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多变形填充算法是图形学中一个比较复杂的算法。对多边形填充算法进行了介绍,用VC 实现了X-Y扫描线算法,该算法可以对任意形状的多边形(包括自相交的多边形)进行填充。 相似文献
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A fixed-time sliding mode controller based plant/controller co-design scheme is developed for dual-motor driving systems. The proposed controller is fixed-time stable subject to unknown disturbances which guarantees the robustness of the proposed control scheme and a less conservative solution can be ensured by comparing with the conventional fixed-time convergence technique. Due to the existence of couplings between the plant and the controller, traditional design procedures in which the plant and the controller are designed sequentially and separately cannot guarantee the overall optimum of control systems. A co-design scheme based on the nested optimisation strategy is developed in this paper. With the nested optimisation strategy, the co-design solution can be achieved efficiently and reliably. A combined cost function considering both the plant and the controller is developed so that the largest load can be achieved without degrading the control performance. The fixed-time convergent controller is employed and considered into the co-design scheme. The gravitational search algorithm is adopted to optimise controller parameters in the co-design scheme. With the presented co-design method, the largest load of the studied system can be achieved with the satisfactory control performance. Contrastive Simulation and experimental results demonstrate the efficacy of the proposed controller and co-design scheme. 相似文献
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本文实现了一个电视台媒体资产管理中的关键词语音标引系统。系统以连续混合高斯隐马尔可夫模型为基础,采用分层构筑维特比算法进行训练和识别。为实现标引的实时性,采用实时计算的方法,录音和识别同时进行。为了减少计算量,并没有将状态持续时间分布引入Viterbi译码,而是将其作为后处理部分。对于汉语数字识别的一些易混词,采用声调作为辅助判决。以此做了一个体育赛事的词库,经测试表明,关键词标引首选识别率达到93.5%,前五选识别率达到98%。 相似文献
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在等周算法应用于图像分割中,由于不能充分利用求解线性方程组所得到的状态向量,且对于多目标的图像进行处理时采用的二分迭代产生较大计算量的不足,通过对多目标图像的状态向量和等周率进行分析,提出一种加速改进k+1分迭代方式,经分析和实验表明改进后方法比原算法分割在计算次数和计算时间上效率更高。 相似文献
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一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法 总被引:1,自引:0,他引:1
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优.为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法.实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果. 相似文献
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针对LEACH算法随机选取簇头,未考虑节点剩余能量及单跳与sink节点通信造成能量损耗过快的问题。引入以剩余能量及邻居节点数作为权重因子的时间等候簇头竞争模式选取簇头,并提出LEACH与蚁群算法相结合建立簇间路由机制,采用局部信息素更新,综合簇头节点的剩余能量及节点距离,为簇首与sink节点通信建立多跳路由,达到降低簇头节点能耗过快的目的。仿真实验结果表明,改进算法在降低能耗、延长网络生命周期等方面较LEACH算法有较大提高。 相似文献
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