广义分布保持属性约简研究

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。分布约简保证约简前后每个对象的概率分布保持不变,即保证每条规则的置信度在约简前后不发生改变。实际应用中,人们往往更加关注可信度较高或较低的规则。因此,在本文中引入了广义分布保持属性约简,该属性约简可以保证规则的置信度P（P∈[0,α]或[β,1]）在约简前后不变。同时,给出了广义分布保持属性约简的判定方法与基于差别矩阵的广义分布保持属性约简算法,深入讨论了几种特殊情形下的广义分布保持约简。最后,在4个UCI数据集上进行的实验分析表明,几种特殊情形下的广义分布保持属性约简可退化为已有的一些属性约简,且在不同置信区间下求得的广义分布保持属性约简存在包含关系,验证了相关结论的正确性。     

基于轮廓边拟合的软影映射算法

针对实时软影映射算法在绘制大面积光源时绘制效率不高的问题,提出一种基于轮廓边拟合的快速软影映射算法.该算法在场景阴影映射图中的固定尺寸的块内拟合轮廓边直线,并用一种层次化的数据结构来保存拟合的轮廓边直线;再利用反投影轮廓边直线的方法快速地计算着色点的可见性,生成真实的软影效果.实验结果表明,与现有的算法相比,文中算法在不显著降低软影质量的基础上有效地提高了绘制效率.     

土壤中重金属污染源辨识的数学模型

建立了基于坐标旋转下高斯分布函数的土壤表层重金属污染物点源扩散模型,并利用MATLAB中的非线性极小拟合方法得到模型参数,进而求得污染源的具体位置。以2011年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题数据为例,计算结果表明,旋转后的高斯分布函数拟合精度显著提高,从而为准确探究污染源及位置提供了新的途径。     

基于C~1自然邻近插值的曲面拟合

以C0连续non-Sibsonian 插值作为三次单纯形Bernstein-Bézier多项式的基坐标,构造C1连续自然邻近插值函数。介绍了高阶连续函数的构建原理和性质。将C1连续自然邻近插值函数应用于曲面拟合场合,由于Voronoi图能够自动调整数据点分布不规则和密度不均匀在空间上的差异,即使对于散乱数据点,也能获得较好的拟合结果。     

不同光强下太阳电池组件曲线因数的研究

通过测试太阳电池组件在不同入射光强下的电性能参数，采用作拟合曲线的方法求解不同光强下太阳电池组件的曲线因数，并在此基础上分析组件曲线因数与入射光强的关系。     

T-Bézier三角曲面带权渐进迭代算法及其推广

三角曲面和渐进迭代逼近在散乱点数据的拟合及逆向工程中有重要应用,研究了四阶T-Bézier三角曲面的带权渐进迭代算法。给出了带权渐进迭代算法,分析了算法的收敛性,并基于1-范数、2-范数和∞-范数分别给出了带权渐进迭代算法的逼近误差;针对不同的控制顶点赋予不同权值以加快收敛速度,给出了推广的带权渐进迭代算法;数值实例说明了算法的有效性及其应用。     

边缘识别的二维正交多项式拟合及结构变形检测

数字图像中边缘附近的灰度是沿边缘方向和跨边缘方向二维变化的,以前边缘识别的多项式拟合大多采用跨边缘方向的一维拟合。介绍一种采用二维正交多项式进行边缘识别的新方法,由于二维拟合更符合边缘附近小区域内像素灰度二维变化的实际,因此拟合结果优于一维拟合。在进行拟合时,利用正交多项式的正交性将优化方程对角化,避免求逆或解方程,没有多项式拟合优化方程的病态问题,采用高阶多项式拟合可以提高拟合精度。对生成图像的边缘识别结果表明,二维正交多项式拟合识别边缘的精度和稳定性较好。简支梁模型试验表明,采用正交多项式边缘拟合方法检测梁的静变形,图像变形检测精度在0.1像素之内,适当选择图像采集设备和采集范围,点检测精度与传统检测方法的精度相当,边缘检测属线状高密度检测,检测范围远大于传统方法。     

基于单摄像头的非接触式物体体积测量

本设计采用计算机和STC89C52单片机进行控制,利用摄像头拍摄旋转物体的图片,以像素点与面积的对应关系为切入点,通过统计像素点的数量得到物体的截面积,而后对每一帧图像面积进行累加,拟合出像素点与物体体积的转换关系,用这个转换关系得到被测物体的实际体积。     

基于计算机视觉的原木高出材率的研究

计算机能模拟人眼视觉环境来甄别、测量视野中的事物,随着精度的不断提高,计算机视觉能代替人眼实现简单、重复的人工操作。计算机视觉结合原木剖料可以提高原木的出材率,减少木材损耗。凭借计算机的高效性、准确性,计算机视觉能实现原木的最大利用,最大程度减少生成方木浪费的原料, 提高原木出材率。将所提算法应用于自动化带锯原木切割系统的基本流程是通过图像预处理来消除图像噪声,通过颜色分割去除背景,通过边缘检测给出感兴趣区域的轮廓,应用形态学运算连接和填补被误处理的轮廓边缘,计算最大面积的拟合椭圆。实验结果表明,该算法可以满足实际生产的需要,实验精度达到95%以上。