基于形状修正的三角网格模型顶点法矢估算方法

为了提高三角网格模型的顶点法矢计算的准确度和稳定性,提出了一种改进的基于三角形形状修正的法矢估算方法,并首先对具有代表性的5种顶点法矢估算方法进行了分析,通过比较各估算方法在顶角、面积等权重方面的处理特点及存在的缺陷,提出了一种评价因子对三角形形状质量进行量化,且在理论上给予了证明;然后据此对顶点法矢估算方法进行了改进;最后利用规则和不规则的二次曲面网格模型进行了实验验证,并以顶点法矢误差的算术平均值和标准方差来分别评价各种估算方法估算结果的准确度和稳定性。实验结果证明,该新方法较其他估算方法估算的顶点法矢精度更高,稳定性更好。     

考虑决策者心理行为的虚拟企业伙伴选择方法

针对考虑决策者心理行为的虚拟企业伙伴选择问题,提出一种基于TODIM方法的合作伙伴选择方法,建立了以极大化各任务平均前景价值为优化目标的虚拟企业伙伴选择的数学模型,该模型考虑了决策者的参照依赖和损失规避行为。通过一个算例表明了该方法的有效性。     

基于内角加权及二次误差度量的三角形折叠算法

给出了一种基于三角形内角加权和二次误差度量的三角形折叠算法来简化三角网格模型。该算法以三角形的三个内角余弦和来控制三角形网格形状,以三角形折叠后新点到相关三角形平面距离的平方和控制简化模型误差,建立一种新的三角形折叠的误差标准,使形状狭长且折叠引起误差最小的三角形优先进行折叠。文中给出的实例表明,该算法既能很好的保留模型特征,又能有效地控制三角网格的形状。