检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 1998年第8期24卷 16-19页

作者：樊丽萍邹荣金南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 江苏理工大学计算机科学系CG&CAD研究室镇江212000

描述二维自由曲面的造型技术，提出了基于区域填充拉伸、纹理映射、线状模型的造型方法，并对中国水墨画的浮雕造型方法进行了描述。自然物体表面模型的生成技术是二维半模型造型的技术关键，采用由影调到物体表面外形的恢复技术，有效... 详细信息

描述二维自由曲面的造型技术，提出了基于区域填充拉伸、纹理映射、线状模型的造型方法，并对中国水墨画的浮雕造型方法进行了描述。自然物体表面模型的生成技术是二维半模型造型的技术关键，采用由影调到物体表面外形的恢复技术，有效地解决了从实体图象到模型表面的重建问题。

关键词：计算机图形学二维半造型曲面构造模型重建

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基于全序划分结构的开放逻辑

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中国科学（E辑） 1998年第6期28卷 542-549页

作者：张东摩李未南京航空航天大学计算机科学研究所南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 北京航空航天大学计算机系

利用全序划分结构刻画开放逻辑中知识集的可信程度 ,通过重新定义重构概念 ,解决重构操作的唯一性问题 .基于新定义的重构运算 ,证明了只要认知者对新知识不总是采取极端的怀疑态度 ,且信度改变遵循最小改变策略 ,则其认识进程均可收敛。

关键词：开放逻辑重构认识进程知识库全序划分结构

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模糊关系数据库查询语言FSQL

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数据采集与处理 1998年第4期13卷 320-323页

作者：毛宇光朱梧槚朱剑英南京航空航天大学计算机科学与工程系南京大学计算机系软件新技术国家重点实验室南京航空航天大学机电工程学院

模糊数据库是模糊信息处理系统的重要组成部分。本文以ＳＱＬ语言为基础，设计了模糊关系数据库查询语言ＦＳＱＬ。ＦＳＱＬ语言采用了模糊值模糊关系数据模型，提供了相应的模糊数据定义与模糊数据操纵功能。为了便于模糊信息的表示和... 详细信息

模糊数据库是模糊信息处理系统的重要组成部分。本文以ＳＱＬ语言为基础，设计了模糊关系数据库查询语言ＦＳＱＬ。ＦＳＱＬ语言采用了模糊值模糊关系数据模型，提供了相应的模糊数据定义与模糊数据操纵功能。为了便于模糊信息的表示和管理，ＦＳＱＬ语言增加了模糊数据类型，如简单标量型、模糊标量型、简单数集、模糊数集等。另外，为了便于模糊查询，扩充了模糊比较库函数及自定义隶属函数。

关键词：关系型数据库模糊集 FSQL语言信息处理

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基于中介逻辑的时序逻辑系统

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Journal of Mathematical Research and Exposition 1998年第3期18卷 465-471页

作者：施庆生张东摩南京航空航天大学计算机科学与工程系南京建筑工程学院基础部南京大学软件高技术国家重点实验室

本文基于中介逻辑建立了一种中介时序逻辑系统ＭＴＬ（ＭｅｄｉｕｍＴｅｍｐｏｒａｌＬｏｇｉｃ），文中着重讨论了ＭＴＬ的形式系统并给出了它的语义解释，证明了ＭＴＬ系统的可靠性．最后对ＭＴＬ系统和经典时序命题逻辑系统进行对比。

关键词：中介逻辑时序逻辑命题逻辑中介时序逻辑

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支持大规模分布式系统的对象接口描述语言OIDL

支持大规模分布式系统的对象接口描述语言OIDL

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大连--香港国际计算机会议

作者：仲盛王运翔谢立金志权大学计算机科学与技术系南京大学计算机软件新技术国家重点实验室大学计算机科学与技术系大学计算机软件新技术国家重点实验室

在分布式计算系统中，接口描述语言（IDL）是一个重要的核心概念，它使得用户不必考虑网络细节，为RPC应用程序设计提供了迅速可靠的支持。随着网络和分布式技术的发展，尤其是Internet的出现，分布式系统的规模急剧膨胀，适应支持大规... 详细信息

在分布式计算系统中，接口描述语言（IDL）是一个重要的核心概念，它使得用户不必考虑网络细节，为RPC应用程序设计提供了迅速可靠的支持。随着网络和分布式技术的发展，尤其是Internet的出现，分布式系统的规模急剧膨胀，适应支持大规模分布式系统的需要成为IDL的一个重要问题。传统IDL的基础是经典客户机/服务器体系，而经典客户机/服务器体系中存在着客户机对服务器的依赖，使得传统IDL在支持大规模分布式系统方面存在重要的局限性。因此，作者引入了智能服务器系统的概念，设计并实现了一种对象接口定义语言OIDL。与传统IDL相比，它具有更好的透明性和灵活性，使得客户机摆脱对服务器的依赖成为独立的对象实体，因而能够较好地支持大规模分布式系统。

关键词：接口描述语言分布式系统

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IHMCAP算法对噪音数据的处理

IHMCAP算法对噪音数据的处理

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第六届全国机器学习研讨会

作者：周志华陈兆乾南京大学计算机科学与技术系&计算机软件新技术国家重点实验室

增量式混合型多概念获取算法ＩＨＭＣＡＰ将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，实现了两种不同思维层次的靠近。该算法采用了一种独特的增量学习机制，不仅效率高、速度快，而且可以降低算法对噪音数据的敏感度，从而使得ＩＨ... 详细信息

增量式混合型多概念获取算法ＩＨＭＣＡＰ将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，实现了两种不同思维层次的靠近。该算法采用了一种独特的增量学习机制，不仅效率高、速度快，而且可以降低算法对噪音数据的敏感度，从而使得ＩＨＭＣＡＰ可以应用于实时在线学习任务。

关键词：增量学习神经网络噪音处理符号学习