基于三维点云模型的特征线提取算法

针对以往算法存在无法区分尖锐和非尖锐特征点、提取的特征点与视角有关、特征点未连线等问题, 提出一种基于高斯映射和曲率值分析的三维点云模型尖锐特征线提取算法。该算法先进行点云数据点的离散高斯映射, 并将映射点集聚类; 然后使用自适应迭代过程得到两个或多个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点, 这些点与视角无关; 最后, 用改进的特征折线生长算法, 将特征点连接, 得到光顺特征线。实验证明, 该算法具有良好的自适应性、抗噪性和准确性, 是一种有效的三维模型特征线提取算法。     

Sorption of ethene and ethane on the V2O5(001)/TiO2(001) anatase interface

Simulation techniques have been employed to investigate the differences in the low energy adsorption configurations of ethene and ethane on the TiO₂ supported and unsupported V₂O₅(001) surface. We find that the ethene molecule approaches much closer to thesupported V₂O₅(001) surface which is reflected in the 40 kj mol^–1 higher adsorption energy. The low energy adsorption configuration located for ethane on the supported V₂O₅ shows that the molecule does not approach as close to the supported V₂O₅ surface as does ethene, resulting in the adsorption energy of ethane being 52 kJ mol^–1 lower than that of ethene on the supported V₂O₅ surface.     

差分进化算法研究进展

针对一种新兴的进化算法--差分进化算法,介绍该算法的基本原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,总结控制变量选择的经验规则,归纳了改进差分进化算法和算法在相关领域的应用概况,已研究的理论和应用成果均证明该进化算法的有效性和先进性,具有广阔的发展前景.最后对差分进化算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.     

基于复制动态的食品安全监管演化博弈分析

食品安全问题是当前民众关注的焦点之一,它关系到我国的国计民生。近年来食品安全问题不断出现,这对于食品企业提出了更高的要求,对政府监察机构加大了压力。运用演化博弈论的方法,建立政府监察机构与食品企业对食品安全行为的进化博弈模型,对该条件下食品安全行为的稳定状态进行分析。讨论政府监察机构与食品企业在相互作用的过程中决策的选择,并提出关于食品安全的保障建议。     

证券监管机构与基金管理者的进化博弈分析

为了改善目前我国证券监管机构与基金经理之间的"严格监管-守法经营-不严格监管-违规经营"的死循环,采用进化博弈的方法对证券监管机构与基金管理者之间的博弈进行了分析,发现在一定的条件下没有进化稳定策略,基金管理者的违规经营与守法经营两种策略交替出现,无法消除基金管理者的违规经营,针对这种情况,提出了大力发展基金公司与机构投资者;加大对违规经营的基金管理者的处罚力度;减少监管机构采取严格监管时额外增加的成本;加强对监管机构不作为行为的督促与处罚.     

序目标信息系统中分布约简的矩阵算法

在序信息系统中引入了优势矩阵和目标分布矩阵的概念,建立了此类信息系统中分布约简的矩阵算法,同时通过实例分析验证了该算法的有效性,其优点是对数据复杂的信息表可相对容易地给出所有的分配约简,为序信息系统分配约简提供了一种便捷操作的属性约简方法.     

多孔泡沫金属及其磁导率的研究

研究了多孔泡沫金属的磁导率,建立了电沉积金属磁导率的计算模型。利用石蜡熔融的方法,得到了电沉积所得的多孔泡沫金属的孔隙率;利用振动样品磁强计对结构参数相同、磁导率不同的三种多孔泡沫金属进行了测试,得到了多孔泡沫金属及电沉积金属的相对磁导率,根据等效磁阻的原理,对电沉积金属相对磁导率进行了仿真计算,计算结果与实验相近;结果表明,建立的模型可以用来计算电沉积金属的相对磁导率;多孔泡沫金属的磁导率随着电沉积金属磁导率的增加而增加,随着孔隙率的增加而减小,为研究多孔泡沫金属的磁性能提供了理论和实验依据。     

隐私保护的分布式决策树分类算法的研究*

针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私保护分布式决策树分类算法不仅很好地保护了原始数据不泄露,同时保持了较高的分类精度。     

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

无条件安全的隐私保护的集合模式匹配协议

在信息论通信模型下,基于秘密分享模式和将集合的元素转化为多项式形式的技术,提出了隐私保护的集合模式匹配的协议。假设参与方都是半诚实的,且合谋的参与方人数少于1/2,那么所提的协议能够安全高效的计算集合模式匹配的问题。由于此协议是在信息论模型下所提出的集合模式匹配协议,所以此协议是无条件安全的。