年城区排水管网监测数据进行验证,结果显示,所提方法和人工检修结果相符合,同时相较于基于统计方法和传统机器学习方法,检测结果更准确,误检率更低。以清潭东区域为例,该方法在应对降雨干扰时的误检率较次优方法USAD(Unsupervised Anomaly Detection)降低了5.47个百分点,显著提升了模型在强噪声场景下的鲁棒性,进一步验证了所提方法的准确性与实用性。
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关键词
排水管网
异常检测
时间序列
多任务学习
支持向量
数据描述模型
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职称材料
题名
基于SVG的矢量图形编辑系统的数据描述模型
被引量：
19
1
作者
甘早斌
李志欣
彭彬
机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2005年第1期270-273,共4页
文摘
SVG是W3C组织制定的一套基于XML的可扩展矢量图形语言描述规范,可以用来描述矢量图形、图像、文本等图形对象。为了在Web上显示图形并对图元进行操作,提出了一个支持SVG的矢量图形编辑系统的数据模型。该模型采用面向对象的方法来描述,主要包括类结构、图元描述模型和SVG解析模型。实践证明,根据这个模型能够设计出高效率的独立于具体应用的图形编辑系统,为生成SVG图形文件提供一个可视化环境。
关键词
XML
SVG
图形对象
图元
DOM
矢量图形编辑系统
数据描述模型
Keywords
XML
SVG
graphic object
graphic element
DOM
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
面向移动自组网的Web服务元数据描述
被引量：
1
2
作者
张程
朱庆生
陈自郁
廖志伟
机构
重庆大学计算机学院
中国联通重庆分公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第11期4119-4123,4127,共6页
基金
国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050611027)
国家科技部科技攻关计划重点项目(2007BAH08B04)
文摘
从建立面向移动自组网的Web服务应用的平台出发,针对移动自组网的特点和该环境内Web服务应用的特征,提出了一种基于语义的元数据描述模型,并结合该元数据描述模型设计了高效可行的服务匹配策略。实验表明该元数据描述模型可以充分体现移动终端的变化性和时间性,与之结合使用的匹配策略算法在实用性明显优于Jini等方式实现。
关键词
移动WEB服务
元
数据描述模型
移动自组网
Keywords
mobile Web service
meta-data description
MANET
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向城市排水管网缺陷诊断的鲁棒无监督多任务异常检测方法
3
作者
闫龙博
毛文涛
仲志鸿
范黎林
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
智慧商务与物联网技术河南省工程实验室
常州市排水管理处
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第6期1833-1840,共8页
基金
国家自然科学基金-河南联合基金资助项目(U1704158)
教育部学位与研究生教育发展中心2023年度主题案例项目(ZT-231047608)
江苏省建设系统科技项目(2022ZD084)。
文摘
目前利用机器学习技术对城市排水管网渗漏等典型缺陷状态检测异常已成为城市智能管理的焦点;但实际场景下采集的管网监测数据包含了大量噪声,尤其是降雨造成的液位数据突变,会严重影响管网渗漏检测结果的准确性和可靠性。为解决上述问题,提出一种面向排水管网缺陷诊断的鲁棒无监督多任务异常检测方法。首先,构建融合多个物理监测站点时空信息的深度多任务支持向量数据描述(SVDD)模型,针对各站点分别建立基于超球的单分类判别器,以提取各站点异常检测规则,并建立规则适配机制,获得多个站点的公共特征表示;其次,基于所获得的特征表示,对各站点的SVDD模型进一步引入滑动窗口,连续识别管网监测数据中的异常波动,进而确定管网监测数据序列中公共干扰因素造成的噪声点,并对噪声点进行多项式插值修正,由此排除降雨等产生的不规则噪声干扰;最后,使用修正后的监测序列进行基于自编码器(AE)重构误差的管网渗漏检测。利用常州市清潭水务管理系统采集的2017—2018年城区排水管网监测数据进行验证,结果显示,所提方法和人工检修结果相符合,同时相较于基于统计方法和传统机器学习方法,检测结果更准确,误检率更低。以清潭东区域为例,该方法在应对降雨干扰时的误检率较次优方法USAD(Unsupervised Anomaly Detection)降低了5.47个百分点,显著提升了模型在强噪声场景下的鲁棒性,进一步验证了所提方法的准确性与实用性。
关键词
排水管网
异常检测
时间序列
多任务学习
支持向量
数据描述模型
Keywords
drainage pipe network
anomaly detection
time series
multi-task learning
Support Vector Data Description(SVDD)model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVG的矢量图形编辑系统的数据描述模型
甘早斌
李志欣
彭彬
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2005
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向移动自组网的Web服务元数据描述
张程
朱庆生
陈自郁
廖志伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向城市排水管网缺陷诊断的鲁棒无监督多任务异常检测方法
闫龙博
毛文涛
仲志鸿
范黎林
《计算机应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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