映射模型

摘要： 针对周刃磨损值测量误差大的问题,提出了基于磨损区重构的铣刀周刃磨损的评价方法。从视频显微镜获取的磨损区图像出发,建立三维重构与曲面展开映射模型,实现周刃后刀面磨损区的三维重构以及螺旋面的近似平面展开;应用几何变换,实现第1、第2后刀面磨损区的平面表示及其共面表示,从而得到等效平面磨损区。通过对等效平面磨损区的分析,得到后刀面磨损宽度和磨损面积,进而对铣刀周刃磨损进行评价。在对四刃铣刀的磨损(切削时间为57 min)进行实证研究后发现用重构法得到的磨损宽度、面积相比于用直接法平均增加了0.16 mm和0.067 mm^(2),增率为17.0%和14.9%。研究结果表明了重构法的可行性和准确性。

摘要： 元动作装配单元的可靠与否是机械产品能否稳定运行的关键所在。由于机械产品的多层次结构,使整机性能的分析与建模变得困难。开展了从整机到元动作的映射研究,提取出典型的元动作装配单元。根据元动作装配单元的实际装配行为选取过盈装配接触压力参数,进行元动作装配单元静力分析及固有频率分析,得出元动作装配薄弱处。利用自主设计的试验台对元动作单元性能进行验证。结果表明,对元动作装配单元进行合理的有限元分析,提取出装配结合处的薄弱点,能够对元动作单元的装配提供现实指导。

摘要： 目的构建糖尿病特异性生活质量量表(DSQL)到欧洲五维健康效用量表(EQ-5D)映射模型,将DSQL得分转换为健康效用值。方法从江苏省糖尿病并发症监测点上按糖尿病4种并发症进行抽样调查,418例患者作为训练集,75例糖尿病患者作为验证集。使用普通最小二乘法(OLS)、Tobit回归法和截尾最小绝对偏差法(CLAD)建立模型,调整R 2、平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)评价每个模型,用训练集进行内部十折交叉验证,用验证集进行外部验证。结果训练集平均年龄为62.07岁,糖尿病特异性生存质量量表的平均得分为49.15分,EQ-5D效用值平均为0.9435。三种回归方法中,CLAD法的预测效果最好,该模型由生理功能、心理精神、社会关系和治疗影响以及生理功能和心理精神的交互作用组成。结论当有DSQL得分而无EQ-5D结果时,可以运用本文的映射模型获得效用值,用于卫生经济学评价和临床研究。

摘要： 基于XML技术构建舰船信息中心实时内存数据库,为舰船信息中心的实时信息显示与处理提供保障。以舰船信息中心所获取的实时信息为源数据,存入源数据库;运用XML技术创建源数据库表与待建实时内存数据库表之间的格式映射模型,转换数据格式后写入文档内,再利用VTD-XML解析模型解析转换此时的文档数据。最后一致性校验解析转换后的XML文档数据,并向待构建实时内存数据库内存入此类数据。实验结果表明,该方法在清洗更新与解析转换XML文档数据时具有较好的处理效果,数据库内包含舰船航行的实时动态轨迹、实时定位以及实时动态方位图像等信息,可有效保障舰船信息中心信息显示与处理的实时性。

摘要： 为了研究自动驾驶汽车交通协调性的主客观映射评价模型,以高速公路匝道汇入为研究场景,首先基于自然驾驶数据的交互样本数据,以自车平均行驶速度、并线时刻侧向速度、并线时刻车头TTC、并线时刻两车相对侧向速度和对手车减速程度等客观指标数据和交通协调性主观评价结果作为模型输入和输出,构建映射评价模型;然后设计2×2交叉对比实验,并分析数据预处理方法及神经网络类型对评价模型效果的影响.研究结果显示,基于线性函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为95.71％和80.00％,基于阶梯函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为94.60％和73.25％.由此可见,模型评价效果较好,所建立的客观表征指标集能够较好地表达专家对车辆交通协调性表现的评价.在建模方法方面,基于BP神经网络的映射评价模型的表现优于Dropout神经网络模型,能够根据客观数据更准确地得到符合专家评判标准的评价结果.在样本数据预处理方法方面,线性函数归一化处理方法能够在消除数据间数量级差异的同时保留客观表征指标集数据在不同样本之间的差异,能提高映射评价模型的评价精度.因此,在小样本数据量下,基于线性函数归一化和BP神经网络的映射评价模型构建方案的评价效果更优.

摘要： 针对立铣刀底刃磨损值难以准确测量的问题,提出了一种基于等效平面磨损区的底刃磨损评价方法(称等效法)o面向四刃立铣刀,建立了磨损区边界点由二维向三维的映射模型,实现了磨损区的三维重构;应用几何变换,完成了底刃第一、二后刀面磨损区重构点的平面表示;在构建底刃等效平面磨损区的基础上,完成了对铣刀磨损的评价.在用硬质合金铣刀铣削淬硬钢件的实验中,选取了铣削时间为42 min的磨损区图像.结果 表明:相比直接测量法,等效法获取的磨损区宽度增加了约8.0％～11.1％,面积增加了约6.9％～ 10.7％;底刃第二后刀面的磨损对评价影响明显.研究结果阐明了磨损区重构方法的可行性与准确性.

摘要： 为了加强图像的视觉传达效果、提高其真实感、增加视觉冲击效果,提出一种影像与图形融合的视觉信息可视化传达.首先将IHS变换法与Brovery融合法相结合,运用调节因子实施准确操控,建立映射模型,将TOF三维信息的锥形区域映射到平面中,并保存其深度信息,在平面中设置坐标系,根据像素点与所对应的深度信息合理变换,使其全部映射到坐标系中,从而获得三维数据信息,实现视觉信息可视化传达.仿真结果表明:融合后的图像通过映射处理能够达到较强的视觉效果,具有直观性、显著性以及实用性.

摘要： 为了分析源荷不确定下的热网热能灵活输运问题,开展基于映射模型的城市热网热能输运灵活性研究.采用机理建模与运行数据辨识结合的热网高精度映射建模方法,建立与物理热网行为特性一致的映射模型,通过模型特征参数估计,提高仿真计算精度.同时,在此基础上提出量化分析热能输配灵活性的方法.结合某北方城市热网开展多样化供需组合条件下的灵活性定量评估,并将该分析方法与现有管网可靠度理论进行对比.对23个热力站开展灵活性与管网可靠度分析,对比结果表明,灵活性更侧重分析管网整体的灵活输运能力,可以用于管网输运瓶颈的分析,可靠度更侧重分析热网中元件本身的属性,可以用于管道容量及可靠性的分析.该灵活性分析方法可以为提升热网调控灵活性奠定理论基础.

摘要： 表面硬度是盾构滚刀的重要参数,直接影响到刀具的使用寿命、工程效率和施工成本,鲜有研究运用相似工况下的数据进行显微硬度的预测。以盾构滚刀特种钢为对象,分别对经锻造且球化退火处理的工件(普通工件)以及再经调质处理后的工件(调质工件)进行激光表面淬火,提出一种基于近似工况映射模型的硬化效果预测方法。首先,测量普通工件和调质工件在激光表面淬火后的显微硬度,分别确定其高硬度区的特征参数(深度、宽度)。然后,建立激光工艺参数与普通工件高硬度区特征参数之间的Kriging模型,并采用最小二乘法和残差拟合补偿,建立激光工艺参数关于调质工件高硬度区特征参数的映射模型。最后,采用留一法对该映射模型的预测精度进行验证。结果表明,该映射模型实现了显微硬度的有效预测,相比基于单一工况数据的近似模型,具有较好的预测精度。所提出的映射模型可充分运用两种相似工况下的先验数据,从而进行有效的数据预测。

摘要： 目的 运用隐喻映射方法 ,以喻体的分析为基础,围绕产品创意设计中的关系数据库建立隐喻与产品之间系统化、条理化的感性关联认知关系.方法首先通过产品隐喻中的喻体来构建产品本体与隐喻之间的关联,提出隐喻理解和认知构建过程,然后在分析用户需求的基础上进行隐喻映射模型的层次建立,细化和完善感性特征要素,实现产品新对象新特性的识别.结果 从中式餐具产品的隐喻映射模型分析得到本体与喻体相互间新建立的认知关系并着重分析其差异,对照原有隐喻映射关系从而识别出新产品设计中的创新点.结论 隐喻映射分析的方法便于可视化认知设计的构建,具有对产品进行感性形象化描述的优势.

摘要： 当今,网络运营商提供多种多样的视频服务,传统视频服务的质量评价方法是基于服务质量(Quality of Service,QoS)参数的评价.然而,视频只有通过用户的主观评价才能保证评价结果的准确性.由于服务质量参数(QoS)比体验质量(Quality of Experience,QoE)主观分数容易获取,因此,本文在相关文献研究的基础上,将指数模型进行泰勒展开,提出了一种适用于实时评价的QoS/QoE映射模型,并给出模型验证的流程图.本文第一部分对QoS和QDE进行研究概述，提供了Qos和QoE的精确定义；第二部分对已发表文献中QDS和QDE映射模型进行分类论述；第三部分根据对已有模型的研究，提出一种无参考的QoS／QoE映射评价模型：首先提取QoS参数，然后归一化QoS参数的值，计算出QoS参数的值，采用多阶菲线性回归方程模型，建立视频流的QoE与QoS参数的映射模型，最后给出模型验证的流程图。

摘要： 在网络数据中心的虚拟化系统中,由于用户的请求速率是随着时间的变化而变化的,从而导致虚拟机所要求的物理资源也会变化.但是现今的虚拟化系统中,并没有动态去调节虚拟机间的资源分配,从而会让各个的虚拟机不能有效地利用物理资源.该文针对网络数据中心虚拟机资源分配不合理所导致的服务质量不能满足用户要求的问题,首先通过建立灰度预测模型来预测用户服务的请求速率,以网络基准测试和多项式建模的这种方法,从而建立一个特定的服务质量下的资源分配与请求速率之间的映射模型,然后达到最终目的即通过为虚拟机分配满足性能要求的最小资源量,提高系统资源利用率和满足用户QoS.

摘要： 通过分析和理解IEC61850协议，介绍了MMS服务与IEC61850协议以及它们之间的映射对应关系，提出了一种基于IEC61850与MMS映射的模型系统结构，在保留原有软硬件资源情况下，可以将常规变电站设备接入带有IEC61850协议的环境，既保护了原始投资，节省了资源，还能解决不同厂商设备之间的互操作问题。

摘要： 通过分析和理解IEC61850协议，介绍了MMS服务与IEC61850协议以及它们之间的映射对应关系，提出了一种基于IEC61850与MMS映射的模型系统结构，在保留原有软硬件资源情况下，可以将常规变电站设备接入带有IEC61850协议的环境，既保护了原始投资，节省了资源，还能解决不同厂商设备之间的互操作问题。

摘要： 通过分析和理解IEC61850协议，介绍了MMS服务与IEC61850协议以及它们之间的映射对应关系，提出了一种基于IEC61850与MMS映射的模型系统结构，在保留原有软硬件资源情况下，可以将常规变电站设备接入带有IEC61850协议的环境，既保护了原始投资，节省了资源，还能解决不同厂商设备之间的互操作问题。

摘要： 通过分析和理解IEC61850协议，介绍了MMS服务与IEC61850协议以及它们之间的映射对应关系，提出了一种基于IEC61850与MMS映射的模型系统结构，在保留原有软硬件资源情况下，可以将常规变电站设备接入带有IEC61850协议的环境，既保护了原始投资，节省了资源，还能解决不同厂商设备之间的互操作问题。

摘要： 通过分析和理解IEC61850协议，介绍了MMS服务与IEC61850协议以及它们之间的映射对应关系，提出了一种基于IEC61850与MMS映射的模型系统结构，在保留原有软硬件资源情况下，可以将常规变电站设备接入带有IEC61850协议的环境，既保护了原始投资，节省了资源，还能解决不同厂商设备之间的互操作问题。

摘要： 手机用户感知QoE(Quality of Experience)表征了用户对业务感受的满意程度,已成为业界关注的焦点.本文根据影响QoE的因素建立QoE的评估体系,即QoE-KQI-KPI-设备的映射关系,根据这个模型将KPI(Key Performance Indicators)详细的映射向KQI(Key Quality Indicators),并且客观的监测出用户感知的得分;将KPI映射向影响因素,包括终端质量、设备运行质量、网络容量和网络覆盖,利于问题的粗定位,便于移动公司内部部门间协作和人员管理,便于内部组织雪球和责任管理.

摘要： 手机用户感知QoE(Quality of Experience)表征了用户对业务感受的满意程度,已成为业界关注的焦点.本文根据影响QoE的因素建立QoE的评估体系,即QoE-KQI-KPI-设备的映射关系,根据这个模型将KPI(Key Performance Indicators)详细的映射向KQI(Key Quality Indicators),并且客观的监测出用户感知的得分;将KPI映射向影响因素,包括终端质量、设备运行质量、网络容量和网络覆盖,利于问题的粗定位,便于移动公司内部部门间协作和人员管理,便于内部组织雪球和责任管理.

摘要： 手机用户感知QoE(Quality of Experience)表征了用户对业务感受的满意程度,已成为业界关注的焦点.本文根据影响QoE的因素建立QoE的评估体系,即QoE-KQI-KPI-设备的映射关系,根据这个模型将KPI(Key Performance Indicators)详细的映射向KQI(Key Quality Indicators),并且客观的监测出用户感知的得分;将KPI映射向影响因素,包括终端质量、设备运行质量、网络容量和网络覆盖,利于问题的粗定位,便于移动公司内部部门间协作和人员管理,便于内部组织雪球和责任管理.

摘要： 本发明公开了一种基于映射边界优化的三维物体模型纹理映射方法。该方法分两步对三维模型纹理映射中的映射边界进行优化，从而有效减小在纹理映射中由于摄像头标定误差等干扰导致的接缝问题。该方法首先通过优化映射边界使其周围的纹理复杂度减小，然后再进一步优化和二维图像中图像边缘对应的映射边界区域，提高边界两侧二维图像边缘的一致性，从而降低包括摄像头标定误差在内的各类误差对纹理映射的影响。由于本发明着重提高图像边缘周围的纹理映射的质量，将容易产生接缝的边界区域搬移到纹理较简单的区域，符合人体的视觉感官系统的特点，同时易于实现，有较广泛的使用前景。

摘要： 本发明提出一种二维图纸与三维模型的映射系统创建方法及映射查找方法，将BIM信息模型及常规CAD二维图纸进行数据提取，并进行数据映射，为工程施工的数据多维度可视化提供解决方案。本发明中，模型文件存储在非关系型数据库中，模型文件与设备信息统一存储在关系型数据库中；通过设备类型ID关联设备符号、设备类型数据，通过实例唯一标识、设备ID关联工程设备与二三维实例，从而设备符号与设备类型同步关联，工程设备数据与二三维实例同步关联；通过二维图纸中实例记录的ID信息，在关系型数据库中查找设备信息，并在三维场景中查询三维实例，达到二三维关联，反之亦然，并能同时显示设备信息。

摘要： 本发明公开了一种基于映射边界优化的三维物体模型纹理映射方法。该方法分两步对三维模型纹理映射中的映射边界进行优化，从而有效减小在纹理映射中由于摄像头标定误差等干扰导致的接缝问题。该方法首先通过优化映射边界使其周围的纹理复杂度减小，然后再进一步优化和二维图像中图像边缘对应的映射边界区域，提高边界两侧二维图像边缘的一致性，从而降低包括摄像头标定误差在内的各类误差对纹理映射的影响。由于本发明着重提高图像边缘周围的纹理映射的质量，将容易产生接缝的边界区域搬移到纹理较简单的区域，符合人体的视觉感官系统的特点，同时易于实现，有较广泛的使用前景。

摘要： 本发明提供一种视频高动态范围反色调映射模型构建方法，包括：将原始高动态范围视频剪切为多个高动态范围视频，频转化为标准动态范围视频，与高动态范围视频组成有监督的数据集，作为后续的训练数据集；建立基于三维卷积神经网络和跳跃式连接的视频生成网络；对所述视频生成网络建立由空间特征、时域特征、本征特征和感知特征综合的目标损失函数，采用所述训练数据集不断训练优化，得到最终网络模型。本发明还提供了对应的构建装置，以及视频高动态范围反色调映射方法。本发明改善视频闪烁问题，并考虑到高动态范围视频的空间特性，本征特性以及时域特性，更好地实现了对高动态范围视频的反色调映射。

摘要： 本发明提供一种社交网络账号映射模型训练方法，包括：1)将映射关系已知的微博s账号集合中的任一个账号与微博t账号集合中的任一个账号进行两两组合构成训练集；2)对每一个账号组合提取账号组合特征向量，包括：该账号组合中两个账号各自的文本特征，两个账号在各自所属微博中的社交关系特征，以及两个账号的扩展共同邻居特征，扩展共同邻居是两个账号各自的邻居账号中，那些已知属于同一个自然人的邻居账号对；3)基于机器学习技术进行训练得到社交网络账号映射模型。本发明还提供了相应的社交网络账号映射方法及系统。本发明能够减少关系数据稀疏性对映射结果的不利影响，有效地提高社交网络账号映射的准确率。

摘要： 本发明涉及一种结构‑功能脑网络双向映射构建方法及脑网络双向映射模型，方法包括，构建特征预处理模块，得到脑结构网络和脑功能网络；构建结构特征提取模块和功能特征提取模块，得到大脑的结构特征和功能特征；构建结构分类器模块和功能分类器模块，得到基于结构特征的病情分类结果和基于功能特征的病情分类结果；构建结构‑功能双向映射网络，对脑结构网络和脑功能网络进行双向映射；利用预处理后的所述脑结构网络和脑功能网络的数据集，对构建的结构特征提取模块和功能特征提取模块、结构分类器模块和功能分类器模块及结构‑功能双向映射网络进行训练学习。使得构建的脑网络模型有助于揭示大脑结构和功能之间复杂关系。

摘要： 本发明提供一种视频高动态范围反色调映射模型构建方法，包括：将原始高动态范围视频剪切为多个高动态范围视频，频转化为标准动态范围视频，与高动态范围视频组成有监督的数据集，作为后续的训练数据集；建立基于三维卷积神经网络和跳跃式连接的视频生成网络；对所述视频生成网络建立由空间特征、时域特征、本征特征和感知特征综合的目标损失函数，采用所述训练数据集不断训练优化，得到最终网络模型。本发明还提供了对应的构建装置，以及视频高动态范围反色调映射方法。本发明改善视频闪烁问题，并考虑到高动态范围视频的空间特性，本征特性以及时域特性，更好地实现了对高动态范围视频的反色调映射。

摘要： 本申请实施例公开了建立术语映射模型、实现标准词映射的方法、装置及设备，建立术语映射模型的方法包括：先通过对标准词和非标准词进行实体识别，得到对应的分词，并对对应的分词进行文本特征的提取。将具有对应关系的标准词与非标准词的第一文本组合中的标准词和非标准词对应的分词的文本特征进行拼接，得到标准词和非标准词的总体文本特征后再进行拼接，生成正样本训练数据；将不具有对应关系的标准词与非标准词的第二文本组合中的标准词和非标准词对应的分词的文本特征进行拼接，得到标准词和非标准词的总体文本特征后再进行拼接，生成负样本训练数据；利用正样本训练数据和负样本训练数据，训练生成具有较高准确度的术语映射模型。

摘要： 本申请公开了色调映射模型的训练方法、色调映射方法、及电子设备、存储介质。其中，色调映射模型的训练方法包括：确定至少一组训练图像对；所述至少一组训练图像对中的每一组训练图像对由源训练图像和对应的目标训练图像构成；构成一组训练图像对的源训练图像和对应的目标训练图像为关于相同图像内容的两张亮度不同的低动态范围LDR图像；所述目标训练图像为满足设定的图像质量指标的图像；采用所述至少一组训练图像对训练色调映射模型；其中，所述色调映射模型用于改变输入图像中至少一个像素的像素状态，所述像素状态包括：像素的颜色和/或亮度。

摘要： 本发明提供一种社交网络账号映射模型训练方法，包括：1)将映射关系已知的微博s账号集合中的任一个账号与微博t账号集合中的任一个账号进行两两组合构成训练集；2)对每一个账号组合提取账号组合特征向量，包括：该账号组合中两个账号各自的文本特征，两个账号在各自所属微博中的社交关系特征，以及两个账号的扩展共同邻居特征，扩展共同邻居是两个账号各自的邻居账号中，那些已知属于同一个自然人的邻居账号对；3)基于机器学习技术进行训练得到社交网络账号映射模型。本发明还提供了相应的社交网络账号映射方法及系统。本发明能够减少关系数据稀疏性对映射结果的不利影响，有效地提高社交网络账号映射的准确率。