用于三维点集形状模型的水印算法

对定义在一系列无方向点集上的3D形状模型提出一种新的数字水印方案。首先应用神经网络的方法对点集模型进行学习,根据在学习过程中神经网格法线的变化情况,找到特征点。最后对已加水印的点集模型应用不同的攻击,比如剪切、（模拟）简化和附加随在特征点附近嵌入水印信息机噪声之后,结果显示通过这种方案嵌入的水印,在某种程度上仍可以被检测到。     

Bayesian网的独立性推广模型

要本文提出了Bayesian同的独立性推广模型。Bayesian同能够表示变量之间概率影响关系与条件独立性,但不能表示因果独立性。虽然Noisy OR模型能够较好地表示变量之问的因果独立性,但该模型又因只能表示因果独立性而具有很大的局限性。本文提出的独立性推广模型解决了Bayesian同因果独立性表示能力不足的问题,扩展了Bayesian同与Noisy OR模型的表示范围,同时简化了Bayesian同的条件概率表,并且新模型更能够反映变量之间的概率影响关系。实验结果表明了该模型的实用性。     

基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建

在逆向工程中,对基于散乱数据点的曲线重建研究有着重要的意义。曲线可用线段基元逼近。提出使用成长型神经网络以线段为基元的曲线重建新算法。给定某一曲线的散乱点集和一初始折线,新算法优化折线上的顶点位置,使折线更好地逼近散乱点;持续分裂折线上活动性强的顶点和删除活动性最弱的顶点,使折线上顶点的分布更符合散乱点数据的概率分布。实验结果表明,新算法能够取得良好的曲线重建效果。     

设计决策专家系统的研究与实现

设计决策是一类重要的决策问题,是专家系统技术用于设计领域的主要求解对象,本文以冲裁工艺设计专家系统作为设计决策专家系统的一个实例,讨论其主要特点及实现技术,包括面向对象的知识表示和推理机制。图形的自动识别处理与生成,模糊实现技术,包括面向对象的知识表示和推理机制,图形的自动识别处理与生成,模糊知识表示与模糊推理技术的灵活应用。等等。     

基于3D结构和图象的复杂场景建模绘制

论文讨论IBR的现状和发展,并在分析IBR方法的基础上提出一种改进的建模绘制方法:基于3D结构和图象的复杂场景建模绘制。即结合3D结构,整体应用三维实体,在某些结构复杂的细节处应用IBR技术,以达到真实绘制。     

多Agent动态影响图及其一种近似推理算法研究

针对多Agent影响图不能建模动态环境和多Agent马尔可夫决策过程难以表示Agents之间结构关系的问题,提出一种新决策模型——多Agent动态影响图(MADIDs).为了能有效地对MADIDs进行推理,提出一种扩展的BK(EBK)近似推理算法,其扩展体现在三个方面:在BK算法中加入效用结点的边际化操作,加入分割团来减小BK算法的推理误差,使用MADIDs分层分解所生成的联合树来降低推理的复杂性.在模型实例上的实验结果显示了MADIDs模型和EBK算法的有效性.     

基于改进区分表的核属性约简算法

知识约简是一个NP难问题,在众多知识约简方法中,核属性基本上作为属性约简的初始解,这样就能有效地减小约简算法在属性空间中的搜索范围,在一定程度上加速了知识约简的进行.然而,核属性解基本上是利用Hu的分辨矩阵法求得的.结合Hu的分辨矩阵算法,讨论了Hu以及Wroblewaski区分表算法中存在的问题,改进了区分表的定义并结合Ye方法提出了基于区分表核属性约简算法,既克服了分辨矩阵方法的缺陷,又避免了区分表算法中存在的问题.实验结果表明该算法能有效求出决策系统的属性核.     

基于面向对象方法的分形图生成技术

在对分形图生成与面向对象方法各自特点进行分析上的基础上,提出基于向向对象的分形图生成方法,该方法的关键在于定义分形对象类。文章最后提出一个构造基于面向对象的分形图生成系统的设想。     

一种分层聚类模型及其在电信行业的应用

提出一种分层聚类算法,该算法可识别任意形状、大小的类,在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果。算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果。算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题。     

一种虚拟物体和真实场景合成的新算法

提出了一个新的合成虚拟物体和真实场景的算法．从两幅照片出发进行摄像机自定标，三维重建，然后在估计表面初始辐射参数的情况下，利用快速层次辐射度的方法实现虚拟景物和真实场景的合成．最后给出了良好的实验结果．