二次B—样条三角面片的Polarform算法

近年来三角Ｂ样条曲面（Ｂ－ｐａｔｃｈ）作为非张量积曲面在几何造型的拟合和设计中得到了广泛的应用,它以类ｄｅＣａｓｔｅｌｊａｕ算法和拓扑三角形形式而使该曲面既有样条函数的整体光滑性,又适于描述非拓扑四边形的情形,特别是适用于有限元网络划分,本文讨论了多元Ｂ样条和多元对称性仿射变换及其与Ｂ－ｐａｔｃｈ的关系和性质,给出三角划分线上的二次三角Ｂ样要曲面的Ｐｏｌａｒｆｏｒｍ算法和定义,可方便地应用于曲面高     

基于B样条曲面适应性分割的三角化算法

基于Ｂ样条曲面的适应性分割,对文献［２］的三角化算法进行了改进,将贝齐尔曲面片的三角化处理扩展到整张曲面,使相邻曲面片公共边界处可能出现的裂缝也得以消除。     

齿轮滚刀三角面片集模型的建立及分析

为检验CNC齿轮测量中心中滚刀测量程序的正确性,针对虚拟齿轮测量中心的测量需求,建立了理论准确的齿轮滚刀三角面片集模型.根据滚刀的加工原理.根据滚刀的加工原理,提出了一种滚刀齿面方程的建立方法,以阿基米德滚刀为例,推导了铲背面的方程,求出了理论准确的齿面离散数据点,构建了铲背面的三角面片集模型.研究结果表明:齿轮滚刀铲背面上任一点,都落在以切削刃上对应一点为起点的铲背曲线上,通过求解切削刃和铲背曲线,可求出铲背面上任一点;通过控制各齿面在相接处共用同一组数据点,可实现各三角面片集之间的无缝连接.     

基于矢量加权中值滤波的快速分层运动估计算法

针对分层运动估计的特点,提出了一种简单有效的快速算法.该算法在底层通过对当前块的空间相邻块的运动矢量进行矢量加权中值滤波来产生一个候选矢量,该候选矢量能够更准确地预测运动,并对上层运动估算中出错的矢量提供保护,减少了错误传播.在顶层进行匹配误差计算时采用修正累计绝对误差(SAD)准则,平滑了矢量场,并进一步提高了运动估计的准确性.仿真实验表明,此算法用很少的运算量获得了较好的性能.     

基于矢量空间的直线跟踪算法

目前大多数直线跟踪算法基于传统的正交网络－－直角系统。本文提出一种基于矢量空间的直线跟踪算法，它适用于正交与非正交网格系统，且算法在实现过程中采用了整数运算，实践证明了它的通用与有效性。     

基于矢量空间的直线跟踪算法

目前大多数直线跟踪算法基于传统的正交网格———直角系统。本文提出一种基于矢量空间的直线跟踪算法 ,它适用于正交与非正交网格系统 ,且算法在实现过程中采用了整数运算 ,实践证明了它的通用与有效性     

基于分层优化的飞行器实时航迹算法研究

针对飞行器的实时航迹规划问题，提出了一种基于分层优化的算法。首先根据启发代价函数预测下一个临时目标点的位置；其次通过一个有限项的多项式来逼近三维航迹在水平面内的投影，将航迹规划问题转化为多项式的系数寻优问题，利用微粒群算法进行优化搜索；最后结合逐次松驰法将所得航迹调整为可行航迹。用Matlab进行了仿真验证，证明了算法的有效性。     

基于用户分层的多目标推荐算法

经典的推荐系统着重于推荐的准确性,随着用户多样化需求的增加,推荐结果的多样性受到越来越多的关注。推荐的精度与多样性存在冲突,传统的推荐算法往往忽略系统中的用户活跃度差异。本文提出一种基于物品评价次数的用户分层多目标推荐算法,将用户分为评价次数高、中、低三种层次,对应三种不同的算法初始化方式,为不同用户提供更合适的推荐结果。对已有基于概率的多目标进化算法的初始化方式和参数进行对比分析,获得更优的算法交叉和变异方式。实验结果验证了改进后的多目标进化算法在推荐精度和多样性方面都有更优的结果。总结出的基于用户分层的推荐方案有助于提高对不同用户的推荐效果。     

基于高效布尔运算的三维矢量缓冲区算法

提出了一种求解三维矢量缓冲区的算法,该算法以布尔运算为基础.算法通过对布尔运算进行深入研究的基础上,描述了布尔运算算法,分析了算法复杂度,提出了一种提高布尔运算稳定性的新方法.该稳定性方法采用了拓扑关系完整性、逻辑判断统一性和运算容差统一性这3个规则来避免运算中出现不一致的情况;根据缓冲区半径及几何元素点、边、面的拓扑关系,把基本几何元素生成基本体:空间点生成球体、空间边生成圆柱体、空间面生成拉伸体;把所有基本体进行布尔运算生成三维缓冲区.结果表明:提出的算法是可行的,能有效的求解空间对象的三维矢量缓冲区.     

基于矢量传感器的高分辨频率估计算法研究

基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计．如果将空间的位移变成时间的延迟，单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计．将ESPRIT与矢量传感器相结合，研究了高分辨率频率估计算法，建立了矢量传感器的数据模型，推导了矢量传感器的空时阵列流形，通过对协方差矩阵进行子空间分解，求得目标信号的频率估计值．仿真计算研究了不同信噪比、采样频率和数据长度条件下该算法的性能．结果表明基于矢量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度．     

一种有效的CAD模型直接分层算法及实现

CAD模型分层算法是RP(Rapid Prototyping)数据处理的核心．针对RP数据处理的研究热点，提出了一种基于网格划分的CAD模型直接分层算法，并在MDT(Mechanical DeskTop)环境下，将其应用于自主二次开发的RP分层软件中．实践证明：该算法简单可靠、易于实现、不遗漏交线，是一种较理想的曲面与平面的求交算法．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

基于散乱点云的疵点去除与体积积分算法研究

针对目前处理大量散乱点云数据体积计算算法效率低下且时间较长的情况,提出了一种基于散乱点云数据的高效率体积计算算法.此算法对散乱的点云数据进行三角剖分,利用最小二乘法计算三角面片的各个顶点与其法向量,根据法向量进行疵点去除及方向调整,再将三角面片投影形成的凸五面体分割成两个三棱锥和一个三棱柱,最后积分计算出各分割体的体积...     

基于向量的Apriori的C++算法实现

关联规则是数据挖掘中一个重要课题,通过对Apriori算法的分析,提出了基于向量的C++算法,降低了算法的实现难度,为进一步研究提供了方便,实验证明了算法的有效性。     

一种基于窗口切片的单模式匹配算法

在分析Sunday算法的基础上,提出了一个改进的串匹配算法.该算法利用窗口对文本串进行切片,使模式串的最大右移量从m+1增至2m+1.实验表明,该算法有效地减少了匹配次数,提高了算法的性能.     

基于向量空间模型的路径相似度蚁群算法研究

针对如何根据用户的检索状况来提高信息检索的反应速度及查询的准确性的问题,利用向量空间模型信息检索与路径相似度蚁群算法中利用同一方式——相似度来决定下一步方向的共同特点,提出将一种基于路径相似度的蚁群算法应用于信息检索的方法。采用这种算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。     

支持向量机的快速分类算法

支持向量机（SVM）算法在训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,算法的速度较慢。为此,笔者提出一种新的SVM快速分类算法。该算法通过选择边界向量,构造新的训练样本,减少了参与训练的样本数目。实验证明,该算法不仅能保证原算法的精度,具有良好的推广能力,而且提高了算法的速度。     

基于遗传算法的二叉树支持向量机分类方法

针对传统的基于支持向量机的文本分类存在的问题进行了研究,采用二叉树结构与多个支持向量机子分类器组合进行Web文本信息分类,在二叉树支持向量机多类方法的基础上,进一步结合遗传算法,提出了一种新的支持向量机的多类分类方法,实验结果表明,采用该方法进行多类分类,分类精度明显提高,体现了将遗传算法与二叉树支持向量机结合的优越性。     

散乱点云自适应切片算法研究

提出一种散乱点云自适应切片算法,该算法建立点云动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取切片邻域数据并确定各层切片位置,依据邻域数据与切片的位置关系将其分为正负两个区域,通过正负区域配对点连线与切片求交获取切片数据点,并采用最小生成树算法排序,得到有序的切片数据点,实现散乱点云的自适应切片,实例证明该算法适用于逆向工程中各种复杂型面点云数据,切片数据获取精度高,算法运行速度快.     

基于旋转矢量误差估计模型的捷联姿态解算方法

针对捷联惯导系统姿态算法分析了一种旋转矢量误差估计模型,并从该模型出发,推导了几种高精度的捷联姿态算法。对０这些算法进行了分析、比较和数字仿真。结果表明,本文的基于旋转矢量误差估计模型的捷联姿态算法可以减小动态误差,提高姿态精度。