张玉峰
- 作品数：268 被引量：1,576H指数：19
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理建筑科学更多>>
- 一种修饰的羟基磷灰石微胶囊生物材料载体的制备及应用
- 本发明属于生物相容性载体材料的制备及应用技术领域，具体公开了一种修饰的羟基磷灰石微胶囊生物材料载体的制备及应用。将羟基磷灰石纳米颗粒与磷酸二丁酯置于丙酮中，使正丁基修饰至纳米颗粒表面，纳米颗粒表面同时具有羟基基团和正丁基...
- 孙杰尹杉杉张玉峰张泽会李玫
- 文献传递
- 板壳结构有限元分析中切向荷载的施加方法被引量：3
- 2006年
- 结合火电厂钢煤斗结构分析的实际,提出了板壳结构有限元分析中复杂曲面切向荷载的施加方法,即将面荷载转化为等效节点荷载.阐述了算法的思想并编程实现了该算法,介绍了具体的操作过程,可供类似工程结构分析作参考.
- 张玉峰朱前亮徐晗
- 关键词：壳体结构有限元曲面
- 一个基于MPEG-7的语义图像检索系统
- 本文介绍了图像检索的发展状况，包括基于文本的图像检索、基于内容的图像检索和基于语义的图像检索，介绍了基于MPEG-7图像语义的XML描述和检索的实现，最后指出了语义检索发展所要解决的问题。
- 蔡昌许张玉峰李歆
- 关键词：图像检索语义描述XML
- 文献传递
- 基于知识挖掘的产业集群网络创新模型研究
- 2013年
- 知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
- 蔡皎洁张玉峰
- 关键词：知识知识挖掘产业集群网络
- 网络数据挖掘及其在面向Web的知识检索中的应用被引量：11
- 2003年
- 介绍了网络数据挖掘的含义和相关技术 ,并着重介绍了网络数据挖掘方法在面向 Web的知识检索中的应用 :通过对信息源内容与结构的挖掘 ,对用户访问记录的挖掘 ,对专家访问的挖掘 ,发现隐藏在网络数据流背后的知识关联和知识 ,形成特定知识库 。
- 金燕张玉峰
- 关键词：网络数据挖掘网络信息资源知识检索知识库
- 钢筋混凝土烟囱施工详图CAD程序设计与应用被引量：1
- 2008年
- 为了高效快速地绘制出钢筋混凝土烟囱的施工详图,只有通过使用特定的计算机软件才能达到这一目的.基于开发的新一代钢筋混凝土烟囱CAD软件,从施工图CAD程序的设计和应用两个方面阐述了如何实现智能化绘制钢筋混凝土烟囱施工图这一目的.
- 张玉峰张闪林孙瑜蔚
- 关键词：钢筋混凝土烟囱施工详图计算机软件CAD程序
- 基于商务智能平台的企业绩效管理框架研究被引量：6
- 2013年
- 信息时代,越来越多的BPM框架引入数字仪表板、平衡计分卡、关键绩效指标等管理工具用以评估企业绩效,实时监测企业的运营状况,确保企业经营战略的成功实施,目的是使企业了解新一代BPM-BI的框架组成及其潜在的价值。首先介绍BPM产生的历史背景、BPM和BI之间的关系;其次,描述基于商务智能平台的企业绩效管理系统框架,讨论企业绩效管理系统中的BI技术工具和BPM的方法体系,主要从信息资源集成角度揭示企业绩效管理的管理效益和系统功能实施策略。
- 田新张玉峰夏恩德王达政郭德双
- 关键词：企业绩效管理商务智能平衡计分卡
- 国内信息构建研究被引量：10
- 2005年
- 本文通过介绍国内信息构建(IA,Information Architecture)研究的现状和分析对IA的一般理解,指出国内IA研究的进展说明:作为一种理念和应用方法的IA对于推动情报学基础理论研究和丰富情报学实践应用起到了积极和现实的作用。
- 党锋张玉峰
- 关键词：信息构建情报学
- 基于领域本体的语义文本挖掘研究被引量：16
- 2011年
- 为了提高文本挖掘的深度和精度,研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型。该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据库,设计了一种基于语义的模式挖掘算法挖掘文本深层的语义模式。实验结果表明,该模型能够挖掘文本数据库中的深层语义知识,获取的模式具有很强的潜在应用价值,设计的算法具有很强的适应性和可扩展性。
- 张玉峰何超
- 关键词：领域本体语义模式
- 基于语义准则函数的中文评论性文本极性聚类算法研究被引量：1
- 2011年
- 通常用于评论性文本极性挖掘的方法是采用有监督的学习算法完成的,但有监督的学习算法需要大量人工标注的训练集,而且其在处理文本集时还会面临维数灾难、稀疏向量、高时空复杂度、低召回率和精确率等问题而无法用于海量的文本极性分类任务。经典的K-means均值聚类算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一,其具有诸多的优良特性和不足。针对上述情况,本文将语义引入经典K-means均值聚类算法中,构造了专门针对中文评论文本极性判断的极性词语义词典,提出了一种基于语义准则函数的K-means均值聚类算法。这项研究是运用基于语义的聚类方法对汉语主观性文本处理的一次探索。实验结果显示总平均召回率达到了80.70%,总平均精确率达到了67.75%,说明该算法是可行和有效的。
- 徐斌张玉峰
- 关键词：准则函数文本聚类
