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黄沛杰,王文成,杨刚,吴恩华,基于中介面加快光线跟踪计算, 计算机学报, V30, N2, 2007, 262-魏峰, 王文成, 吴恩华,体数据可视化的线绘制视频, (Chinagraph’2006)计算机学报,V29, N12, 2006, 2086-孙春娟, 王文成, 李静,吴恩华, 基于凸片段分解的多边形窗口线裁剪算法,计算机辅助设计与图形学学报, V18, N12, 2006, 1799-魏峰, 王文成, 吴恩华, 快速高精度的可见面选择,软件学报,V17, N10,2199-2210, O 王一平,王文成,吴恩华,块纹理合成的优化计算,计算机辅助设计与图形学学报, V18, N10, 2006, 1502-1507。王文成, 魏峰, 吴恩华, 绘制大规模场景的可见性计算技术, 计算机辅助设计与图形学学报 ,2006, V18, N2, p161-杨刚,孙汉秋,王文成,吴恩华,基于GPU的真实感毛发绘制,软件学报,V17, N3, 2006, 577-郭力真, 费广正, 王文成, 吴恩华 结合纹理特征的模型简化误差度量算子 计算机学报 2005, V28, N6, 1054-柳有权, 王文成, 吴恩华 快速真实地生成树的自然摇曳, 计算机学报, 2005, V28, N7, 1185-魏峰, 王文成, 吴恩华, 结合可见性处理的顺序点模型树, 计算机学报, 2005, V28, N6, 950-杨刚,王文成,吴恩华,基于边界图的纹理合成方法,计算机研究与发展, 2005, V42, N12, 2118-王海洋, 蔡康颖,王文成, 吴恩华 外存模型简化中数据读取及内存分配的优化 计算机辅助设计与图形学学报, 2005年8月, V17, N8, p1736- 陈坚, 王文成, 吴恩华, 单目视频中无标记的人体运动跟踪, 计算机辅助设计与图形学学报, 2005年9月,V17, N 9, 2033-李奎宇,王文成,吴恩华 条纹理映射 第五界中国计算机图形学学术会议Chinagraph’2004,软件学报,2004年9月,V 15, 增刊,p179-朱红斌,王文成,吴恩华 三维模型骨架的矫正 第五界中国计算机图形学学术会议Chinagraph’2004,软件学报,2004年9月,V 15, 增刊,p206-刘迎, 蔡康颖,王文成, 吴恩华 基于Marching Cubes重组的外存模型渐进压缩 计算机学报, 2004年11月, V27, N11, p1457-蔡康颖,王文成,费广正,吴恩华,一遍完成的平衡布点外存模型简化算法,计算机学报,2002年9月,V25, N9, 936-孙庆杰,王文成,吴恩华, 多视点成象的多边形模板法,计算机学报,2002年7月,V25, N7, 737-王文成,魏莉萍,吴恩华, 基于可见性选择体元的投影成象体绘制方法, 软件学报,2001年11月,V12, N11, 1699-郑新, 王文成,吴恩华, 运用层次纹理映射的基于图象绘制算法, 软件学报,2001年11月,V12, N11, 1647-孙文武, 王文成,吴恩华, 快速实现组合体绘制的索引数据块结构,自然科学进展, 2001年6月,V11, N6, p652-王文成,吴恩华, 检测点在多边形或多面体内的新方法,软件学报,2000年12月,V11, N王文成,陈彦云,吴恩华,在灰度图上叠加线框图的一种新方法,软件学报,1998年11月,V9, N11, p811-王文成,吴恩华, 基于色彩分布合成的交互式可视化方法 计算机学报, 1998年,V21, 增刊,p323-吴恩华,王文成, 几何体与数据场混合显示的一种高效体绘制算法, 计算机辅助设计与图形学学报,1998年,V10, 增刊,p28-王文成,吴恩华, 用于体绘制的可变模板法, 计算机学报 1997年7月,V 20, N7, p592-周定红,王文成,吴恩华, 非规则数据场体绘制的加速技术, 首届中国计算机图形学学术会议Chinagraph’96,计算机学报,1996年10月,V 19, “计算机图形学专辑”增刊,p69-王文成,吴恩华, 体绘制中基于透明度标尺的色彩合成方法, 软件学报,1995年10月,V 6, N 10, p577-王文成,吴恩华, 三维数据域可视化体绘制中的色彩合成新方法, 计算机辅助设计与图形学学报,1995年1月,V 7, N 1, p1-

[1] 王德兴, 胡学钢,刘晓平 基于概念格的属性归纳算法研究 计算机学报(已录用,待发表), [2] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 基于量化扩展概念格的属性归纳算法研究 模式识别与人工智能, 6,20(6):843-848[3] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 基于量化扩展概念格的属性归纳算法与关联规则挖掘研究 系统工程学报(已录用,待发表),[4] 王德兴,胡学钢, 刘晓平 一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法 西安交通大学学报, 2 41(2):176-[5] 刘晓平,王德兴, 胡学钢 基于概念格模板优化的关联规则挖掘 工程图学学报, 12, 27(6):26-30[6] 王德兴,胡学钢,刘晓平, 王浩 改进购物篮分析的关联规则挖掘算法研究, 重庆大学学报, 2006, 29(6):105-[7] 王德兴,胡学钢,刘晓平,王浩 基于概念格和Apriori算法的关联规则挖掘分析, 合肥工业大学学报, 2006, 29(6):699-[8] Dexing Wang, Xuegang Hu, Xiaoping Liu, Hao WAssociation Rules Mining on Concept Lattice Using Domain K In: IEEE Proceedings of the Fourth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, A18-21, 2005, p2151-2154 (EI、ISTP索引)[9] Dexing Wang, Xuegang Hu, Xiaoping Liu, Hao Wang, Research on Model of Association Rules Mining with Added-newly Measure C In: IEEE Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, A 24-29, 2004, p1187- (EI、ISTP索引)[10]王德兴, 胡学钢, 王浩 基于量化概念格的关联规则挖掘 合肥工业大学学报(自然科学),10,25(5):678-682[11]王德兴, 胡学钢, 王浩 基于概念格的兴趣度加权的关联规则挖掘模型研究 南京大学学报(自然科学版),计算机专辑,9,p89-95[12]Dexing Wang, Xuegang Hu, Hao W The Research on Model of Mining Association Rules Based on Quantitative Extended Concept Lattice, In: IEEE Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, N, 2002, Beijing, p134- (EI、ISTP索引)[13] 胡学刚,徐勇,王德兴,张晶 基于多剪枝格的频繁项集表示与挖掘 合肥工业大学学报 4,30(4) :432-435[14] Xuegang Hu, Xiang Wei, Dexing Wang, Peipei L A Parallel Algorithm to Construct Concept L Fuzzy Systems And Knowledge Discovery (Fskd'07),Jingsheng Lei, Jian Yu(eds), The IEEE Computer Society Press,S Vol 2, p119-123 (EI索引)[15]Xuegang Hu, Dexing Wang, Xiaoping Liu, Hao W The Analysis on Model of Association Rules Mining Based on Concept Lattice and Aprori Algorithm, In: IEEE Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, A24-29, p1620- (EI、ISTP索引)[16]Xuegang Hu, Xiefei Hu, Dexing Wang, Dongyan, Zhang, Chunling H A Classification Algorithm Based on Multi-Relation Domain K In: IEEE Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Guangzhou, A18-21, p2067-2072

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