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用数据精化验证UML模型演化: 1; 作者刘晓建李战怀《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期117-121,共5页; 基于UML模型的软件开发正在成为主流的软件开发方法,但是UML缺乏精确语义的缺陷阻碍了对模型进行精确分析。本文采用基于状态的方法给出了UML分析和设计模型的形式定义,在数据精化的框架内研究了模型的精化问题,并通过一个实例说明了如... 展开更多; 关键词面向对象 UML 数据精化; 在线阅读下载PDF 职称材料

农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例被引量：5: 2; 作者唐柜彪朱庆伟 +4 位作者董士伟高秉博潘瑜春王怡蓉郜允兵《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2288-2296,共9页; 样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例,研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法:首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性,进一步将样本点类型划分为均... 展开更多; 关键词样本点数据精化均匀变异指数空间分布偏离指数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于程序窗口推理的精化演算: 3; 作者王云峰李必信 +2 位作者庞军查鸣郑国梁《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期1071-1077,共7页; 由于数据精化需要针对更大的程序块 ,所以 ,它比一般的算法精化更加复杂 .在精化演算中过程如何有效地进行数据精化是形式化方法研究中的一个重要内容 .该文介绍了相关的基本概念 .在精化演算的基础上 ,构造了一种数据精化算子 ,并提出... 展开更多; 关键词软件开发精化演算数据精化程序窗口推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GIS的空间数据挖掘技术被引量：5: 4; 作者吴为英《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第3期15-17,22,共4页; 如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。本文从地理信息系统(GIS)方面研究了如何解决这个问题,介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程,并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。; 关键词地理信息系统空间数据挖掘 GIS 云理论空间关联空间聚类数据选择精化数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

智能网联交通系统中的信息物理映射与系统构建被引量：11: 5; 作者张雷沈国琛 +4 位作者秦晓洁成诚欧冬秀李兴华施莉娟《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期79-86,共8页; 提出将人工智能和信息物理融合系统(CPS)的理论与方法集成融入智能交通系统及其应用,探索“人工智能+交通”的交叉创新领域,在交通物理与信息空间映射、网络通信与时空数据规约、交通安全与可信可控关联等关键问题上形成相关的解决方案... 展开更多; 关键词人工智能信息物理交通系统智能网联交通数据精化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于车载激光雷达的铁路既有线复测技术研究被引量：22: 6; 作者汤建凤《铁道工程学报》 EI 北大核心 2016年第12期43-47,共5页; 研究目的:随着铁路运营里程的增加和行车速度的提升,既有线复测的工作量也日益增多。传统的既有线复测方法存在较大的安全隐患,且工序多,作业效率较低,故急需探索一种高效、安全、实用的作业手段。研究结论:(1)车载激光雷达测量技术可... 展开更多; 关键词既有线复测车载激光雷达数据获取数据精化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用数据精化验证UML模型演化: 1; 作者刘晓建李战怀; 机构西北工业大学计算机学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期117-121,共5页; 基金国家自然科学基金(60573096)资助; 文摘基于UML模型的软件开发正在成为主流的软件开发方法,但是UML缺乏精确语义的缺陷阻碍了对模型进行精确分析。本文采用基于状态的方法给出了UML分析和设计模型的形式定义,在数据精化的框架内研究了模型的精化问题,并通过一个实例说明了如何寻找模型状态空间之间的变换关系。该方法是对UML模型进行分析和验证的基础,也是开发自动设计工具的理论依据。; 关键词面向对象 UML 数据精化; Keywords UML （Unifying Modeling language）, data refinement; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例被引量：5: 2; 作者唐柜彪朱庆伟董士伟高秉博潘瑜春王怡蓉郜允兵; 机构西安科技大学测绘科学与技术学院北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心中国农业大学土地科学与技术学院; 出处《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2288-2296,共9页; 基金国家重点研发计划课题(2016YFD0800904) 北京市自然科学基金项目(8192015) +1 种基金国家自然科学基金项目(41801276)。; 文摘样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例,研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法:首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性,进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量;其次删除聚集样本点,基于研究区历史数据加密稀疏样本点;最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明,研究区样本点的均匀变异指数为0.429,存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点,空间偏离指数为0.327,空间属性插值误差为6.538;冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点,均匀变异指数下降到0.406,特征空间偏离指数微弱下降,空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导,可以服务于土壤污染防治行动计划(土十条)、土壤污染状况详查等,为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。; 关键词样本点数据精化均匀变异指数空间分布偏离指数; Keywords sampling sites data refinement even variation index spatial distribution deviation index; 分类号 X53 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于程序窗口推理的精化演算: 3; 作者王云峰李必信庞军查鸣郑国梁; 机构南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第8期1071-1077,共7页; 基金国家自然科学基金! (No.6 96 730 0 6 ) 国家"九五"重点科技攻关项目基金! (No.98- 780 - 0 1- 0 7- 0 6 )资助; 文摘由于数据精化需要针对更大的程序块 ,所以 ,它比一般的算法精化更加复杂 .在精化演算中过程如何有效地进行数据精化是形式化方法研究中的一个重要内容 .该文介绍了相关的基本概念 .在精化演算的基础上 ,构造了一种数据精化算子 ,并提出一种基于数据精化演算和程序窗口推理的数据精化的方法 .; 关键词软件开发精化演算数据精化程序窗口推理; Keywords Formal software development method, refinement calculus, data refinement, program window inference.; 分类号 TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GIS的空间数据挖掘技术被引量：5: 4; 作者吴为英; 机构湖州师范学院法商学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第3期15-17,22,共4页; 文摘如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。本文从地理信息系统(GIS)方面研究了如何解决这个问题,介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程,并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。; 关键词地理信息系统空间数据挖掘 GIS 云理论空间关联空间聚类数据选择精化数据; Keywords data mining geographical information system spatial data mining; 分类号 P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程] TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能网联交通系统中的信息物理映射与系统构建被引量：11: 5; 作者张雷沈国琛秦晓洁成诚欧冬秀李兴华施莉娟; 机构同济大学上海自主智能无人系统科学中心同济大学交通运输工程学院同济大学中国交通研究院浙江省交通运输科学研究院; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期79-86,共8页; 基金浙江省重点研发计划(2021C01011) 上海市科技创新行动计划(20511106400)。; 文摘提出将人工智能和信息物理融合系统(CPS)的理论与方法集成融入智能交通系统及其应用,探索“人工智能+交通”的交叉创新领域,在交通物理与信息空间映射、网络通信与时空数据规约、交通安全与可信可控关联等关键问题上形成相关的解决方案和技术体系,推进实现交通信息物理融合系统及其应用的精准治理。; 关键词人工智能信息物理交通系统智能网联交通数据精化; Keywords artificial intelligence cyber-physical fusion system-transportation intelligent network transportation data refinement; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理] TP393.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于车载激光雷达的铁路既有线复测技术研究被引量：22: 6; 作者汤建凤; 机构中铁第四勘察设计院集团有限公司; 出处《铁道工程学报》 EI 北大核心 2016年第12期43-47,共5页; 基金中铁第四勘察设计院集团有限公司科技研究开发计划项目(2014K144); 文摘研究目的:随着铁路运营里程的增加和行车速度的提升,既有线复测的工作量也日益增多。传统的既有线复测方法存在较大的安全隐患,且工序多,作业效率较低,故急需探索一种高效、安全、实用的作业手段。研究结论:(1)车载激光雷达测量技术可以快速、实时地获取铁路周围地形的空间几何信息,对铁路运营管理几乎零干扰;(2)通过少量地面控制点对原始激光点云数据进行精化处理,可获得满足铁路复测精度要求的海量数据;(3)获取的数码影像成果真实记录了铁路周围的现场状况以及公务设备情况,使得各项调查成果更加直观可靠;(4)本研究成果可应用于既有铁路复测、增设复线、设备维护、景观可视化等方面,可为铁路运营系统信息化管理创造条件。; 关键词既有线复测车载激光雷达数据获取数据精化; Keywords retest of existing lines vehicle laser radar data obtainment data refinement; 分类号 U212.246 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	用数据精化验证UML模型演化	刘晓建李战怀	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例	唐柜彪朱庆伟董士伟高秉博潘瑜春王怡蓉郜允兵	《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于程序窗口推理的精化演算	王云峰李必信庞军查鸣郑国梁	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GIS的空间数据挖掘技术	吴为英	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2004	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	智能网联交通系统中的信息物理映射与系统构建	张雷沈国琛秦晓洁成诚欧冬秀李兴华施莉娟	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于车载激光雷达的铁路既有线复测技术研究	汤建凤	《铁道工程学报》 EI 北大核心	2016	22	在线阅读下载PDF 职称材料