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针对反求工程中由于点云数据的不完整而产生的三角网格孔洞,提出了一种三角网格模型孔洞的空间修补算法。在提取孔洞边界特征后进行边界预处理,建立孔洞边界特征平面,并将孔洞边界向该平面投影;逐次寻找投影多边形中夹角最小的对应空间边界点作为网格生长点进行修补,直至新增的三角网格覆盖原有的孔洞;以孔洞边界周围的网格顶点作为采样点,对新增的孔洞网格顶点位置进行最小二乘拟合调整,以实现孔洞的准确修补。通过实例验证,说明该方法具有较好的孔洞修补精度和稳定性。 相似文献
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基于多最小二乘支持向量机的草酸钴粒度软测量 总被引:5,自引:2,他引:3
提出了一种基于改进的鲁棒学习方法(improved robust learning algorithm,IRLA)的多最小二乘支持向量机(multipleleast squares support vector machine,Multi-LSSVM)建模方法,用以解决非线性系统建模问题。该方法通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多个成员最小二乘支持向量机模型,然后应用改进的鲁棒学习方法对成员最小二乘支持向量机模型的权重进行优化融合,从而使多最小二乘支持向量机模型具有较高的准确率和泛化能力。通过仿真实验,验证了方法的有效性;并将其应用于湿法冶金合成过程草酸钴粒度软测量建模问题,获得了比单个最小二乘支持向量机模型方法更高的预测精度。 相似文献
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为了解决最小二乘支持向量机对于选择核函数盲目性的问题,将核度量标准核极化和多核学习引入最小二乘支持向量机中,提出了基于核极化的多核最小二乘支持向量机算法。算法首先利用核极化确定每个基本核函数的权系数,再根据多核学习原理组合多核函数,然后,建立多核最小二乘支持向量机模型,并进行模型的学习训练和预测。UCI数据上的试验结果表明,所提出的算法比SVM、最小二乘支持向量机和其他的多核学习方法具有更高的分类准确率。 相似文献
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基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模 总被引:5,自引:3,他引:2
针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,然后用矢量基判据选择支持向量,使最小二乘支持向量机的解具有稀疏性.该方法不但克服了常用的交叉验证法的耗时与盲目性问题,发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习和计算简单的特点,而且提高了最小二乘支持向量机模型的泛化能力,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的. 相似文献
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为提高数控机床精度,提出一种基于卡尔曼滤波法的机床误差建模新方法,将统计模型的回归系数看作状态向量,统计模型视为观测方程,利用卡尔曼滤波法实现了统计模型的建模,由于卡尔曼滤波法属于线性最小方差估计,所以相比最小二乘法可望获得更高的建模精度。对一台立式加工中心,利用温度传感器与非接触式激光位移传感器同步测量主轴温度变化及热误差,利用卡尔曼滤波法构建的热误差模型分别与利用最小二乘法(LS)、最小二乘支持向量机法(LS-SVM)构建的模型进行对比,结果表明:卡尔曼滤波法的建模精度比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别高10.5%和1.8%,且建模时间比最小二乘法和最小二乘支持向量机法分别少0.9%和6.8%。 相似文献
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针对齿轮故障诊断模式识别问题,在综合局部特征尺度分解、遗传算法及最小二乘支持向量机学习算法各自优点的基础上,提出了一种新的局部特征尺度分解—遗传算法—最小二乘支持向量机(LCD-GA-LSSVM)集成分类器模型。在该模型中,利用局部特征尺度分解算法实现对样本数据的特征选取;最小二乘支持向量机实现样本特征向量与故障模式之间的非线性映射;遗传算法用于实现对最小二乘支持向量机的参数进行优化以使其泛化能力达到最优。经过实验分析与验证,LCD-GA-LSSVM集成分类器对齿轮正常、齿根裂纹、齿面磨损、轮齿折断、局部齿形误差、复合故障等6种运行状态120组测试样本的识别率达到了93.33%。 相似文献
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文章提出使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)作为分层决策电力变压器故障诊断模型.首先根据DGA技术以及相关统计分析,选择典型油中故障气体的相对含量作为特征量,然后利用数值预处理后得到的数据样本分别对四级最小支持向量机分类器进行训练和识别,并最后判断输出变压器所处的状态,且针对最小二乘支持向量机存在的参数选择问题,使用了多层动态自适应优化算法来优化最小二乘支持向量机参数.仿真结果表明LS-SVM是一种较为有效的非线性建模方法,具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求. 相似文献
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《仪表技术与传感器》2017,(12)
针对扩散硅压力传感器温度漂移的问题,文中提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验,利用AD590集成温度传感器监测实验环境温度,建立PSO-LSSVM模型。最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数的选取会直接影响到模型的预测精度,PSO-LSSVM模型利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数的参数,改善了传统的最小二乘支持向量机模型对参数选取耗时耗力且未必找到全局最优解的缺陷。实验结果表明,经该模型补偿后的零点温度系数和灵敏度温度系数都减小了一个数量级,且预测值与标定值的均方误差的数量级达到10~(-6),实现了温度补偿并改善了预测精度。 相似文献
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基于径向基函数的多种类型孔洞修补算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用径向基函数对散乱数据点进行曲面重建受到越来越多学者的关注,并被应用于解决网格模型中的孔洞修补问题。本文在实现径向基函数对简单孔洞进行修补的基础上,进一步研究了对多种类型孔洞的修补问题,提出了统一的修补算法:首先利用填充算法对孔洞进行填充,然后使用径向基函数建立孔洞区域的隐式曲面,最后将新增加的三角片顶点调整到建立的隐式曲面上,并给出了修补结果的优化处理。实例证明,该算法适用性好,对不同类型孔洞的修补效果理想。 相似文献
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汽车工业存在大量形状各异的带孔零件,针对不规则多孔零件的模板匹配,提出了一种基于特征三角形的快速模板匹配算法。利用面积特征和距离特征选取匹配孔,采用限定的最小二乘法圆拟合计算匹配孔的精准圆心构建特征三角形;根据三角形的旋转不变性和平移不变性,利用特征三角形提取匹配中心和匹配角进行仿射变换,实现零件的模板匹配和配准。实验结果表明,该模板匹配算法适用于不同孔数的零件,对零件变形的宽容度较高,且不易受匹配孔部分缺失、粘连等缺陷的影响,匹配速度快,可以达到工业零件缺陷检测的要求。 相似文献
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基于无网格局部Petrov-Galerkin法的曲面修复算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对三维残缺数据曲面重构的困难,提出残缺点云或有孔洞网格曲面数据修复的新算法,该方法通过拟合进行曲面重构,大大减小了边界节点误差的影响;同时采用基于板壳理论的无网格法,使孔洞曲面修复更光滑,尤其可以更真实地修补出锻压制造的薄板零件.首先应用移动最小二乘法插值对残缺点云进行边界提取,然后给出逐层节点布置算法,最后应用基于最小势能原理的无网格法进行曲面修复,并将通常无网格法中积分圆域改进为多边形域.编写相应程序,经简单二次曲面缺损网格修补验证算法的有效性,结果分析表明误差很小,曲面修复结果理想.为进一步证明算法实用性,对实际薄壳产品的孔洞进行算法应用,修补效果理想. 相似文献
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采用有限元方法模拟计算了按等边三角形排布开孔的转鼓应力,讨论了开孔直径、鼓壁厚度、孔桥宽度以及转鼓半径等因素对鼓壁环向应力的影响情况.通过进一步计算研究得到了最大薄膜应力出现时孔桥宽度与开孔直径的关系曲线,为工程实际中转鼓开孔问题提供了计算依据. 相似文献
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