五次多项式优化的平行泊车路径规划

针对目前自动泊车路径规划普遍存在的曲率突变问题,提出了一种五次多项式优化的平行泊车路径规划方法。五次多项式曲线由约束条件建立的方程组求解得出,并对路径的曲率突变处进行过渡优化。为简化计算,引入“虚圆半径”的概念,以“虚圆半径”作为最小转弯半径,并按照“圆弧-直线-圆弧”平行泊车路径规划的方法进行求解,由此得出优化的平行泊车路径。仿真结果表明,五次多项式优化的平行泊车路径规划方法能够规划出曲率连续、满足避障约束和车辆运动学约束的优化路径,提高了路径跟踪的效果,保证车辆安全完成泊车。     

五次PH曲线的Hermite插值

应用复分析和曲线积分方法研究了满足Hermite插值的五次PH曲线的构造,导出了其相应的Bézier表示.所得五次PH插值曲线不但具有连续的单位切矢和有向曲率,而且其弧长函数是原参数的多项式函数,具有精确的有理Offset代数表示和优美的几何解释,可灵活处理拐点.     

带形状参数的C1连续的三角Coons曲面片

针对三角形域上超限插值的曲面缺乏形变的特点,利用两类带形状参数的Hermite多项式构造C1连续的两种格式的带形状参数的Coons曲面片。构造的三角曲面片均含有形状参数λ,调整λ的值,可改变曲面的内部形状,而不影响曲面的边界形状;当λ＝0时,可退化为通常的边-边与边-点格式插值的曲面片。最后,实例验证了该方法的有效性。     

曲率连续的有理二次样条插值的一种优化方法

人们通常用有理三次曲线样条来构造整体曲率连续的曲线.提出利用有理二次样条曲线插值整体曲率连续的曲线的一种方法.首先导出了两相邻二次曲线段间曲率连续的拼接条件,然后提出了求解平面上一个闭的点列中每一点处的切线的最优算法.最后给出了闭曲线插值的一些实例以检验方法的有效性.     

一种G2连续的二次曲线样条插值方法

给出了一种用二次曲线段来插值平面有序数据点列的一种方法 .文中的曲线采用隐函数表示而不是常用的参数形式 .曲线不是用通常的二曲线方程来表示 ,而是用一种带参数的函数样条来表示 .首先给出用二次曲线来插值两点、两切线以及在一端点处的曲率达到给定值 ;其次 ,给出了用二次曲线样条插值平面上一个有序点列且使曲线达到整体 G2 连续 ;最后就用二次曲线对平面闭曲线插值问题进行了研究 .该方法对数据点列没有任何限定性要求 ,无论是闭曲线还是开曲线 ,都能达到整体 G2连续 .     

三角形域上C1连续的四次插值曲面

提出了一种在三角形域上构造C^1曲面的方法，该方法构造的曲面片由4个曲面加权平均产生，在三角形的边界上满足给定的边界曲线和一阶跨界导数．所构造的曲面可看作由一张基本曲面和三张过渡曲面构成．用三条曲线相交于一点且在交点处共面作为约束条件构造基本曲面，在三角形的内部具有较好形状和逼近精度．同边点法相比，文中方法产生的曲面形状更好；且该方法产生的曲面对四次多项式曲面是精确的，因而比Nielson的点边方法具有更高的插值精度．     

基于拉格朗日插值多项式的彩色图像分存方案

为了解决真彩色大秘密图像的安全传输问题,提出了一种基于拉格朗日插值多项式的图像分存方案;该方案通过对真彩色大秘密图像进行压缩、量化、编码、分解、译码等处理生成秘密图像的n个影子,再将每个影子隐藏于一幅尺寸是秘密图像的t分之一大小的可视的载体图像中,任取其中的t个嵌入秘密图像影子的载体图像,就能恢复原始秘密图像;同时给出了分存原理和直接恢复公式,提高了图像分存和恢复的速度,简化了计算过程。     

C~1插值二次B样条曲线曲面

利用二次均匀B样条曲线的端点性质,导出了构造插值二次均匀B样条曲线曲面的一种新的基函数―BB基函数。由BB基函数构造了C1保形插值二次均匀B样条曲线,构造了C1双二次均匀B样条插值曲面。     

散乱数据点多项式插值光顺曲面的构造

为了得到光顺的多项式插值曲面,首先把空间散乱数据点划分为三角形网格,在每个给定数据点处构造C^1连续的分片二次多项式曲面片,针对各数据点的邻接点个数不同,分别利用弯折能量和拉伸能量建立目标函数,极小化目标函数确定插值曲面的未知量,在保持原有的形状特征的同时构造光顺的分片插值曲面,最后用实例说明了文中方法的有效性．     

多项式理论在导弹稳定性能评估中的应用

针对线性参数不确定性系统的鲁棒稳定性问题,提出一种新的分析方法,并对其在导弹自动驾驶仪鲁棒稳定性评估中的可行性进行了研究。首先给出线性参数不确定性系统在其特征多项式系数不相关情况下的鲁棒稳定性的充要条件,并通过自适应网格划分算法将此条件与鲁棒D-稳定性理论结合,得到基于多项式理论的评估算法。将算法用于导弹自动驾驶仪鲁棒稳定性评估,得到了不同攻角下导弹在全包线范围内的稳定区域。和只能在离散点进行评估的传统评估方法比较,结果表明提出的算法可以在全包线范围内连续进行评估,从而发现一些隐蔽的不稳定区域。     

形状插值的G1 Hermite曲线

提出了在给定2个端点及其切矢方向的条件下生成一条形状较好的三次Hermite曲线的方法.把未知的形状最好曲线的端点切矢模长看作端点条件的函数;然后建立该函数应当满足的条件,并根据工程制图人员在一些特殊的端点条件下的绘图得到一些经验数据;最后把该函数近似用三角函数的二次以下谐波分解表示,根据已有的经验数据和建立的条件得到谐波分量的大小.目标曲线的计算简单,在经验数据的情况下,目标曲线端点切矢模长范围为(0.5,2.9).与已有方法相比,曲线形状较好.     

多形状参数的二次双曲多项式曲线

给出了带多个形状参数的二次双曲多项式基函数,该基函数具有二次非均匀B样条基的绝大多数性质。基于这种基函数,建立了一种带多个形状参数的二次双曲多项式曲线,该类曲线对于非均匀节点为C1连续。根据形状参数的不同取值,曲线的形状既能整体又能局部地变化。并且毋需采用重节点技术或解方程组,就能直接插值某些控制点或控制边。此外,它还能精确表示双曲线。     

基于插值的Bernstein多项式复合及其曲线曲面应用

在曲线曲面造型中,Bernstein多项式复合被广泛用于许多几何操作,因而具有重要的理论和实际意义.基于多项式插值和符号计算的思想,研究了Bernstein多项式函数复合问题, 并将其应用于曲线曲面的情形.与两种已有方法相比,新方法具有速度快、易于编程实现、占用存储空间少的特点,但数值精度低于基于广义de Casteljau算法的多项式复合结果.     

基于密切多项式近似的多项式插值算法框架

多项式插值技术是近似理论中一种常见的近似方法,被广泛用于数值分析、信号处理等领域。但传统的多项式插值技术大多是基于数值分析与实验结果相结合得到的,没有统一的理论描述和规律性的解决方案。为此,根据密切多项式近似理论为图像的多项式插值算法提出一个统一的理论框架。密切多项式近似的理论框架包括采样点数目、密切阶数和导数近似规则三个部分,它既可以用于分析现有的多项式插值算法,也可以用于开发新的多项式插值算法。分析了主流多项式插值技术在密切多项式近似理论框架下的表现形式,并以四点二阶密切多项式插值算法为例详细描述了利用密切多项式插值的理论框架开发新的多项式插值算法的一般流程。理论分析和数值实验表明大多数主流插值算法都属于密切多项式插值算法,它们的处理效果与采样点数目、密切阶数和导数近似规则有紧密的关系。     

采用牛顿插值的多项式因式分解算法的设计与实现

基于Kronecker所提供的一元多项式因式分解的构造算法、一元整系数多项式在整数环上因式分解理论,利用牛顿向前差分插值算法代替拉格朗日插值算法,把有理域上一元高次多项式因式分解化为在整数环上的因式分解,得到了整数环上的一元多项式因式分解的构造性算法,给出了具体实现过程。     

On the Accuracy of Polynomial Interpolation in Hilbert Space with Disturbed Nodal Values of the Operator

The interpolation accuracy of polynomial operators in a Hilbert space with a measure is estimated when nodal values of these operators are given approximately.     

散乱数据点分片二次多项式加权平均插值

将空间散乱数据点划分为三角形网格,在每个给定数据点处构造C^1连续的分片二次多项式曲面片,每个三角形上的曲面片由各个顶点处的C^1连续的分片二次曲面片加权平均确定,整体的C^1曲面由各三角形上的曲面片拼合而成．该方法所构造的曲面函数结构简单、易于计算,具有数据点建议的形状．最后通过实例同其他方法所构造的插值曲面形状进行比较．     

隐式多项式曲线的信息建模研究进展

用隐式多项式曲线来描述数据点集合轮廓具有天然的优势,尤其是在数据点集合轮廓的拟合过程中体现得更为明显。概括了基于隐式多项式曲线的信息建模研究现状,侧重于目前国内外各种隐式多项式曲线拟合算法的分析以及优劣比较。以多个图像物体数据点集合轮廓为例,使用各种拟合算法对其进行拟合,并给出了拟合的效果,分析了算法的优劣和改进措施以及以后的研究方向.     

同心圆与直线剖分下的多元多项式插值

传统的插值方法一般是基于三角形或四边形剖分的，在应用上不易处理类似于呈圆形分布的问题，有一定的局限性．给出一种新的基于同心圆与直线剖分的插值方法，由于该剖分的节点分布是对称的，加之所构造的基函数是对称的，因而插值函数具有保对称性，且是多项式函数．数值实例表明，该插值方法对此类问题有很好的效果，并给出了相应的误差分析．另外，若剖分线退化为射线，该方法可适用更一般情形．     

Polynomial genetic programming for response surface modeling Part 1: a methodology

The second-order polynomial is commonly used for fitting a response surface but the low-order polynomial is not sufficient if the response surface is highly nonlinear. Based on genetic programming (GP), this paper presents a method with which high-order smooth polynomials, which can model nonlinear response surfaces, can be built. Since in many cases small samples are used to fit the response surface, it is inevitable that the high-order polynomial shows serious overfitting behaviors. Moreover, the high-order polynomial shows infamous wiggling, unwanted oscillations, and large peaks. To suppress such problematic behaviors, this paper introduces a novel method, called directional derivative-based smoothing (DDBS) that is very effective for smoothing a high-order polynomial.The role of GP is to find appropriate terms of a polynomial through the application of genetic operators to GP trees that represent polynomials. The GP tree is transformed into the standard form of a polynomial using the translation algorithm. To estimate the coefficients of the polynomial quickly the ordinary least-square (OLS) method that incorporates the DDBS and extended data-set method is devised.Also, by using the classical Lagrange multiplier method, the modified OLS method enabling interpolation is presented.Four illustrative numerical examples are given to demonstrate the performance of GP with DDBS.