基于距离的不确定数据异常点检测研究

针对实际数据存在不确定性的问题,提出了新的异常点检测方法。首先,定义了基于距离的不确定数据异常点检测概念;其次,设计了相应的不确定数据的异常点检测算法;再次,为降低算法时间复杂度,设计了剪枝策略;最后,实验分析说明了算法对不确定异常点检测的可行性与效率。     

异常点对相关性分析的影响

研究了异常点对相关系数的影响．结果表明：异常点对相关系数的影响主要反映在异常点对数据离散程度的影响、对均值点的影响以及异常点偏离均值点的程度．     

基于AIS数据的船舶轨迹修复方法研究

针对当前海上AIS数据量持续增加并且存在较多异常点,导致基于AIS数据的船舶轨迹构建困难,提出一种基于单船自身AIS数据进行轨迹异常点识别与修复方法.此方法充分利用AIS数据中的经纬度、速度、加速度以及航向等参数,进行轨迹异常点判定与修复,与基于单一位置数据的异常点判定与修复方法相比,能有效减少异常点的漏判,提高AIS...     

基于随机抽取一致性的稳健点云平面拟合

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到的有效数据点拟合,计算平面模型参数.实验中,分别采用该算法和最小二乘法、特征值法对仿真数据进行平面拟合,且采用本文提出的算法,分别对含有不同程度误差和异常值的点云数据进行拟合计算.研究结果表明:该算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地得到较好的平面参数估值,具有较强的稳健性.     

反求工程中离散曲率估算方法

提出了一种新的对三角网格模型和散乱点数据都适用的曲率估算方法。该算法识别了Meyer的三角网格模型离散曲率估算方法中估算异常的区域,以异常区域内的每个顶点的2环邻域作为k邻域,采用加权的局部抛物面拟合法对异常区域曲率进行了估算。通过构建局部三角剖分,把算法扩展应用到了散乱点数据。实验结果表明,本文算法受三角网格形状影响较小,有一定的抑噪能力,能有效地识别曲面的基本特征。     

基于输入点复杂度的交互固有安全性度量

为了弥补交互安全性度量的传统方法不反映交互基本属性所固有的安全性等不足,提出了一种交互固有安全性度量方法。通过分析软件交互基本属性中存在的固有安全性问题,提出了输入点复杂度、输入点集中度等概念,给出了输入点复杂度分级的依据和方法,以及基于此的人机交互固有安全性度量模型和步骤,并结合实践对3个软件样本进行了人机交互固有安全性度量。结果表明,该方法降低了测试技术、人员、时间等外在因素变化对交互安全性度量结果的干扰,降低了度量的技术难度,提高了度量的完整性、通用性和可信性。     

基于分类和回归树决策树的网络大数据集离群点动态检测算法

针对大数据集中存在海量数据,当数据规模扩大到一定程度时,离散点检测处理效率受到限制的问题,提出了一种基于分类和回归树（CART）决策树的网络大数据集离群点动态检测算法。首先,划分大数据集异常数据标准,利用方差衡量数据离散程度,使用支持向量机建立异常数据样本关联规则矩阵,明确大数据集异常数据范围,并通过动态网格划分策略降低离群点检测计算量;然后,运用CART决策树方法在分支节点采取布尔检测,将待检测数据统一拟作连续数据,升序排列训练数据集,计算数据最高信息增益,剪枝决策树直到没有非叶子节点可被替换,得到离群点动态检测结果。仿真结果证明,本文算法离群点检测准确率高、检测耗时短,具备显著的计算优势,能为大数据集的可靠应用提供积极帮助。     

用于IT系统自修复的功能点切片模型

针对缺乏以数据为基础的分析模型和信息以非结构化形式存储的复杂IT系统中的软件自修复问题,提出了一个基于过程模型的功能点切片模型(FPSM).该模型在功能点分析5类组件的基础上,建立组件间的各种依赖关系,形成系统功能点依赖图,再应用功能点切片的方法,实现组件间的自动化关联分析,以支持软件系统运行阶段功能异常的自修复.模型实现了异常原因定位、变更影响分析以及解决方案匹配的自动化.实验结果表明,功能点切片模型和基于模型的切片器工具由于对系统组件进行了有效的定义和关联,能有效地降低异常事务的风险指标,并能够减小系统故障的发生频率．     

用于可疑金融交易监控的对比离群点检测模型

对基于单数据集和多数据集的离群点算法进行研究，提出一个基于距离模式进行数据集间参照对比的离群点判别模型，该模型通过数学定义清晰描述了参照集和对比集之间离群点模式的判别检测关系，为深入研究切合金融数据挖掘特点的算法建立形式化描述体系。这一模型也可推广应用于网络入侵检测、财务审计、图像识别、电子商务、医疗疫情监测等领域。     

回归诊断、最小一乘准则在建立计量经济模型中的应用

通过一个案例——中国农村居民人均消耗函数,介绍了回归诊断和最小一乘准则在建立计量经济学模型中的应用,在数据中有异常点或强影响点存在 的情况下,应采用稳健性较优的最小一乘准则给出参数的估计.     

非接触三维扫描测量数据的处理研究

讨论了非接触三维扫描测量数据处理中的噪声点剔除、失真点的查找、数据精简和平滑处理以及点云数据的拼合对齐等诸多问题,并通过一个简单的实例介绍了非接触三维扫描测量数据的处理技巧.     

关于污染数据的区间估计

讨论了具有如下形式Xi=(1-α)X( 0 )i +αWi,i=1,2 ,… ,n的污染数据的参数估计 ,其中X( 0 )i =γ +βμi+εi,εi～N(0 ,σ21) ,Wi～N(0 ,σ22 ) ,给出α的区间估计 ,并给出γ ,β的点估计 .     

Kriging点云滤波改进算法及监测试验研究

为进一步提高三维激光扫描技术的量测精度,从优化滤波算法的角度出发,基于Kriging改进算法,考虑描述对象的空间相关性质,针对点云数据的滤波处理问题,研究点云格网化滤波的优化方法。以实际工程为依托,通过现场监测比对试验,对三维激光点云数据进行格网化处理和分析,将试验得出的变形数据与传统方法的量测数据进行对比。结果表明：基于Kriging滤波的改进算法不仅能够高效识别和提取隧道轮廓断面可视化数据,而且可以高效、准确地获得隧道变形;试验的拱顶下沉数据与传统量测数据较接近,而周边收敛数据则有一定的差异。三维激光扫描技术下的隧道变形监测在一定的环境条件下能较好地反映隧道变形的真实情况,为隧道工程的施工提供有效的安全预警。     

轿车风扇三坐标测量的技巧

三坐标测量是逆向工程的关键环节,测量数据点的精度与可用性直接影响建模的效果和效率．在分析轿车风扇结构特点、考虑计算机辅助反求设计对点的要求的基础上,介绍了轿车风扇从特征点位置设计、装夹定位到数据采集的三坐标测量全过程．     

汽车车模覆盖件逆向工程中数据重构和优化

通过汽车车模覆盖件点云数据测量,点云数据的对齐和曲面模型重构这一实例,介绍了逆向工程技术在自由曲面零件构建中的应用．重点介绍了点云数据处理的原理和方法,论述了曲线曲面的数学模型和对齐原理,分析了误差产生的原因,同时对结果进行了优化．     

基于BP神经网络的大跨高空连廊应变监测数据恢复

为了解决大跨高空连廊吊装阶段性态监测中应变监测数据存在缺失的问题,利用BP神经网络进行数据恢复。首先基于相关性分析,选择与数据缺失监测点应变值相关性最强的5个监测点作为参考点;然后利用未缺失时间段内待恢复监测点和参考点的应变数据进行建模和检验,一半数据用来建立BP神经网络模型,一半数据用来进行模型的检验;最后利用建立的模型对缺失的数据进行恢复,得到了完整的应变监测数据。利用得到的恢复数据与参考点数据在缺失段内的相关系数对数据恢复的效果进行了评价。结果表明：该方法可有效地恢复缺失的应变监测数据。     

基于点云数据的三维人体头部分割技术研究

三维人体分割技术是数字化服装、数字化人体测量、计算机动画等应用中最关键的技术,但当前存在着分割不是很精确的缺点。针对头部分割不精确的缺点,对基于点云数据的三维人体头部分割技术进行了研究,提出以最大距离法和近似凸包边法定位分割特征点和分割切面,并引入分割切面倾斜角实施头部分割。实验结果表明：提出的分割方法提高了头部分割的实时性和精确性。     

GM(1,1)模型在虚拟仪器测量过程控制中的应用

虚拟仪器的测量过程控制是保证测量数据有效的重要手段,利用灰色系统GM(1,1)模型对虚拟仪器的测量过程进行控制,由少量数据信息得到未来的预期测量结果,通过与核查标准的测量结果相比较来判别测量过程是否受控.论文给出了测量过程控制判别限、适用灰色系统GM(1,1)模型的条件以及模型精度检验判据.     

基于单摄像机视觉测量系统的网络化数据融合

针对单摄像机视觉测量系统无法对被测物体的部件间相互遮挡部位进行测量的问题,提出一种基于单摄像机视觉坐标测量网络化技术。通过单摄像机视觉测量系统分别在每个网络控制点位置对光学特征点进行测量,再将测量的坐标归一化到同一世界坐标系下,进而得到全局数据,实现整体测量。最后应用加权数据融合算法,依据特征向量的稳定理论分配融合权重,将全局归一化的空间坐标进行融合,得到融合估计的最终表达式。应用三坐标测量机进行仿真对比实验,实验结果表明,应用四元数法及欧拉角法归一化的空间坐标,经过本文算法融合后,最大绝对误差为0.035mm,比点集矩中心融合算法精度高、稳定性好。同时,在测量系统的网络归一化应用中四元数法优于欧拉角法。     

基于徕卡Scanstation 2获取校园三维点云数据的研究

三维激光扫描技术作为一项新的测量技术,可以快速、高效、准确地获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要条件.文中主要介绍三维激光扫描技术的优点,并以黑龙江工程学院教学综合楼为例,阐述三维点云数据获取、数据处理的基本方法,验证将三维扫描技术用于校园可视化的可行性.