应用等高线构建Delaunay三角网算法的研究与实现

部队的执勤和战斗行动都是在一定的地形条件下实施的,都要受到地形条件的影响和制约。基于等高线构建的Delaunay三角网可以很好的对数字高程模型(DET)进行表示,从而易于指挥员对地貌的识别和对地形进行分析。提出了一种基于等高线一次性构建Delaunay三角网的算法。相对于传统算法,该算法省去了嵌入等高线线段及定位点重新构网的时间。采用VC 6.0对该算法进行了编程与实现。     

一种用于自由形状粗加工的刀具轨迹生成法

本文主要介绍一种等高线刀具轨迹的生成算法，这种方法适于用平端铣刀对自由形状进行大余量粗加工，可大大缩短切削时间，提高生产效率。     

基于改进遗传优化的光伏发电系统MPPT算法研究

在遮阴、灰尘等光照不均匀的情况下,光伏电池输出特性P-V曲线呈多峰的特点,传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法无法找到多峰状态下的全局最优解,一般的智能优化算法后期乏力,需要切换到传统的MPPT控制上去,在渐变的动态过程中可能导致跟踪失灵。为解决最大功率点追踪问题,避免控制过程陷入局部最优解,本文提出了一种基于改进遗传优化的MPPT算法,该算法极大地保留了过程的连贯性,既增大了初始化的混乱程度,同时改善了遗传优化早熟和收敛慢的问题。通过MATLAB仿真分析,验证了该算法的可行性,该算法能够在光照不均匀时快速的追踪到最大功率点,并且收敛性良好,为最大功率点跟踪算法的设计提供了一种新的思路。     

耦合有限元物质点法及其在流固耦合问题中的应用

有限元法在求解大变形问题时会遇到网格畸变和时间步长严重减小的问题。物质点法在大变形问题中无网格扭曲问题,且粒子代表了物质流动,无需界面追踪算法。但在小变形问题中,物质点法的精度和效率均低于有限元法。该课题组针对冲击侵彻问题提出的耦合有限元物质点法分别采用有限元法和物质点法模拟小变形和大变形物体,物体间的相互作用通过接触算法实现,既保留了有限元针对小变形问题高精度高效率的特点,又避免了材料大变形给有限元法带来的网格扭曲和时间步长严重减小的问题,还可以自动追踪界面。在流固耦合问题中,固体变形较小而流体变形较大,因此也适合用耦合有限元物质点法求解。该文简要介绍了耦合有限元物质点法的基本原理,并将其应用于流固耦合问题中,取得了较好的效果,表明耦合有限元物质点法是分析流固耦合问题的一种有效的方法。     

异源在线网络话题早发现及演化特征研究

从海量新闻标题、微博等短文本异源数据及早、准确地发现舆情话题及其演化规律,以期为政府和企业监管舆情态势提供参考。以大规模异源在线社会网络数据为研究源,以文本关键词共现为建模依据点构建时变话题网络模型,将异源在线网络话题早发现及演化追踪问题转变为时变话题网络的动态社团发现与社团演化规律研究问题。进一步,提出以Louvain算法为迭代核心且以模块度增益和网络局部增量为算法量化对象的时变网络动态Louvain社团发现方法,通过与静态Louvain社团发现算法在大量计算机仿真和真实异源社会媒体数据下实验对比分析,证明所建话题网络和动态Louvain社团算法可在较少时空代价下快速、有效地实现对异源在线社会网络隐匿话题的早发现和演化规律追踪。     

采用混合粒子群算法实现匹配追踪算法

针对匹配追踪信号稀疏分解的巨大计算量问题,在具有全局优化能力的粒子群算法基础上,提出了一种结合BFGS(Broyden、Fletcher、Goldfarb和Shanno)方法和变异操作的混合粒子群算法实现信号匹配追踪分解。利用BFGS方法增强了算法的局部开发能力,加快了信号特征提取速度;通过变异操作控制种群多样性以避免早熟收敛,增强了算法全局探测能力,提高了信号特征提取精度。通过与单一粒子群算法和遗传算法实现仿真信号匹配追踪分解的结果进行对比,证明了使用混合粒子群算法的匹配追踪分解能够快速准确提取信号特征参数。最后,将该算法应用于某内圈损伤轴承振动信号中的冲击特征提取,结果表明该算法在工程应用中具有一定的准确性和实用性。     

两种不同剖分方式的声线束追踪法声衰减计算

提出一种基于空间剖分的声线束追踪算法,对两种不同剖分方式算法进行比较。算法采用三棱柱和四面体两种空间剖分方式对声源点、障碍物所在空间结构进行剖分;利用得到的剖分结构快速追踪声线束并生成树形结构体;反向追踪声线束生成路径并结合声音排放传播模型得到三维空间声场;对两种剖分方式在计算精度、效率上进行比较,并对其误差和局限性进行讨论。完成该算法模型建立和比较,并通过实验对其进行检验。实验数据显示算法有较高的运算速度和精确度,两种剖分方式各有优势。     

基于正交匹配追踪算法的虚拟内插空间平滑DOA估计

针对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法在实际的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计应用中,测向分辨率较低且在相干信号环境下估计性能较差的问题,提出了一种虚拟阵列空间平滑DOA估计算法.以互质阵列为模型,通过在正交匹配追踪算法重构信号的基础上,使用虚拟内插的方法,构造均匀虚拟阵列,能够提高波达方向的估计精度,加入空间平滑算法,可以分辨相干信号.仿真结果表明,使用虚拟内插算法之后,空间谱图波峰更尖锐,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高到2°,测向分辨率明显有所提升,同时加入空间平滑算法,可以有效地分辨相干信号,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高为4.7°,验证了本文方法的有效性.     

圆环与圆环求交算法中初始点的计算

曲面求交是CAD/CAM领域最为重要也最为复杂的问题之一。在众多的算法中,追踪法由于其易于实现、计算速度快而得到广泛应用,而追踪法最大的缺点在于很难确定每条交线的初始点。针对这个问题,笔者提出了一种专门用于解决圆环面与圆环面求交算法中初始点计算的方法。该算法以几何方法为基础,通过判断圆环中心圆之间的位置关系来判定相交区域,并运用数值分析方法精确计算出每条交线的初始点。     

科研主题演化中三种典型社区发现算法对比研究——以植物甾醇信号为例

科研主题识别和演化分析是了解科研领域发展现状和趋势的重要手段。近年来,基于复杂网络和网络演化计量的社区发现算法成为揭示科研主题演化的主要方法,有必要深入探讨该类算法在主题识别和演化分析中的优点与不足。本文选取植物油菜素甾醇领域,构建了关键词共现网络,对比了Newman MM、Ball Overlapping和Blondel这3种典型社区发现算法的科研主题识别和演化追踪结果,并结合专家知识对3种算法效果进行分析。实验结果表明,Blondel算法在科研主题的识别和演化追踪研究中运算速度最快,识别的主题更为准确,能够较好反映领域主题演化。该研究从算法适用性角度为科研主题演化追踪研究提供了参考。     

任意两点间最短路径的新算法研究

最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,Dijkstra算法和Floyd算法是解决任意两点间最短路径的常用办法。从局部最优到整体最优的思想出发,得出求解最短路径的一个新方法,即两点间的最短路径是途经当前最短路径集的复合路径和直达路径的最短者,然后以此方法给出求解任意两点间最短路径的一个新算法,最后简述新算法在针对特定问题时相对于经典算法的优势。     

基于相邻关系的等高线树建立算法研究

等高线树在提取地形线、地貌综合等方面具有重要的应用意义。常用的等高线树表达的是等高线的层次关系,直接表达等高线的包含和邻接关系,建树过程复杂,对数据要求较高,需要对数据进行预处理。本文将图幅内等高线按照是否闭合分为两类,分别对两类等高线群进行建树,最后将两个独立的等高线树合并,形成完整的等高线树。最后生成的等高线树表示了等高线之间的相邻关系,再借助其高程值就可以判断出等高线之间的包含邻接关系,算法容易理解,程序实现简单。     

一种基于分块压缩感知和迂回匹配追踪算法的图像重构方法

在使用离散余弦变换下的正交匹配追踪算法重构图像时,存在计算复杂度高,精确率低,对传感矩阵要求较为苛刻等问题.因此,利用迂回式匹配追踪算法(Detouring Matching Pursuit,DMP)的计算复杂度优势和分块压缩感知技术(Block Compressed Sensing,BCS),提出了一种基于BCS-DMP的图像重构方法.首先,对图像信号均匀分块并进行离散余弦变换,其次,采用DMP算法重构信号,对重构信号进行离散余弦逆变换重构图像,最后,采用均值滤波算法作平滑处理,减少图像块效应. 3种不同类型的图像重构实验结果表明,当压缩比取0.2,0.3,0.4,0.5时,采用BCS-DMP算法重构图像的峰值信噪比高于基追踪、正交匹配追踪等算法,且在重构时间上有较大优势,说明BCS-DMP算法适用于图像重构.     

基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别

基于固定梯度的复杂追踪算法在进行目标函数寻优时,具有收敛速度慢,易陷入局部极值,且针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实际应用性。为此,论文将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而提高其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了六自由度质量-弹簧系统、简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。     

基于信号匹配追踪的模态参数提取

传统的的设备模态参数提取多是建立在频谱计算的基础上,提取精度受采样频率和时域截断产生的能量泄漏的影响较大。为此,提出了一种基于信号匹配追踪的模态参数提取方法,该方法将Laplace小波作为信号匹配追踪的基元函数;同时引入粒子群算法来实现Laplace小波的参数寻优,克服了传统算法计算复杂的缺点。仿真和实际应用表明,该方法可有效地提取设备的模态参数;且比传统的半功率带宽法具有更高的精度。     

线性互补问题的内点算法

互补问题分为线性互补和非线性互补,而线性互补问题是线性规划和二次规划的推广,求解线性互补问题的常用算法有内点算法和外点算法。本文主要研究了线性互补问的一种内点算法：中心路径算法,并给出了基于此算法的最优解的判定算法和收敛性分析。     

小生境遗传算法在井间走时地震层析成像中的应用

采用旅行时线性/二次联合插值射线追踪算法(QLTI算法)对包括直达波、折射波、透射波在内的多种射线进行追踪,得到井间层析成像的旅行时,它的突出优点是精度高。反演则引入了小生境遗传算法,对每个种群内的速度个体进行QLTI射线追踪后,通过目标函数的反馈信息,采用自适应控制交配概率和变异概率,搜索最优速度分布,最终得到若干个全局峰或局部峰,然后利用先验知识进行判断,得到满意解。数值模拟显示,这种方法可以处理复杂的介质模型,而且在复杂情况下反演解的稳定性、可靠性强。     

RANSAC算法在剔除图像配准中误匹配点的应用

在遥感图像中存在很多相似地物、地貌,SIFT算法本身只利用了特征点的局部邻域梯度信息,通过SIFT算法提取到的特征点存在很多误匹配点,通过RANSAC算法剔除误匹配点,可以提高配准的精度。     

一种基于SPIHT和匹配追踪的图像编码方法——SPMP算法

为了更好地利用图像的结构特征,提高图像重建的质量,提出了一种基于多级树集合划分(SPIHT)和匹配追踪(MP)的分层图像编码方法--(SPMP)算法.该方法首先采用拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid)算法将原始图像分解成低频平滑层和高频细节层,然后使用离散小波变换和SPIHT算法编码图像的低频成分,使用...     

自适应时—频分析在水声目标分类中的应用

本文研究了基于匹配追踪算法的自 适应时－频分析 和基于判别追踪算法的 特征提取,并构成了一个水声分类系统。对实际水声目标辐射噪声的分类结果表明：该系统能有效提取各类信号在时间－频率联合域的主要可鉴别性特征,具有良好的分类能力,分类正确率超过了80％。