基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.     

基于子图同构与事例匹配的装配体局部结构相似性分析

基于事例推理是解决面向装配的设计和装配工艺规划问题的有效方法,装配体检索是应用此方法的关键步骤.为此提出一种基于子图同构与事例匹配的装配体局部结构相似性分析方法.该方法将装配体零件间的装配关系用属性邻接图来表示,通过对装配体中联结关系的定性分类及装配体属性邻接图预处理规则的定义,利用Ullmann算法匹配出相似的装配体图(子图)结构,并给出了装配体局部结构相似度计算公式.最后通过实例验证了文中方法的有效性.     

基于随机游走与最优匹配的装配体相似性分析

为了提高利用拓扑信息进行装配体检索的能力,提出一种基于随机游走和最优匹配的相似性分析方法.首先用图节点表示装配体中的零件,将装配体转化为属性连接图并进行简化;然后分析零件连接装配关系的紧密程度并构建转移概率矩阵,利用随机游走模型分析各零件的拓扑特征;最后依据拓扑和属性特征进行零件的两两相似性评价,建立对比装配体的二分图并用最优匹配获得装配体的整体相似性.实例验证了文中方法是正确和有效的.     

基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法

基于词汇树的词袋模型(Bag-of-Words)表示算法是目前图像检索领域中的主流算法.针对传统词汇树方法中空间上下文信息缺失的问题,提出一种基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法.该方法在词汇树框架下,首先生成SIFT点的空间上下文信息描述.然后利用SIFT点间的空间上下文相似度对SIFT间的匹配得分进行加权,得到图像间的相似度.最后,通过相似度排序完成图像检索.实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像检索的性能,同时,对大规模图像库有较好的适用性.     

一种基于相似度矩阵的本体检索匹配算法

针对用户查询与知识文档间检索失配问题,提出了一种基于相似度矩阵的本体检索匹配算法。该方法是对现有的检索匹配算法的一种改进。方法利用领域本体来快速确定候选匹配集;进而从三个层次来综合计算元素间的相似度;利用相似度矩阵得到两本体间的相似度。实验结果表明,在查全率、查准率和响应时间方面都有较好的表现。     

基于形状拆分的机械零件三维模型检索

提出一种基于形状拆分的机械零件三维模型检索方法。首先根据零件名称和功能,将机械零件模型库按传统方式划分为四大类,即轴套类、盘盖类、叉架类和箱体类,三维模型之间的匹配在同一类模型中进行;随后进行三维模型外轮廓扫描,将整个三维模型拆分成若干平面体、回转体和曲面体,根据同一型体之间特征数量和参数的不同,进行单一型体之间的匹配;最后根据单一型体的数量和匹配对的相似度,综合计算整个模型的相似度。单一型体的定义和整个匹配算法均是围绕着形状和工艺相似进行的。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法

为了快速有效利用推土机距离(EMD)模型计算直方图间的交叉相似度,提出一种基于直方图的EMD(H-EMD)模型.将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进行约减,降低了直方图相似度计算的复杂度.利用H-EMD模型计算形状上下文特征间的相似度,进而对基于形状上下文形状匹配方法进行改进.通过对不同的数据仿真结果进行比较,H-EMD模型在匹配时间上更具优势,同时,改进的形状匹配方法能有效实现形状识别和检索.     

模糊粗糙集在科技文档检索中的应用研究

关于提高文献的检索效率,在科技文献检索过程中,传统的基于关键词匹配的检索方法缺乏对知识的理解和处理,只能检索出包含关键词的文献,而不能检索出与关键词语义相似的文献,因而检索结果在查全率和查准率都无法满足检索者的要求.将模糊粗糙集理论引入信息检索当中,对信息检索模型的缺陷进行了改进.首先用传统的互信息函数计算标引词之间的语义关联权重,构建出模糊近似空间;然后用TF - IDF方法获得文档的模糊向量表示,在计算标引词重要度权重时,不但考虑了标引词出现的频度,还考虑位置因素,查询的模糊向量表示完全由用户的兴趣确定;最后用模糊近似空间对关键词进行概念扩展,挖掘出相似概念类,计算文档和查询模糊表示的上、下近似集,文档和查询的匹配不再是关键词匹配,而是利用布尔逻辑的合取、析取公式对上、下近似集进行模糊匹配,并返回按相似度值排序的检索结果.仿真测试表明,方法能提高科技文档检索的性能,能对科技文献进行概念意义上的检索.     

融合空间结构特征的三维模型局部检索方法

针对局部信息识别的重要性,在骨架提取的基础上,提出了一种新的三维模型局部检索方法。该算法在基于骨架树进行图结构匹配的初步筛选后,融入空间结构特征和几何细节特征,进行局部相似度的计算。大量实验证明,本方法对于模型的局部匹配有很好的鲁棒性和高效性。     

一种高性能SAR图像边缘点特征匹配方法

针对合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像特征匹配中特征提取的不稳定性和相似度优化搜索的复杂性问题,提出了一种精确高效稳健的SAR图像边缘点集匹配方法. 首先,分析了仿射变换模型在遥感图像匹配中的适应性,并对仿射变换模型进行了参数分解;其次,提出了基于方向模板的SAR图像边缘检测算子,并利用SAR图像边缘的梯度和方向特征,建立了基于像素迁移的多源SAR边缘点集相似性匹配准则,以及图像匹配的联合相似度-联合特征均方和（Square summation joint feature,SSJF）;然后,利用改进的遗传算法（Genetic algorithm,GA）来进行相似度的全局极值优化搜索,获取变换模型参数和边缘点集的对应关系;最后,从理论上分析了本文方法的性能,并利用多幅SAR图像的匹配实验以及与原有方法的对比分析,对本文方法的性能进行了验证.