移动最小二乘法研究进展与述评

为使移动最小二乘法能更好地应用到无网格方法中,详细阐述移动最小二乘逼近法、移动最小二乘插值法、MUKHERJEE改进的移动最小二乘法以及程玉民等提出的改进的移动最小二乘法和复变量移动最小二乘法等的研究进展,述评各种移动最小二乘法的优缺点,并概述各种移动最小二乘法形成的无网格方法的研究进展.     

移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用

针对传统最小二乘法全局拟合的局限性, 将一种新型的数值算法---移动最小二乘法应用于非线性多功能传感器的信号重构. 通过详细研究插值函数的构造方法及性质, 合理地选取基函数和权函数, 求出试函数的系数, 进而得到信号的重构值. 详细分析了基函数维数、影响域节点数及权函数因子对计算结果的影响, 并对最小二乘法以及移动最小二乘法的重构数据进行了对比, 重构的相对误差分别小于 15.3 % 和 1.03 %, 结果表明移动最小二乘法更适合非线性曲面拟合, 且适当地增加基函数维数或影响域节点数可以进一步提高数据重构的精度.     

基于RSSI的无线传感器网络通信覆盖研究

提出了一种利用邻居节点采集的RSSI路径损耗来估计传感器节点通信覆盖范围的新方法(NRRC).首先将邻居节点按照空间关系映射到不同扇区集合,对各扇区内的RSSI采样值进行最小二乘拟合得出相应扇区内的对数距离路径损耗模型,然后根据损耗模型及给定信号衰减阈值求得各扇区对应的最大通讯半径;最后将各扇区的覆盖范围进行叠加来估计...     

基于分段直线拟合的伪随机码相位测量法

针对目前PN码相位测量抗干扰能力有限的问题,提出了一种新的PN码相位测量方法;该方法以PN码的相关函数为基础,以峰值点为分界点对相关峰曲线两侧分别做最小二乘直线拟合;然后求出两条直线的交点坐标,其中横坐标与零相偏参考值的差值就是PN码相位的估值;该方法与目前常用的最小二乘同步法和三点二次插值PN码相位测量法相比较,算法复杂度增加有限;通过仿真数据可以得出,新的PN码测量方法在信噪比较低的情况下能得到比最小二乘同步法和三点二次插值法更加稳定和精确的估值结果。     

基于Voronoi Cells的自然邻点插值法在地形可视化中的应用

本文基于Voronoi Cells的数据结构，实现了二维平面中大规模散乱数据点的非结构网格剖分的相应算法，并在此基础上运用自然邻点插值法构造出了具有良好数学性质的插值基函数，然后将该剖分方法和插值算法应用到GIS地形可视化的实际数据中，并利用OpenGL三维显示技术显示结果，收到了良好的效果。     

WSN中DV-Hop节点定位算法的改进

为降低传统DV-Hop算法对未知节点估算距离的误差,提升WSN中的未知节点定位精度,提出一种基于未知节点估算距离修正的DV-Hop改进算法.该改进算法首先对节点的平均每跳距离进行修正,并根据节点分布和节点间邻居关系的特点引入节点远离度的概念,以区分未知节点和邻居锚节点的距离,降低估算距离的误差;然后对最小二乘法的误差进行修正,并利用邻居节点的通信范围限制关系对未知节点估算坐标的误差进行修正,以进一步减小未知节点的定位误差.实验结果表明,与传统DV-Hop算法及相关文献相比,改进算法可以有效减小未知节点估算距离的误差,提升未知节点定位的精度.     

密集散乱测量数据点的B样条曲面拟合研究

回顾了密集散乱数量数据点面拟合研究发展情况,针对异形边界自由曲面密集散乱测量数据点,提出一种B样条曲面多步拟合算法,其中涉及边界插值B样条曲面生成、Hardy′s双二次局部插值、规则网格数据点B样条曲面最小二乘拟合等关键技术,通过一个工程实例,对文中提出的B样条曲面多步拟合算法进行了实验验证。     

基于正弦函数的高速采样插值方法

在虚拟仪器的技术基础上,提出了一种新的高精度反映被测信号的方法.这种方法利用高速数据采样技术对被测的正弦信号进行数据采集,然后利用采样数据对正弦函数的幅值和相位进行最小二乘法函数插值.由于最小二乘插值法不要求完全经过采样点数据,又具有连续性,所以能很好的滤除被测信号的突变点.仿真实验表明,在信噪比低于或略高于2%的条件下,当采样频率和被测信号频率比值为3倍时,就能高精度反映被测信号,并且精度高于直接利用三次样条插值的方法,又具有更高的光滑性.该算法简单、快速、具有一定的工程应用前景.     

基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法

针对无线传感器网络中蒙特卡洛移动节点定位算法的不足,提出了一种基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法。该算法根据运动的连续性,利用最小二乘曲线拟合的方法,推算出未知节点在下一时刻可能的位置区域,进行快速抽样和样本过滤。仿真结果表明:新算法在不同的网络连通度、不同的运动速度等情况下,均表现出良好的性能。     

基于PCL的三维流体载荷向结构载荷转换方法

为在MSC Patran中实现三维流体载荷向结构载荷的转换,分别基于反距离加权（InverseDistance Weighted,IDW）插值法和薄板样条（Thin Plate Spline,TPS）法,用PCL编写载荷转换程序.在MSC Patran中通过创建空间场来调用该程序,再通过创建压力载荷来调用所创建的空间场,从而实现转换.用该程序对内部受流体压力的管道进行结构分析,结果表明IDW插值法和TPS法都能很好地实现载荷转换,运算耗时相当;使用IDW插值法时,若插值点过多则会降低插值精度.     

融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型

在推荐时引入知识图谱中的实体及关系信息是有效缓解冷启动问题的方法. HAN模型首次将基于注意力机制的图神经网络用于异构图, 但是并没有充分利用节点的高阶邻居信息. 为了解决该问题, 提出了一种融合协同知识图谱高阶邻居特征的推荐模型CKG-HAN. 该模型用元路径来连接项目节点, 将协同知识图谱分成多个子图, 模型的节点注意力层用于聚合子图中每个节点的高阶邻居特征, 关系注意力层给不同元路径下的节点特征分配不同的权重, 最终得到充分融合语义信息的节点嵌入表示. 在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐, 结果表明本文提出的模型能够有效提高推荐结果的准确性.     

基于测距的无线传感器网络均衡式招募调度算法

节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一．分析基于测距的睡眠调度算法（RBSS）发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期．针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法（RBDRS）．RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗．招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点．仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法

数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交叉验证进行分类,综合两者优点,从而克服数据质量对推荐算法的影响。在标杆数据集上进行了仿真实验,数值结果证明了方法的有效性。     

Holes in the ocean: Filling voids in bathymetric lidar data

The mapping of coral reefs may be efficiently accomplished by the use of airborne laser bathymetry. However, there are often data holes within the bathymetry data which must be filled in order to produce a complete representation of the coral habitat. This study presents a method to fill these data holes through data merging and interpolation. The method first merges ancillary digital sounding data with airborne laser bathymetry data in order to populate data points in all areas but particularly those of data holes. What follows is to generate an elevation surface by spatial interpolation based on the merged data points obtained in the first step. We conduct a case study of the Dry Tortugas National Park in Florida and produced an enhanced digital elevation model in the ocean with this method. Four interpolation techniques, including Kriging, natural neighbor, spline, and inverse distance weighted, are implemented and evaluated on their ability to accurately and realistically represent the shallow-water bathymetry of the study area. The natural neighbor technique is found to be the most effective. Finally, this enhanced digital elevation model is used in conjunction with Ikonos imagery to produce a complete, three-dimensional visualization of the study area.     

不对称链路环境下的WSN节点定位算法

针对无需测距定位算法DV-Hop在含有不对称链路的复杂环境中存在较大定位误差的问题,从5个方面对其进行了改进:首先采用邻居节点挖掘措施确保相邻节点的准确识别;接着使用最小跳数方法计算未知节点到锚节点之间的真实跳数;然后使用改进的平均跳距计算方法减小平均跳距误差;其次采用一种新的方程组求解方法完成节点初步定位;最后采用一种校正技术对初步估计坐标进行校准。仿真结果表明,改进算法以适当增加通信成本和计算开销为代价,有效避免了不对称链路的影响,在明显提高定位精度的同时降低了网络成本。     

考虑负相关性信息的协同过滤算法研究

为了研究Pearson负相关性信息对协同过滤算法的影响, 提出了一种考虑负相关性信息的协同过滤算法。该算法选取正相关用户作为最近邻居, 负相关用户作为最远邻居, 使用参数调节最近邻居和最远邻居在推荐过程中的作用。MovieLens数据集上的对比实验表明, 负相关性不仅可以提高推荐结果的准确性, 而且可以增加推荐列表的多样性; 进一步分析发现, 负相关性还可以大幅度提高不活跃用户的推荐准确性。该工作表明, 负相关性有助于解决推荐系统中准确性、多样性两难的问题和冷启动问题。     

改进型协同过滤的图书推荐算法

针对用户从海量图书中选择喜欢图书较难的问题,提出一种基于图书属性分组的改进协同过滤算法。该算法首先根据用户喜欢的图书类型去选择相似用户,缩小数据集,再根据基于用户的协同过滤算法寻找最近邻居集合,然后根据项目推荐值的方法向用户推荐感兴趣的图书序列。实验结果表明:在同一数据量下,该算法在推荐数据量以及覆盖率方面均优于同类算法。     

基于稀疏图码的物联网邻居节点发现

为了解决物联网中发现新节点的传统蜂窝随机接入方案不能适用于大规模节点的传感器网络的问题,首先基于组测试框架将邻居发现问题转换为压缩感知理论模型中的单向量测量问题,然后对测量矩阵进行精心构造,最后提出一种新颖的基于稀疏图码理论的逐步剥离恢复算法来解决物联网邻居节点发现问题。实验结果表明,该算法在低样本和时间复杂度下显著提高了大规模无线传感器网络活动邻居节点发现的有效性和准确性。     

结合项目分类和云模型的协同过滤推荐算法

为了解决用户评分数据稀疏性问题和传统相似性计算方法因严格匹配对象属性而产生的弊端,结合项目分类和云模型提出了一种改进的协同过滤推荐算法。首先,按项目分类得到类别矩阵;然后利用云模型计算类内项目间的相似度并获取具有最高相似度的邻居项目的评分,为类内未评分项目进行预测填充;再利用云模型计算类内用户间的相似度得到用户邻居,最后给出最终的预测评分并产生推荐。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了数据稀疏性及传统相似性方法存在的弊端,还提高了用户兴趣及最近邻寻找的准确性;同时,该算法只需计算新增用户或项目所在的类别即可,大大增强了系统的可扩展性。     

Approach to Nonrigid Body Metamorphosis UsingGeneralized Morph-translation

An approach of morphing by decomposing two objects into sets of individual convex sub objects respectively and contructing the mapping between two sets is presented The Minkvski addition of two convex sub-objects according to their mapping ralationship is calculated, then all the Minkovski additions are combined to obtain the final result. Nonrigid body motion can be divided into nonrigid body metamorphosis and rigid body rotation A novel method for describing nonrigid body motion based on generalized morph-translation is proposed. This method can solve the metamorphosis problem of two non-homotopic objects. Experiments show tha this method can generate natural, high quality metamorphosis results with simple computation. This method can also be used in interpolation between two keyframes in 2D and 3D computer animation automatically.