复杂地质体建模与可视化新技术*

基于似三棱柱模型和人工插入虚拟钻孔的方式提出采用虚拟钻孔链控制复杂地质体的新思路,成功设计了一种能够识别褶皱、透镜体、尖灭体、断层和高精度控制边界的推理算法。提出了TIN加密新技术——窗口加密法,发现Delaunay三角形存在“隔离带”现象而实现Delaunay三角网局部重构技术——移动窗口ROI,设计并实现了三种加速算法方案。最后利用C#＋Open Inventor实现真三维可视化和地质体高效率切割、挖掘等。     

基于面向对象方法实现地质剖面图的自动生成

为了在青藏铁路数字路基与仿真平台中实现地质柱状剖面图自动生成,提出了一种基于Shapefile格式的柱状剖面图生成方案。该方案采用了面向对象的方法,将实现封装在不同类中,使系统可以根据钻孔数据库中的数据自动生成结构层次清晰的柱状剖面图。     

基于地质体智能识别的剖面图自动绘制研究

剖面建模是三维建模中常用的建模方法,但因剖面数据不足,存在过多依赖领域专家、必须通过人工交互方式才能完成等诸多不足。为解决由此带来的软件效力削弱、自动化程度降低等问题。遵循地质基本规律,分析研究专家判定思路、方法,提出一种基于知识的地质体智能识别框架,实现任意基于钻井的地质剖面图自动生成。利用面向对象技术,采用具有层次结构的知识表示和嵌入式的推理机制,以某煤矿为例,实现了剖面图的自动生成与显示,有效地解决了剖面建模中地质剖面图不足带来的弊端,对提高三维建模自动化程度有重要的实际意义。     

基于地质体智能识别的剖面图自动绘制研究

剖面建模是三维建模中常用的建模方法,但因剖面数据不足,存在过多依赖领域专家、必须通过人工交互方式才能完成等诸多不足.为解决由此带来的软件效力削弱、自动化程度降低等问题.遵循地质基本规律,分析研究专家判定思路、方法,提出一种基于知识的地质体智能识别框架,实现任意基于钻井的地质剖面图自动生成.利用面向对象技术,采用具有层次结构的知识表示和嵌入式的推理机制,以某煤矿为例,实现了剖面图的自动生成与显示,有效地解决了剖面建模中地质剖面图不足带来的弊端,对提高三维建模自动化程度有重要的实际意义.     

复杂地质体中多值面的网格生成算法

针对现有的网格生成算法无法处理在自然界中大量存在的多值面地质现象，基于分割－归并方法，提出一种分裂－重构算法。在生成初始约束Delaunay三角形网格之后，遵循连续折线的正负区测试准则，对网格中的局部顶点进行分裂，重构相关的三角形的点、边以及三角形的拓扑关系。实验表明，该算法能够有效地生成多值面的网格。     

地质工程复杂地质体三维建模与可视化研究

地质工程复杂地质体中的各种地质信息都可以看作是三维空间中的函数，利用各种野外实测资料分别建立相应的曲面拟合函数，进而利用计算机建立三维地质模型，达到直观地表达地质信息在工程岩土体中的分布规律、提高对地质规律的认识、指导地质工程项目的勘测施工及监测的目的，本文分析了复杂地质体三维建模与可视化研究的关键技术问题，并初步应用于向家坝某坝址区的三维地质建模中。     

一种琥珀体汉字字形的自动生成方法

本文介绍了一种以圆头体字形特征为基础，使用覆盖规则自动生成一种琥珀体曲线轮廓汉字字形的方法．     

一种新的累加自动地形生成方法*

提出了一种新的基于分形的累加自动地形生成方法,首先引入断裂形成算法作为地形高度生成器的初始模型,通过控制幅度和迭代次数,生成形态各异的地形轮廓,然后从分形理论fBM数学模型出发,使用中点位移法对初始模型进行迭代处理,生成丰富的地形细节。该方法的主要优点是自动性和可控性的结合,一方面通过设置断裂形成算法的参数可以自动生成特征模板,另一方面通过控制分形参数,生成任意层次的地形细节。实验表明,使用该方法可以生成真实感较强的地形,该方法是可行且有效的。     

不规则地质体的分割与体绘制方法研究

提出一种基于局部信息的区域增长方法(LI—RGA),该方法克服了最小偏差区域增长算法(R—RGA)中一致性准则函数定义的模糊性问题．实验结果证明,算法的分割准确性有所下降,但基本上不影响对不规则地质体的解释和分析工作．针对地震数据的特点,对传统光线投射算法进行了简化,并将分割出的不规则地质体定义成区域模板,再与改进的光线投射体绘制算法结合起来．实验证明,此方法能够清晰地再现数据体中的不规则地质体,并能同时显示重要的地质特征体．     

一种基于拱高半径复变函数的面实体匹配算法

针对面实体匹配问题进行了研究。面实体的边界线在某点的拱高正是对边界线在该点的弯曲程度和凸凹性的反映,该点的中心距离又可以对面实体形状的整体进行描述,通过边界线上某点的中心距离和拱高组成复数,并对其进行快速傅里叶变换可以获取傅里叶形状描述子,作为对面实体形状相似度的度量。将面实体的空间位置、形状、大小等相似度通过加权综合,获得了一种综合空间相似度度量模型,利用此模型对面实体进行匹配。实验结果表明,算法能够有效地进行面实体的匹配。     

支持复杂产品系统设计的虚拟知识流生成算法

复杂产品系统设计流程环节多,设计人员不仅需要掌握本环节的知识,也需要了解相关环节的概要知识,采用本体表示的复杂产品系统知识资源对设计人员构成艰巨的挑战。结合工作流与本体技术,设计了满足设计人员知识需求的虚拟知识流生成算法。算法允许设计人员指定工作流各个节点的起始概念、属性关系以及知识深度,然后遍历各个节点生成各节点本体视图,形成支持设计人员知识需求的虚拟知识流,从而促进设计人员的知识共享。算法具有起始概念顺序无关性、属性指令累加性、完备性,计算时间随本体中概念数量线性增加。最后以飞机设计中的虚拟知识流为例说明了算法应用。     

复杂边界模拟中初始条件的实现方法

提出一种新颖的生成初始粒子信息方法,介绍了从图像直接生成初始粒子分布的过程,利用Matlab和C 程序实现了复杂几何形状区域上初始粒子的生成,为粒子方法模拟复杂边界的多相流体系及流动、传递和反应相耦合的过程提供了有效支持。通过模拟肺呼吸的粒子初始化的实验表明,利用该方法能方便、准确地生成复杂的二维几何边界的初始粒子分布。     

基于Sugiyama的流程图自动生成算法

为了解决流程图绘制效率低下的问题,更好地保证软件模型、文档与代码的一致性,提出了一种流程图自动生成算法。首先,通过逆向分析C/C++源代码,提取代码的Token列表,生成Scope树,从而生成流程图。同时,提出了一种规范代码函数体注释的方法,提高流程图的可理解性。最后,应用Sugiyama布局算法,并对坐标指定步骤进行补充改进,对流程图进行了自动布局,最终生成可读流程图。实际应用过程中,所提算法有效地提高了软件设计文档的编写效率,保证了软件模型、文档与代码的一致性。     

复杂网络健壮社团挖掘算法

提出了一种基于贝叶斯网络的健壮社团挖掘算法,通过对每个普通社团分别构建贝叶斯网络,并根据条件概率表和证据信息进行推理,得到贝叶斯网络中每个节点隶属于健壮社团的后验概率以提取健壮社团。实验结果证明了该方法对健壮社团发现的有效性。     

一种关于本体复合映射的挖掘算法

为了提高本体映射的精度,往往需要同时考虑1∶1、1∶n、n∶m等多种不同的情况。而对于以往的映射算法而言,它们主要考虑了简单的1∶1的映射,忽略了同样重要并占据相当比例的复合映射问题,这样极大地损失了本体映射的精度。针对这个问题,提出了一个基于多种关系的复合映射发现算法。实验证明,该算法在对本体复合映射的发现问题上非常有效,而且极大地提高了映射结果的精度。     

求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法*

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中,修正了其更新策略,从而维持了子群的多样性。实验仿真结果表明,改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度,有效地避免了SFLA的早熟收敛问题,从而改善了对复杂问题的搜索效率,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

复杂网络分形的盒维数改进算法

采用Welch Powell法对复杂网络分形的盒覆盖算法进行了改进,分析了改进算法的优越性、有效性,并对美国航空网（1997）和酵母蛋白质网进行了实验,揭示了两个复杂网络均具有分形特性。最后对这两个实际网络的分形含义进行了一定的解释。     

MPI通信代码自动生成算法

对于高性能并行计算机而言，如何由给出的计算、数据划分信息及精确数组数据流分析信息自动生成并行化代码是实现串行程序并行化的一个重要问题。根据Saman P.Amarasinghe和Lam的定理，实现了一种并行化识别工具中MPI（Message Passing Interface）并行化代码自动生成技术的算法，并对该算法的性能进行分析。     

改进粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构,命名为多阶段多子群粒子群算法（Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO）,该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变,将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度。仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势。