传感器网络基于Voronoi 网格的数据压缩算法

提出了一种传感器网络中分布式多分辨率数据压缩算法.在分布式域剖分模型DDPM(distributed domain partition model)基础上,提出了一种多分辨率的数据压缩模型MDCM(multiscale data compress model),DDPM 把传感器网络按域划分来构建连通核,传感节点只需在连通核中寻径,因而能够明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性;MDCM 利用Voronoi 网格来对DDPM所形成的域中的节点进行划分,然后采用多分辨率方法构建数据压缩模型.理论分析和实验仿真结果表明,MDCM 具有很好的逼近性能,并且能够对传感器网络中的数据进行有效压缩,可以更大程度地降低传感器网络中的数据传输量.     

DD26镍基单晶高温合金的高温持久性能各向异性

为了研究取向对DD26镍基单晶高温合金持久性能的影响,对实验合金进行了高温蠕变测试.结果表明,持久寿命随取向变化逐渐降低的顺序为:[111]靠近[001]-[111]边界靠近[001][001]-[011]边界[011].靠近[111]取向的试样,由于具有较小的Schmid因子,位错不易开动,所以持久寿命最长.而靠近[001]取向的试样具有较大的Schmid因子,致使可以开动的滑移系最多,所以伸长率最大.靠近[001]-[011]边界和[011]取向的试样在蠕变过程中取向会向[001]-[111]边界旋转,并且较大的旋转造成这些取向的试样具有较短的持久寿命.     

不同材料杆组成的均质三角形边框绕质心轴转动惯量

对不同材料杆组成的均质三角形边框,利用离散质点系统的质心公式确定均质三角形边框的质心位置,并推导三角形边框绕质心轴的转动惯量公式。根据刚体对过质心轴的力矩平衡条件,给出了三角形边框质心的作图方法。已有文献的公式为本文结果的一个特例,所用方法可进一步推广到求解其他边框图形绕质心轴的转动惯量。     

基于图论的边角网三角形闭合差自动搜索算法

边角网中三角形闭合差是检验外业精度的重要指标之一.在图论的基础上,根据观测数据构造邻接矩阵,按顺序搜索所有三角形.详细介绍了搜索算法,给出了算法步骤,并通过算例验证了该方法的可行性、可靠性和正确性.     

基于体积和纹理特征的深度像匹配

提出一种深度像精匹配方法,利用深度像重叠区域的空间体积和纹理特征,定义深度像匹配的误差测度函数,构造三角网格近似物体表面.通过寻找不同坐标系下深度像之间的精确空间坐标变换关系,实现深度像的精匹配.实验结果表明,用体积和纹理特征能准确反映深度像之间的距离关系,且对准精度高,收敛速度快.     

格尔木河水化学特征及成因

为探究格尔木河水化学沿程变化情况,于2019年7—8月在该区采集33组水样进行测试分析,采用Piper三线图解法和Gibbs图解法,分析了格尔木河从源头至入湖口的水化学特征、形成原因以及主要离子来源。结果表明:格尔木河水体沿程水化学呈现由HCO₃-Ca-Mg型到HCO₃-Cl-Na-Ca-Mg型再到HCO₃-Cl-Na-Mg-Ca型的演变特征,到溢出带北侧Cl^-和Na⁺逐步占主导地位;水化学类型的主要形成原因为溶滤作用和蒸发浓缩作用;主要离子来源为石盐、碳酸盐以及硫酸盐等的风化溶解。     

基于改进Canopy-Kmeans算法的并行化研究

随着互联网数据的快速增长,原始的K-means算法已经不足以应对大规模数据的聚类需求;为此,提出一种改进的Canopy-K-means聚类算法;首先面对Canopy算法中心点随机选取的不足,引入“最大最小原则”优化Canopy中心点的选取;接着借助三角不等式定理对K-means算法进行优化,减少冗余的距离计算,加快算法的收敛速度;最后结合MapReduce框架并行化实现改进的Canopy-K-means算法;基于构建的微博数据集,对优化后的Canopy-K-means算法进行测试;试验结果表明:对不同数据规模的微博数据集,优化后算法的准确率较K-means算法提高了约15%,较原始的Canopy-K-means算法提高了约7%,算法的执行效率和扩展性也有较大提升。     

Relaxing the Triangle Inequality in Pattern Matching

Any notion of closeness in pattern matching should have the property that if A is close to B, and B is close to C, then A is close to C. Traditionally, this property is attained because of the triangle inequality (d(A, C) d(A, B) + d(B, C), where d represents a notion of distance). However, the full power of the triangle inequality is not needed for this property to hold. Instead, a relaxed triangle inequality suffices, of the form d(A, C) c(d(A, B) + d(B, C)), where c is a constant that is not too large. In this paper, we show that one of the measures used for distances between shapes in (an experimental version of) IBM's QBIC¹ ("Query by Image Content") system (Niblack et al., 1993) satisfies a relaxed triangle inequality, although it does not satisfy the triangle inequality.     

基于改进的 YOLOv5 的交通锥标检测系统

针对中国大学生无人驾驶方程式赛车目标检测系统当前算法检测速度较慢,在不同场景下容易出现检测精度低,漏检、 误检现象严重等问题,文章设计了一种适用于锥标颜色的整体检测系统,在识别模块中,首先,为了提高原 YOLOv5 基础模型检 测速度和识别精度,采用 CIoU 作为边界框回归损失函数,针对训练时收敛速度慢和算法识别精确度低的问题,将原加权非极大 抑制方式更改为 DIoU_NMS,测试精度为 0. 963,相较于原算法提高了 2. 1%,结果表明改进后的算法更适合比赛场景下锥标颜 色识别。 其次,在跟踪模块中,对深度表观特征锥标颜色重识别模型进行训练,将单目标跟踪算法改为可以对多种类别目标进 行跟踪,相比于单一的目标检测算法,有效降低漏检现象,最后,添加测距模块,利用检测框高度信息进行车载摄像头到锥桶的 测距,90 m 以内的平均误差小于 9%。 整个系统的帧率达到 20 FPS,实现锥标颜色识别和距离的有效测量,为比赛提供更多的 数据支持。     

三角直觉模糊数理论在供应商选择中的应用

随着社会的发展,物质极大地丰富,人们的需求也多样化,为人们提供服务的供应商越来越多,如何选择满意的供应商也是生活中非常重要的事情,基于社会现实文章首先阐述了三角直觉模糊数的理论知识,继而将一种基于两个三角直觉模糊数之间距离的决策方法应用在供应商的选择中。