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CADCAM技术_盐城工学院中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.在数控编程中，G02 代表的功能是（）。
答案:圆弧插补2.数控语言自动编程需要经过（）。
答案:源程序编制3.数控车床的原点和参考点（）。
答案:不一致4.以下不属于优化问题基本要素的是（）。
答案:优化方法5.CAPP的特点之一是（）。
答案:编制工艺过程速度快6.计算机辅助制造进行的内容有( )。
答案:进行过程控制及数控加工7.目前数控程序检验的方法主要有 ( ) 。
答案:试切_虚拟加工仿真_三维动态切削仿真8.快速原型制造的英文简写名称是（）。
答案:RPM9.CIMS中的集成系指（）。
答案:.集设计、制造、管理为一体10.当前应用得最普遍的一种CAD/CAM型式是（）。
答案:交互型CAD/CAM11.下面哪种软件是专用的“计算机数控编程”软件（）。
答案:MASTERCAM12.CAD/CAM技术的应用有利于实现产品的标准化、通用化和（）。
答案:系列化13.近期机械工程CAD系统所必须具备的基本条件是（）。
答案:数据库_计算方法库_图形支撑系统14.在机械工业中应用计算机辅助设计，可以（）。
答案:提高产品设计质量_缩短设计周期15.计算机图形处理一般指（）图形的处理。
答案:矢量16.在二维图形变换中，其变换矩阵【图片】中，能实现图形的平移变换的是（）。
答案:[l m]17.在消隐处理中，进行极大、极小检验，如果两个面不满足极大、极小条件，则两个面之间（）。
答案:不确定18.二维图形变换是指对点、线、面进行相关操作，以完成（）的改变。
答案:包括前三项19.分辩率是（）。
答案:图形两线条之间的分辩精度20.在实体造型中以物体的棱线和表面为基础来定义和描述几何形体，并能给出完整和显式的界面描述的造型方法称为( )。
答案:几何体素构造法21.在CAD作业过程中，线框模型可以支持的工作是（）答案:生成三视图22.不是激光扫描仪优点的时（）。
基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法的开题报告一、选题背景在互联网时代，推荐系统已经成为了现代化商业的必备技术。
随着数据和计算能力的不断提升，如何构建准确、高效的推荐算法成为了推荐系统研究的重要领域之一。
其中，矩阵分解推荐算法（Matrix Factorization）由于其简单高效、易于实现和扩展等优点，已被广泛应用于推荐系统中。
目前，矩阵分解推荐算法主要分为两类：基于矩阵分解的模型（例如MF、PMF等）和基于邻域方法的模型（例如UserCF、ItemCF等）。
其中，基于矩阵分解的模型通常将用户和物品表示为低维向量，通过学习这些向量来预测用户的评分或隐式反馈（如点击、购买等），从而进行推荐。
而基于邻域方法的模型则主要依靠物品之间的相似度或用户之间的相似度来进行推荐。
然而，这两种方法都存在着各自的问题。
基于矩阵分解的方法往往无法对物品的内容和属性进行有效的利用，从而忽略了物品之间的相似度关系。
而基于邻域方法则存在着数据稀疏性和冷启动问题。
因此，本文提出了一种基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，旨在克服现有矩阵分解推荐算法中存在的问题，提高推荐的准确度和效率。
二、研究目标和意义本文的研究目标是提出一种基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，能够有效地利用物品内容和属性信息，同时解决数据稀疏性和冷启动问题。
具体研究内容包括：1. 建立基于主题回归的物品向量表示方法，将物品属性信息引入矩阵分解框架中。
2. 利用物品相似度关系，对评分矩阵进行补全。
3. 实现基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，并进行实验和分析。
本文的研究意义在于：1. 提出一种新颖的矩阵分解推荐算法，能够更充分地利用物品内容和属性信息。
2. 解决数据稀疏性和冷启动问题，提高推荐的准确度和效率。
3. 为推荐系统的改进和优化提供参考和借鉴。
三、研究方法和步骤本文提出的基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法包含以下步骤：1. 数据处理：将用户评分矩阵转化为稀疏矩阵表示，并进行数据预处理和归一化处理。
矩形件下料优化排样的多群体杂交遗传算法的开题报告一、研究背景与意义在制造业中，矩形件下料是一项基础工艺，其优化排样可以达到降低材料浪费、提高利用率的目的。
因此，矩形件下料优化排样成为制造业中一个重要的研究课题。
然而，由于矩形件形状的多样性和排样数量的大量性，传统的排样方法难以满足时效性和效率性等要求。
因此，如何通过新的优化排样算法提高矩形件下料的生产效率和质量，一直是制造业中待解决的难题。
随着遗传算法在优化问题中的广泛应用，许多研究者开始将遗传算法应用于矩形件下料优化排样中。
然而，由于矩形件下料问题具有多目标和多约束等特点，传统遗传算法存在局限性，难以得到最优解。
因此，研究如何进一步提高遗传算法在矩形件下料优化排样中的应用效果，具有较大的现实意义和研究价值。
二、研究内容及方法本研究基于多群体杂交遗传算法，将其应用于矩形件下料的优化排样中。
本研究的具体内容和研究方法如下：1、建立数学模型。
通过对矩形件的形状和数量进行统计分析，建立矩形件下料优化排样的数学模型，明确目标函数和约束条件。
2、多群体杂交遗传算法。
提出一种基于多群体杂交遗传算法的优化算法。
该算法基于多个群体进行搜索，并通过杂交操作在多个群体之间交换优秀个体，从而加快搜索速度和算法的收敛性，提高算法的精度和效率。
3、编写程序实现。
利用C++语言编写算法程序，实现多群体杂交遗传算法，并进行矩形件下料优化排样的数值实验。
通过实验结果，验证该算法的优化效果和性能表现。
三、研究意义和创新点本研究主要有以下研究意义和创新点：1、通过建立数学模型，明确了矩形件下料优化排样的目标和约束条件，为后续的研究奠定了理论基础。
2、多群体杂交遗传算法能够通过多个群体的交换和合作，充分利用父代信息，提高算法的收敛速度和精度，从而优化矩形件下料的排样效果。
3、本研究的创新点在于将多群体杂交遗传算法应用于矩形件下料优化排样中，通过实验验证，该算法具有较好的优化效果和性能表现。
基于下料特征的大规模零件分组优化方法1. 绪论：介绍零件分组优化的背景和意义，介绍下料特征对分组的影响，提出本文的研究目的和方法。
2. 相关技术：介绍与零件分组优化相关的基本概念、问题分类、优化算法等。
3. 基于下料特征的大规模零件分组算法：详细介绍本文提出的基于下料特征的大规模零件分组算法，包括算法的流程和具体实现方法，特别地，着重阐述下料特征的应用。
4. 算法实验及分析：通过与现有算法进行对比，验证本文提出的算法的优越性，并分析不同因素对算法表现的影响。
5. 结论：总结本文的研究内容和成果，分析本文方法的局限性和未来的拓展方向。
第1章节：绪论近年来，随着计算机技术的快速发展，大规模零件的处理已经成为许多工业领域必须面对的问题。
在工业生产过程中，零件的下料特征往往是影响零件生产效率和质量的重要因素之一。
因此，如何针对零件的下料特征进行有效的分组优化已经成为许多学者研究的热点问题。
本文旨在提出一种基于下料特征的大规模零件分组优化方法，并对该方法进行深入研究与实验，旨在探究该方法在实际生产中的应用和优化前景。
本章节将从以下几个方面入手，介绍零件分组优化的背景和意义，介绍下料特征对分组的影响，提出本文的研究目的和方法。
1.1 零件分组优化的背景和意义随着工业领域的发展，现代制造工业已经进入了高效、精益、智能化的时代。
在这个时代背景下，大规模零件的生产和处理方式已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。
由于零件数量巨大，零件种类繁多，如何快速、高效地将同一类零件进行分组，实现批量生产，已经成为一个亟需解决的问题。
同时，零件分组优化的成功实现也对企业的经济效益和质量管理具有深远的影响。
零件分组优化的成功实现可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，优化生产质量，增强企业的竞争力。
1.2 下料特征对分组的影响零件分组的效果会受到各种不同因素的影响，其中下料特征作为零件的重要属性之一，对分组效果的影响尤为重要。
基于成组技术的零件分类编码研究什么是成组技术？它如何应用于零件分类编码？为什么需要进行零件分类编码研究？本文将一步一步回答这些问题，并介绍成组技术在零件分类编码中的应用。
第一部分：什么是成组技术？成组技术是一种将相似的对象进行聚集的方法。
在许多领域中，成组技术被广泛应用，例如数据挖掘、图像处理和生物信息学等。
在零件分类编码中，成组技术可以帮助实现对零件的自动分类和编码过程。
第二部分：成组技术在零件分类编码中的应用成组技术在零件分类编码中的应用主要有两个方面：特征提取和聚类分析。
特征提取是成组技术在零件分类编码中的第一步。
通过对零件进行特征提取，可以将其转化为数值型的特征向量，便于后续的聚类分析。
特征提取可以基于零件的几何特征、材料特征、功能特征等不同方面进行。
例如，可以提取零件的尺寸、质量、强度等特征。
聚类分析是成组技术在零件分类编码中的核心步骤。
聚类分析基于成组技术，将特征提取后的零件进行分组，相似的零件被放置在同一组中。
聚类分析可以采用不同的算法，例如K均值算法、密度聚类算法和层次聚类算法等。
这些算法可以根据零件的特征向量进行相似性比较，并完成零件的自动分类和编码。
第三部分：为什么需要进行零件分类编码研究？零件分类编码是工业制造中一个重要的环节。
通过对零件进行分类和编码，可以实现零件的快速检索、规范管理和资源共享，提高工业制造的效率和质量。
然而，传统的手动分类和编码方法存在诸多问题，例如效率低下、主观性强、易受知识专业度等因素的限制。
因此，进行零件分类编码研究具有重要意义。
通过利用成组技术和机器学习算法，可以实现对零件的自动分类和编码，提高分类和编码的准确性和效率。
同时，零件分类编码研究也可以促进工业制造的数字化和智能化发展，为工业制造提供更好的支持和服务。
综上所述，成组技术在零件分类编码中起着重要作用。
特征提取和聚类分析是成组技术在零件分类编码中的两个关键步骤。
进行零件分类编码研究可以实现对零件的自动分类和编码，提高工业制造的效率和质量。
机器学习技术中的聚类算法与模型优化方法机器学习技术是当今科技领域的热门话题，其应用广泛涵盖了许多领域，比如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
聚类算法作为机器学习中的一种重要技术，被广泛应用于数据挖掘、分析和分类等研究领域。
本文将介绍聚类算法的基本原理以及模型优化方法。
聚类算法是一种将数据集中的对象按照相似性进行分组的方法。
它能够将相似的样本归为一类，从而得到数据集的分布情况，帮助我们了解数据集特征和结构。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
K均值聚类算法是一种简单且常用的聚类算法。
它将数据集划分为K个簇，每个簇由其内部的样本组成，簇内的样本之间相似度较高，而簇间的样本相似度较低。
该算法的基本思想是通过迭代的方式不断更新簇的质心，使得簇内样本的相似度最大化。
层次聚类是一种基于树结构的聚类算法。
它将数据集按照不同层次进行划分，从而构建出一个层次结构。
具体地，在每一次迭代中，层次聚类算法将距离最近的两个样本合并到一个簇中，直到所有的样本都被划分到一个簇。
该算法能够生成一颗聚类树，通过剪枝操作可以得到不同层次的聚类结果。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
它通过定义样本点的邻域半径和邻域内样本点的最小数量来确定样本的核心对象，并根据核心对象之间的密度连接进行聚类划分。
与K均值聚类和层次聚类不同的是，DBSCAN不需要事先确定聚类的个数，能够自动识别出数据集中的离群点。
在聚类算法中，模型的优化是一个重要的问题。
因为聚类算法的性能直接影响到后续的数据分析和应用结果。
有许多方法可以用于聚类模型的优化，其中之一是使用特征选择和降维。
特征选择是从原始数据集中选择对聚类任务最有用的特征子集。
通过选择重要特征，可以降低数据维度，减少数据集的噪声和冗余信息，提高聚类算法的性能。
常见的特征选择方法包括方差阈值法、相关系数法和基于模型的方法等。
降维是将高维数据映射到低维空间的过程。
通过降维，可以减少数据集的复杂性，提高聚类算法的效率和准确性。
基于相似性的零部件重组方法
刘巧珍;潘双夏
【期刊名称】《轻工机械》
【年(卷),期】2007(025)006
【摘要】为了满足客户的多样化需求,企业开始采用大规模定制模式,导致企业内部存在大量的相似零部件.为了降低制造成本,减少管理难度,避免重复设计,使设计规范化,需要对相似零部件进行重组,以减少零部件的种类和数量.在进行基于特征的零部件相似性研究的基础上,提出了用模糊相似度对相似性进行描述,然后运用模糊聚类的方法进行基于零部件相似性的模糊聚类重组,并用实例验证了这一方法的有效性.【总页数】4页(P117-120)
【作者】刘巧珍;潘双夏
【作者单位】浙江大学CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】F273.2
【相关文献】
1.基于模糊聚类的零部件重组策略与方法研究 [J], 高飞;肖刚;潘双夏;张元鸣;程振波
2.基于机械资源库的零部件相似性的研究和实现 [J], 顾寄南;周小青
3.一种基于变权重组合的光谱相似性测度 [J], 张浚哲;朱文泉;董燕生;姜乃文;潘耀忠
4.基于相似性和耦合性分析的过程重组 [J], 刘元海;陈伟忠;王寿欣
5.基于形式化概念分析和概念相似性度量的程序重组方法(英文) [J], 郭铭铭;窦建华;杨彬
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