二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法

针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left align best fit,简称LLABF). LLABF算法遵循最佳匹配优先原则,该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则.与BL(bottom-left),IBL(improved-bottom-left)与BLF(bottom-left-fill)等启发算法不同的是,LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待装矩形     

尺度与颜色不变性图像特征描述

尺度不变特征变换是目前公认的鲁棒性最强的图像特征描述方法之一,在尺度不变性和几何不变性方面具有较好的特性,但该方法主要适用于灰度图像,对图像颜色的区分能力不强,因此,一些对象可能会因为颜色的不同而被错误的区分.另外,尺度不变特征变换对关键点局部范围内描述子主方向的依赖性非常强,直接决定了匹配的正确率,但是研究表明,主方向分配产生的误差仅有三分之二左右能控制在[-20。,+20。]范围内,因此部分特征会有三分之一的概率因为主方向分配的误差较大而不能正确匹配.针对以上两个问题,本文提出了一种具有颜色和尺度不变性的局部特征描述方法,颜色不变性通过将RGB图像转换到高斯颜色模型下实现,特征描述过程中不再分配主方向,而用局部相对方向,尺度不变性通过构建高斯金子塔实现.实验选取阿姆斯特丹数据集图像进行了测试,结果表明本文方法比传统尺度不变特征变换方法,在特征点的数目、分布均匀性以及匹配精度方面均有所提高.     

结合统计特征和图模型的半监督式中文关键短语抽取方法

关键短语抽取,即从文档中抽取能够表达文档主题和内容的关键短语集合,对于信息检索和文档分类等文本处理任务具有重要意义。然而,现有文献缺乏针对中文特点的关键短语抽取算法的研究。为此,该文提出了一种半监督式中文关键短语抽取模型,该模型采用预训练语言模型来表征短语及文章,以减少算法对大量标注训练数据的依赖;进而提出图模型描述候选短语间的相似性空间并迭代计算各短语的重要度;同时结合了多项统计特征来进一步提高短语评估的准确率。对比实验表明,该文提出的方法在中文关键短语抽取方面比基线方法具有明显的提升效果。     

基于汉字构形的TrueType字库压缩方法

介绍了一种基于汉字构形的TrueType汉字字库数据压缩方法，并用此方法实现了一款TrueType字库，这种字库符合标准的TrueType格式，数据量只有普通字库的20％左右。     

OpenType 字库技术的分析与实现

继ＴｒｕｅＴｙｐｅ字体格式之后,微软公司和Ａｄｏｂｅ公司联合推出了Ｏｐｅｎ Ｔｙｐｅ格式,这一崭新的字体格式不仅以压缩方式增加了对Ｐｏｓｔｓｃｒｉｐｔ字体的支持同时,在Ｕｎｉｃｏｄｅ编码的大字符集基础上,采用多语种和多语系的编排方法,以适应更多的平台和全球性的国际字符集。此外,在功能上还容纳了多项传统排版软件才可具备的基本操作,如基线调整,竖排替换,灵活定位以及字符的组合和拆分等。无疑,这一开放的     

文字相关的单字符字体识别方法

汉字具有丰富的字体类型,并且不同的字体在汉字结构上有显著的不同,现在的OCR技术侧重字的识别,而对字体识别的关注较少。提出文字相关的单字符字体识别方法,利用文字相关的先验信息及字体结构特征,对字体的相似性度量采用向量空间模型,并针对常用66款简体字进行实验,得到了较好的平均识别率。     

面向对象的地图出版系统的设计与实现

本文介绍了面向对象的地图出版系统设计和实现原理。首先，根据地图出版的具体要求，对地图中的具体元素提出数据管理方案，然后，考虑数据和功能结合，创建一系列满足问题需要的对象，最后进一步探讨了由地图出版系统升级为地理信息系统的可能和扩充。本文还介绍了我们在实际工作中推出的方正智绘地图出版系统软件。     

求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法

矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效.     

求解矩形条带装箱问题的动态匹配启发式算法

矩形条带装箱问(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中,以期获得最小装箱高度.RSPP理论上属于NP难问题,在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中有着广泛的应用.为解决该问题,采用了一种混合算法,即将一种新的启发式算法--动态匹配算法--与遗传算法结合起来.混合算法中,动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相匹配的下一个待装矩形,同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化.时2组标准测试问题的计算结果表明,相对于文献中的已有算法,提出的算法更加有效.     

一种用于矩形排样优化的改进遗传算法

矩形排样优化属于NPC问题,在工业界有着广泛的应用,如布料切割、金属下料和新闻组版等。提出了一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法和IBL启发式布局算法相结合,有效地解决了矩形排样优化问题。对比实验结果表明,环形交叉算子和环形变异算子对遗传算法是有效的,所提出的改进混合自适应遗传算法能够在一个较短的时间内找到满意解。