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李怀英

作品数:5 被引量:15H指数:3
供职机构:合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇知识
  • 2篇本体
  • 2篇云制造
  • 1篇样条曲面
  • 1篇知识表示
  • 1篇知识分类
  • 1篇知识建模
  • 1篇知识情境
  • 1篇知识推送
  • 1篇设计知识
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索算法
  • 1篇情境
  • 1篇曲面
  • 1篇组合优化
  • 1篇维数
  • 1篇基于本体
  • 1篇和声搜索
  • 1篇和声搜索算法
  • 1篇仿真

机构

  • 5篇合肥工业大学
  • 4篇教育部
  • 1篇合肥学院
  • 1篇安徽财贸学院

作者

  • 5篇李怀英
  • 3篇王力
  • 2篇倪志伟
  • 2篇尹道明
  • 2篇王士凯
  • 1篇张敞
  • 1篇章义刚
  • 1篇高雅卓
  • 1篇王会颖
  • 1篇江萍

传媒

  • 2篇计算机技术与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇合肥学院学报...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型
2013年
由于高维OLAP数据集包含的信息量过大并且质量参差不齐,导致用户在查询时难以选取合适的维度集合进行操作,从而影响了决策的效率和准确性。为此,提出将变量选择方法应用于OLAP查询推荐的过程中。为了在包含海量高维信息的OLAP仿真数据集合中识别与度量属性无关的噪声属性及彼此之间存在相关性的维度属性,从而缩小查询范围,同时保持度量属性空间划分结果的准确性,基于非参数方法设计了一种用于支持OLAP查询推荐的变量选择算法FFTB,构建了基于变量选择的OLAP查询推荐仿真模型,通过启发式方法发现与查询目标密切相关的维度,并对OLAP查询的数据环境及查询推荐过程进行了详细的仿真实验,验证了方法的可用性与有效性。仿真实验显示,变量选择方法能够在保证准确性的前提下有效地缩小OLAP查询空间,从而有效辅助决策者从大量数据中选取关键维度,达到OLAP查询推荐的目的,进而提高决策效率。
倪志伟张敞高雅卓李怀英
关键词:OLAP查询高维数据查询推荐
基于情境的知识推送技术研究被引量:4
2013年
基于情境的知识推送技术是解决当前集团企业在知识管理中的知识有效利用的最直接手段,情境与知识的有效结合使知识推送过程更加智能化,提高了知识服务推送的准确性。本研究采用本体描述语言(Ontology Web Language,OWL),完成了领域知识与情境知识本体模型的建立、情境-知识关系模型建立以及情境相似度算法设计。构建出仿真过程知识领域本体模型,运用protégé建模工具进行本体实现。最后在跨学科制造领域知识管理工具中进行知识推送的初步应用及验证。
王士凯王力江萍李怀英尹道明
关键词:云制造知识情境知识建模本体知识推送
网格曲面模型及样条曲面模型的样条实体构建的研究综述
2017年
等几何分析的研究极大地促进了CAD、CAE的无缝结合,而如何构建样条实体模型成为制约等几何分析发展和应用推广的关键瓶颈。从等几何计算的视角出发,介绍NURBS和T样条基础理论,着重介绍了NURBS、B样条和T样条实体建模的研究进展,并分析了各种构建方法的优点和存在的不足。最后,对未来需要进一步深入研究的关键问题进行了分析和探讨。
王会颖章义刚李怀英
关键词:B样条
基于本体的产品设计知识表示研究被引量:6
2014年
针对目前的产品设计知识表示模型或是只局限于产品设计的某一阶段,或是局限于某一设计领域,对产品设计知识的概念存在着分类不清等不足,文中提出一种产品设计知识本体构建方法,并构建基于本体的产品设计知识表示模型。通过分析产品设计知识本体产生的知识概念、属性及知识概念间关系,形式化地定义和描述表示产品设计领域所包含的知识资源,提高企业产品设计知识共享和重用效率。以色选机设计知识表示为例,验证了所提出模型的有效性。
王力李怀英
关键词:知识表示本体产品设计设计知识知识分类
基于和声搜索算法的知识即服务动态组合优化被引量:5
2012年
面向服务的云计算环境为制造领域的知识创新提供了新的思路。知识即服务的动态组合是知识创新过程中的关键技术之一。云计算服务资源的虚拟性和动态性为组合的知识即服务的服务质量提出了新的挑战。针对制造领域知识即服务组合的服务质量优化问题,提出一种改进的和声搜索算法(SLHS),SLHS算法利用Skyline方法对和声记忆库进行初始化以提高算法的运行效率,并采用理想点法选择制造知识即服务以确保解的有效性。仿真实验中引入了基本和声搜索算法作比较。实验结果表明SLHS算法在解的质量方面和算法性能方面均明显优于基本和声搜索算法。
倪志伟尹道明王力李怀英王士凯
关键词:云制造和声搜索算法
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