一种新的快速二维循环卷积算法

本文应用在修正环上的多项式变换原理,提出了一种新的二维卷积算法,它比直接使用二维FFT的算法的乘法次数少得多,结构比剩余类环上的多项式变换算法简单,并且计算量还要少20—40％。     

一种新的工作流模型挖掘算法

为提高工作流模型挖掘技术的准确性，提出了一种新的工作流模型挖掘方法。首先，阐述了工作流模型直接依赖矩阵的定义，并利用工作流日志建立了直接依赖矩阵的算法，设计了一种基于直接依赖矩阵的模型自动生成算法。给出的模型实例表明了这种方法在提高模型准确率与描述能力等方面的优势所在。     

一种通用二次旋转曲面面轮廓度算法

提出了一种通用求二次旋转曲面面轮廓度的算法。首先使用最小二乘法利用所有的测量点求出被测曲面的一般方程,根据被测曲面特征采用高精度算法从二次齐次变换矩阵求出一特定的特征值及其相应的特征矢量,则该矢量为二次旋转曲面的旋转轴线方向。然后以此方向作为被测曲面的基准轴线方向,确定出旋转及平移坐标变换矩阵。根据各参照曲面的特征,确定出被测曲面的面轮廓度计算公式。最后给出一个模拟实例以验证该算法的有效性。这一算法在数学模型建立过程中没有使用任何简化和近似的方法,所以不存在模型误差,仅有计算误差,具有精度高、算法稳定的特点,而且对被测物体的放置没有特殊的限制,在坐标类测量仪器中具有广阔的用途。     

一种非循环2路插入排序算法

提出了一种非循环2路插入排序算法,给出了算法思想及其实现,该算法与传统2路插入排序算法相比,时间效率得到了改善,空间复杂度由原来的O（n）降低为O（1）。     

一种基于图形处理器的频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘是数据挖掘的核心问题.传统上,频繁模式并行挖掘主要是在集群上进行的,较少涉及共享内存多处理系统上的并行挖掘.基于广度优先搜索和直接计数策略研究了一种并行挖掘方法,并在图形处理器(graphics processing unit, GPU)最新统一计算设备架构CUDA(compute unified device architecture)下进行了实现.GPU-based FPMA用CPU控制搜索进程;在GPU的多处理器上,采用数据划分的计算策略,以适合GPU的顺序数据流方式计数,并根据候选项的长度动态剪枝事务数据集.实验结果表明,GPU-based FPMA比CPU版本平均加速了10倍以上.     

一种基于滑窗的增量式过程挖掘算法

传统过程挖掘算法是针对静态模型和静态日志进行设计的,不能直接用于演化过程的发现.为此,提出了一种过程挖掘算法,应用滑窗机制实现增量式算法设计,利用日志事件关系模型,引入日志事件关系计数和阈值机制,实现对事件日志流的持续挖掘,因而能够发现模型演化的历史及模型当前实际执行情况.分析了算法性质及相关参数的影响,并进行了实验验证.     

一种改进的循环2路插入排序算法

对传统2路插入排序算法进行了改进,给出了算法思想及其实现,这种改进使得2路插入排序算法的时间效率得到进一步改善,空间复杂度由原来的O(n)降低为O(1).     

一种复杂背景下运动扩展目标识别算法

目标识别的关键在于提取出目标有别于背景的特有的特征.在复杂背景下,灰度特征、区域特征、形状及纹理特征难以对目标进行有效的识别,而运动特征是明显的有效特征,提出了一种基于稀疏运动场的目标识别方法,首先用改进Barnard算法对相邻两帧图像进行特征点提取,然后在特征空间用块匹配的快速算法估计出稀疏运动场,再进行C均值模糊聚类识别.实验表明这种算法能对复杂背景下高速运动的扩展目标进行快速稳健的识别.     

一种复杂背景下运动扩展目标识别算法

目标识别的关键在于提取出目标有别于背景的特有的特征.在复杂背景下,灰度特征、区域特征、形状及纹理特征难以对目标进行有效的识别,而运动特征是明显的有效特征,提出了一种基于稀疏运动场的目标识别方法,首先用改进Barnard算法对相邻两帧图像进行特征点提取,然后在特征空间用块匹配的快速算法估计出稀疏运动场,再进行C均值模糊聚类识别.实验表明这种算法能对复杂背景下高速运动的扩展目标进行快速稳健的识别.     

一种最小区域球度误差评定算法

根据直角坐标系下的球度误差的几何定义,提出了一种最小区域球度误差评定算法。首先以最小二乘球心为初始参考点,以之为球心构建一个辅助球,用经纬法将球面分布辅助点,以这些点为假定理想球心计算所有测量点的半径值,再根据最小条件筛选出若干条由辅助点构成的直径,分别对这些直径使用抛物线法缩小搜索区间,最终获得最小区域法对应的参数。实例结果表明,该方法能准确地获得最小区域解。     

一种用于圆度误差评定的优化算法

一种用于圆度误差评定的优化算法＊刘文文聂恒敬（合肥工业大学精仪系合肥２３０００９）１引言本文提出一种用于圆度误差评定的优化算法,其基本思想是用最小二乘圆的简化模型的线性迭代运算去逼近最小二乘圆精确模型的优化解。与传统算法相比本文算法具有计算速度快、精...     

一种用于混沌信号去噪的循环相关算法

基于局部相关原理,提出了一种可以有效实现混沌信号和噪声分离的方法。通过分析混沌信号在一定维数的相空间中存在的局部相关性,阐明了混沌信号内在的局部特征,引入循环相关算法对相空间中的相点进行有限次相关迭代以重新估计各个相点的值,利用相空间重构技术从这些新的相点中恢复出原始信号序列。试验仿真结果表明,该方法具有良好的噪声抑制能力和计算收敛性,算法简洁等优点。滤波效果与背景噪声类型无关。     

一种稀疏度自适应广义正交匹配追踪算法

针对压缩感知(Compressive Sensing,CS)在信号重构时稀疏度往往未知,导致过估计及重构误差变大、复杂度高等问题,通过分析重构残差与支撑集原子数目之间的变化关系,提出一种稀疏度自适应广义正交匹配追踪算法,该算法无需原始信号稀疏度的先验知识。首先,算法采用分阶段变步长的方式扩充支撑集原子数,然后在迭代后期重构残差变化缓慢时改变原子搜索策略精确估计稀疏度,完成原始信号的重构。仿真实验将完成重构所需迭代的次数作为算法复杂度衡量标准,将重构精度、准确重构率及重构运行时间作为评判算法性能的指标。结果表明,该算法重构概率远高于传统的OMP、gOMP算法,重构图像视觉效果更佳,且运算时间低于同类盲稀疏度算法。     

一种二自由度并联机器人机构灵活度研究

研究一种命名为Diamond的新型二自由度平动并联机器人机构的灵活度指标,对常用的三种性能评价指标雅可比矩阵条件数、最小奇异值和可操作性指标进行推导得到其解析模型,分析它们在机构作业空间内的分布趋势,研究表明该机构具有良好的灵巧性.     

直角坐标采样时的一种圆柱度误差评定算法

根据国家标准中圆柱度误差的定义,在直角坐标系下建立了一种适用于三坐标测量机(CMM)圆柱度误差评定的最小二乘数学模型,并给出了最优化算法以及迭代初值选取方法.该模型坐标原点可任意选择,对采样点以及被测圆柱位置和倾斜度均无特别的限制要求.该方法易于编程实现,能够方便地应用于其它复杂几何体的形状误差评定.实验证明了该模型以及算法的稳定性和正确性,该算法已用于自主研发的GMesaure1.0测量软件系统.     

一种产品BOM展开及生成改进循环算法的实现

物料清单(BOM)是MRP、PDM等信息系统的核心数据,BOM的数据结构和BOM遍历和生成算法,是提高信息系统BOM运行效率的关键所在.文章比较了几种传统的BOM数据结构,根据递归法和层次法的基本原理,利用临时表的方式,提出了一种基于单层BOM结构的改进循环算法,解决了传统遍历算法中的效率低和不能直观显示BOM结构等问题.该算法在基于C/S模式的信息系统中进行了实际的应用,大大提高了系统的运行效率,取得了良好的实际效果.     

一种基于最小二乘法的RTCP自动测量循环

五轴机床的RTCP功能正常工作,需要对机床的相关几何参数进行正确的标定.标定的精度直接影响到机床的RTCP动作精度.通过测头实现机床的RTCP相关参数自动标定,可以有效提高机床的RTCP参数标定效率,并保证机床的精度稳定性.提出一种基于最小二乘拟合的方法来实现机床的RTCP参数自动高精度标定,具有标定精度高,标定速度快...     

一种利用坐标计算圆柱度的通用算法--最小二乘与特征向量定向法

一种利用坐标计算圆柱度的通用算法——最小二乘与特征向量定向法＊郭俊杰封定田世杰廖勇（西安理工大学西安７１００４８）１引言在几何量测量中,圆柱度的测量是一种很常见的测量项目。而圆柱度测量最常用、最有效的方法就是坐标测量法。虽然坐标测量法的数据处理有一些...     

一种车载扩展台面的结构设计

在车载方舱内,为达到整车性能指标,在有限空间内集成了大量电子设备,造成操作台面及席位空间紧张。针对车载有限空间,结合车内布局,设计出一种可折叠扩展台面,能够按照需要对已有台面空间进行扩展,提高空间有效利用率。在其环境适应性方面,进行了有限元分析及多次的模拟冲击振动试验、安装调试试验等,对同类设计具有较好的参考价值。     

一种涡旋面轮廓度误差高精度评定算法的研究

为评定涡旋压缩机涡旋齿面轮廓度误差,提出了采用一种基于最小二乘法的逼近优化算法对涡旋面轮廓检测数据进行计算,并将计算结果与德国Zeiss公司UMC 550S型三坐标测量机的计算结果进行比较.最小二乘逼近优化算法与三坐标测量机的计算结果曲线重合度达99％以上,且精度均可达0.0001mm.结果表明了该算法的正确性和实用性,对涡旋面轮廓度误差进行高精度评定具有参考意义.