改进的点到三角网距离快捷算法

针对现有基于体素结构的点到三角网距离算法中存在的可能因未找到最近三角形所在体素而导致计算结果错误,以及较远点距离计算速度慢的问题,对其进行改进,提出准确快捷的基于体素结构的距离算法.首先将每个三角形进行点采样并求出采样点所在体素,得到三角网的体素化结果;对于每个待计算点,通过邻接体素与点距离变化规律寻找三角网包围盒内与该点距离小于某半径值的所有体素,逐渐扩大该半径值直至找到非空体素为止;以找到的体素中最近三角形到该点的距离作为初始距离,再令该半径值等于初始距离与一个适当微小量之和,即可找到与该点最近的三角形,得到准确的距离.实例测试结果表明,文中算法在一般情况下运算速度较快,与现有算法相比,较远点到三角网距离的计算时间明显缩短.     

一种三维实体模型的离散表示方法

在计算机中,传统的三维几何模型只能描述表面数据,要描述模型内部属性时,这种模型显得无能为力。体图形学(VolumeGraphics,简称VG)是计算机图形学中新发展起来的一个重要分支。三维模型的体素表示是体图形学中的基本方法,体素化是体图形学中一个不可缺少的前处理过程,其任务是把物体的表面几何形式表示离散成最接近该物体的体素表示形式,产生体数据集。该文将基于Z-buffer扩展的深度缓存原理扩展到x,y,z三个方向上,实现了复杂三维网格模型的体素化表示。实验表明该算法具有很高的执行效率,并且算法的复杂度不依赖于模型的复杂度。     

图形处理器上地质模型的快速体素化

基于图形处理器(GPU)上的多目标缓存提出了一种新的地质模型快速体素化算法,可以在GPU上绘制模型的过程中在像素着色器中利用多目标缓存上的逻辑或操作完成模型表面体素化处理,在后处理的屏幕绘制过程中对模型内部进行体素化填充,极大地提高了计算速度,使得大规模地质模型可以在常见GPU平台上得以实时体素化,可以较好地处理模型内部的空腔等问题。针对算法在模型相近表面或微小凹凸处会产生错误的情况,设计了一种基于逻辑异或操作的实体体素化改进算法,使其结果更为快速准确。     

基于数字距离变换的3D模型骨架提取算法

在获得三维模型体素表示的基础上 ,通过比较模型体素及其 2 6连通域体素到模型轮廓的最小欧式距离 ,提出了一种利用骨架体素 2 6连通域的对称性进行三维模型骨架体素提取的算法 整个算法只需遍历一次体数据集即可自动完成模型骨架的提取过程 .实验表明 ,该算法具有较高的效率和精度 .     

三角网格模型体素特征分割

针对现有机械制造领域网格模型分割结果缺少工程含义的现状,提出了一种三角网格模型体素特征分割方法。首先在对三角网格模型分割的基础上,对由网格分割得到的每个子网格进行曲面类型识别,然后在基本体素及典型结构显著特征表示的基础上,把识别出的曲面集合与基本体素及典型结构进行匹配,从而将分割结果分类为自由曲面、基本体素和复杂体素,实现具有工程含义的体素特征分割。该方法可以降低模型重构的难度,加快模型重构的速度。     

距离场定义下异质材料CAD信息建模方法

提出一种基于CAD零件离散体素模型的异质材料建模方法．该方法重点对多材料模型和功能梯度材料模型建模进行描述,以数字距离变换为手段求得模型体素到所选特征的距离场,以体素中心到特征的最小欧氏距离为标准将模型几何空间中的点映射到材料空间,建立起零件的异质材料模型．最后给出了三个建模实例．     

基于体模型优化的虚拟试衣算法

针对目前虚拟试衣人体模型存在的精度和时效上的问题,提出了一种基于体素八叉树的优化的体模型的高效、真实感强的虚拟试衣算法。将空间划分为若干体素,与人体表面相交的体素构成人体表面模型,且体素采用八叉树结构存储。通过Kinect采集的人物的深度图像来计算八叉树中体素的符号距离函数(SDF);使用Marching cube融合图像彩色纹理并渲染出逼真的三维人体模型;提出了碰撞检测响应算法。实验结果表明,提出的方法增强了人物模型的真实感,八叉树结构有效缩短了碰撞检测时间,具有较强的实用价值。     

实体模型的多分辨率中轴生成

针对模型降维的需要,提出一种实体模型的多分辨率中轴生成方法.首先根据模型的层次寻找模型中需要细化的部分,并据此对边界进行体素化;其次使用距离蔓延的方法计算多分辨率体素的距离;最后根据体素的距离计算出多分辨率的中轴体素.实验结果表明,该方法可以以低时间空间代价生成高质量的多分辨率中轴.     

基于三角形不规则网模型的快速体素化方法

为了改善在大数据量时体素化效率不高的缺点,针对三角形不规则网（TIN）模型的三角网特性,提出了一种快速简单的体素化算法。首先通过细划三角面片,将面体素化转换为简单的点体素化生成体表面模型,然后利用深度缓存原理快速寻找初始种子体素进行体内填充。实验结果表明,对于精细复杂的大规模TIN模型,算法能确实有效地生成逼近原模型的26-连通的体素模型,且具有高效的时间效率。     

基于链码和特征形的多边形内外点判断算法

通过对多边形各个顶点与待测点相对位置进行判别，给出了多边形的垂直（水平）链码序列生成方法．该方法根据多边形的链码将原多边形中对判别无关的冗余边或冗余点删除，形成多边形的特征形；待测点在特征形与原多边形内外位置关系上具有一致性，从而大大简化了运算．同时给出了一种点在多边形内外点判断算法，把点在原多边形内外的判断转化为点与其特征形的位置判断，特征形的提取过程是一个线性扫描及条件判断过程，可以避免大量的又积运算，从而有效地提高了多边形内外点判断算法的效率．程序验证表明：文中算法易于实现，具有运行速度快、稳定性高等优点．     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

一种基于变换特征和分层模型的静态手势检测方法

本文提出一种基于变换特征和分层模型的静态手势检测方法,所采用的分层模型由一系列手势表观模型和一个总的判别模型构成,其中每个手势表观模型各包含一个通用模板和一系列子类模板。将这些模板作为转移函数,可以从原始的梯度方向直方图特征中得到一组新的特征表示,即变换特征。将此变换特征用于构造分层模型中的判别模型,可以实现背景与手势以及不同手势间的精确分类。为了提高检测速度,算法在初始阶段引入了肤色滤波器方法,用于排除大部分的非肤色区域。实验表明,所述算法能够有效处理视角变换、手势倾斜、自然形变等因素带来的手势表观波动,处理速度可达20帧/秒以上,在鲁棒性和计算效率方面均体现了明显的优势。     

化工生产装置模拟系统的功能特点与应用

以乙烯装置的离线模型和合成氨装置在线模型为例，分析探讨了离线模型在线模型的功能特点差异，数据校正、基础模型的开发技术及应用效果。     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

COMPUTING PERFECT AND STABLE MODELS USING ORDERED MODEL TREES

Ordered model trees were introduced as a normal form for disjunctive deductive databases. They were also used to facilitate the computation of minimal models for disjunctive theories by exploiting the order imposed on the Herbrand base of the theory. In this work we show how the order on the Herbrand base can be used to compute perfect models of a disjunctive stratified finite theory. We are able to compute the stable models of a general finite theory by combining the order on the elements of the Herbrand base with previous results that had shown that the stable models of a theory T can be computed as the perfect models of a corresponding disjunctive theory ɛ T resulting from applying the so called evidential transformation to T. While other methods consider many models that are rejected at the end, the use of atom ordering allows us to guarantee that every model generated belongs to the class of models being computed. As for negation-free databases, the ordered tree serves as the canonical representation of the database.     

描述定性方向关系的复合表达模型

目的：由于锥形模型和方向关系矩阵模型没有很好地顾及目标的形状、大小和距离等对方向关系的影响,导致方向关系判断在许多情况下出现错误。鉴于此,通过锥形模型与方向关系矩阵模型的相互结合,提出一种复合表达模型,以克服二者的不足,从而更好地描述两目标之间的定性方向关系。方法：首先,利用锥形模型的锥形方向区域和方向关系矩阵模型中对应的矩形方向区域之间的几何运算,对各方向区域重新进行划分,构造出复合表达模型;然后,通过计算源目标与复合表达模型各方向区域之间的交,得到源目标相对于参考目标的定性方向关系,并将结果以矩阵的形式进行保存。结果：实验表明,复合表达模型有效地避免了锥形模型与方向关系矩阵模型存在的缺陷。结论：该模型能够对两目标之间的定性方向关系进行准确地描述,可以为空间推理与空间查询提供较好的支持。     

水波现象的光学模型及其三维仿真研究与应用

水波现象因涉及到复杂的物理过程一直是计算机图形学研究的热门领域，也是具有相当难度的。通常运用光线追踪、求解复杂的微分方程来模拟水波复杂的物理、光学现象，但这种精确的模拟方法渲染一帧往往要好几个小时。本文充分利用当今3D硬件的可编程能力，用Perlin噪声函数建立水波物理模型、立方体环境映射等技术建立水波光学模型，尽管这种方法建立的水波模型并非很准确，但视觉效果较为逼真，很适于仿真、游戏等实时性要求很高的应用领域     

基于知识的面向对象建模技术：KBOMT方法

一、引言 人们对结构化开发方法研究和使用了多年,发现软件需求分析面临的最主要的难是[1] ·系统分析员可能工作在陌生的应用领域,但又要在短时间内理解所开发系统的整个问空间。     

基于集成模型的超短时负荷预测方法

精准的短期负荷预测是保证电力系统顺利运行的关键。机器学习算法普及后,为以前难以解决的短期和超短期负荷预测提供了算法支持。鉴于梯度提升决策树（Catboost）、卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）、极端随机树（Extratrees）等集成模型处理非线性相关数据效果好,本文将上述3种方法进行组合,构建集成预测模型,使用BP神经网络确定权重系数,通过权重将各种单项预测模型的优点结合在一起,从而起到了更好的预测效果。为了更好地说明本文使用方法的优点,本文采用平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差、均方误差、拟合优度作为衡量指标,以集成模型与各个单项预测模型作对比,在MAPE 标准下,集成模型比Catboost、CNN-LSTM、Extratrees模型分别降低了1.01个百分点、0.94个百分点、1.19个百分点。