基于插值细分的逼近细分法

通过在Hassan的四点三重插值细分法中引入一个偏移变量,推导出了一种逼近细分法,从而使三重逼近细分和插值细分统一到一个细分格式.该方法利用细分格式的生成多项式,在理论上分析了提出的细分格式的一致收敛性和Ck连续性;通过对细分格式中参数u取不同的值,可对生成的极限曲线形状进行控制.数值实验结果表明,文中方法是合理有效的.     

模式分类方法比较研究

模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法,并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试,根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、类别数对每一种模式分类方法的准确率和运行时间的影响。结果表明,在对一些小数据进行分类时,可以采用朴素贝叶斯、K近邻、线性判别分析方法,而对于大的数据集,支持向量机、BP神经网络、二次判别分析分类方法则比较适合,但对运行时间要求严格的分类不能采用BP神经网络方法。     

南水北调中线总干渠邯邢段主要工程地质问题处理

南水北调中线工程总于渠河北省邯邢渠段线路以冀豫交界处的漳河北为起点至邢台与石家庄交界的梁村（桩号为172＋751）,总长172．751km,其中渠道长162．107km,建筑物长10．644km。     

基于公理设计的面向对象设计方法研究

从软件需求模型到软件设计模型映射是软件工程领域研究难点之一.为提高软件设计质量,增强面向对象软件系统的模块独立性,减少类与类之间的耦合,研究了基于公理设计的面向对象设计方法过程模型,分析并统一公理设计过程与面向对象设计过程相关概念.将公理设计中的"之字形"映射方法及独立设计公理应用于用例模型,特征模型和属性模型之间的映射,从而控制映射过程中软件设计的耦合程度.     

粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

提出了一种基于粒子群优化（PSO）的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。     

基于FLUENT下双声道超声波流量计最优声道研究

通过FLUENT仿真模拟,建立组合双弯管及收缩管道仿真模型,研究双声道超声波流量计安装位置和雷诺数对于管道内流体速度场的影响。通过流量计的相对误差及修正系数的计算,定量分析流量计的最佳安装角度以及最优声道位置。模拟结果表明,组合弯管和收缩管与超声波流量计的安装位置至少为20D才能保证管道内流体充分发展;流量计安装角度在45°时能够最大限度覆盖更多的速度区域,保证测量的精确度;通过修正系数随雷诺数的变化情况得出双声道超声波流量计的最优声道位置为距管道截面中心0.225D处。研究结论适用于不同类型管道结构,有助于超声波流量计的优化设计以及工业应用中测量精度的提高。     

一种用于无人机着陆的地平线提取算法

针对着陆场不同天地场景中的地平线提取问题,结合Ostu方法与Hough变换,提出一种用于无人机着陆的地平线分步提取算法。在确定初始地平线的基础上,对其做粗化处理,得到目标地平线所在子图像域,在子图像域中完成最终目标的地平线提取。实验结果表明,该算法能准确有效地提取不同天地场景中的地平线。     

质数判别有哪些问题有待探讨

质数在研究整数的过程中占有一个很重的地位,它被称为自然数的"建筑的基石"。虽然有很多数学家和学者致力于对它的研究,但成果并不显著,仍有许多问题有待解决。例如,哥德巴赫猜想困扰了人们几百年,有很多数学家对它进行了多年的     

逼近点云的三角形网格的边缘误差减小研究

基于SOFM神经网络构建的三角形网格模型可以实现测量点云压缩后的Delaunay三角逼近剖分,但该模型存在边缘误差。为减小三角形网格的边缘误差,改进了三角形网格模型的训练模式,提出了3步训练模式。第1步采用整个测量点云,对三角形网格模型中的所有神经元进行整体训练;第2步采用测量点云中的边界点集,对三角形网格模型中的网格边界神经元进行训练;第3步采用边界点集中的角点点集,对与边界角点匹配最佳的网格边界神经元进行训练。算例表明,应用该训练模式,可以有效减小三角形网格的边缘误差,三角形网格逼近散乱点云的逼近精度得到提高并覆盖散乱点云整体分布范围。