数据空泡修正的LTE-5G传感网节点定位算法

针对当前LTE-5G传感网移动节点定位方法存在定位精度较低、误差较高等问题,提出了一种基于拉普拉斯预估与数据空泡修正的LTE-5G传感网移动节点定位算法.构建拉普拉斯预估方法,对节点连通度及待测距离进行精度阶跃,以完成待定位节点与锚节点间的待测均衡距离的实时估计.通过在数据报文中添加0字节,设计了数据空泡修正机制,实时获取移动节点拓扑连通状况,以优化节点的均衡跳数和强化定位抗噪性能,再引入三角定位方法,实现节点坐标的精确定位.仿真结果表明,与当前常用的被动扫描定位算法、二向度定位算法相比,所提算法具有更高的定位精度与更小的误差水平.所提算法具有较高定位精度与抗干扰能力,能给LTE-5G传感定位领域提供一定的技术支撑.     

INNOCN M1U 4K显示器体验

在多个显示器细分市场中,电竞显示器绝对算得上是各大厂商的重点。不过,也有部分厂商在着力发展专业显示器市场。我们知道,目前专业级显示器市场已经被戴尔、华硕、明基这类老牌厂商占据,加上专业显示器对色彩调校的技术门槛较高,所以一些名不见经传的品牌很难去抢占市场。不过,INNOCN试图在专业级显示器市场中有所突破,其在之前曾推出过N1U Pro便携式专业显示器,前不久又推出了M1U专业桌面级显示器。那么对于这款产品,它在专业色彩上的表现到底如何?我们将对其进行一番体验。     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

三角网格曲面共形参数化研究综述

曲面参数化是计算机图形学和计算机辅助设计中的一个重要问题,有着广泛的应用背景。曲面 参数化旨在谋求从三维曲面到某参数区域变换过程中某些内蕴几何量(例如边长、角度、面积)的变形最小化。 保角参数化前后保持曲面局部形状,又称作共形参数化。本文针对三角网格曲面,介绍了共形参数化领域的研 究现状。根据目标参数域的不同,主要讨论了平面参数化、球面参数化和双曲空间参数化。最后总结了现阶段 共形参数化存在的难点问题和未来可能的研究方向。     

基于三角模糊数的贝叶斯供水管网评价模型改进及其应用

研究提出科学、实用的方法对城市供水管网健康状态进行评价,对于城市供水管网系统的维护更新和健康稳定具有重要意义。针对基于三角模糊数的贝叶斯供水管网评价模型中权重确定方法单一、管道健康等级确定方法不确定性较大的不足,对其进行改进:采用变异系数法和模糊层次分析法(FAHP)计算综合权重,通过计算综合得分判定管道健康等级。将改进后的模型应用于浙江省云和县供水管网健康状态评价,结果表明:53%的管道健康等级为Ⅰ级,44%的管道健康等级为Ⅱ级,3%的管道健康等级为Ⅲ级,现阶段中没有处于等级Ⅳ的管道,与传统的三角模糊数的贝叶斯供水管网评价模型相比,在表达模型结构和模型参数不确定性方面具有更明显的优势,所评价结果更符合实际情况。     

基于单片机和线阵CMOS的激光三角测距传感器设计与实现

介绍一种基于STM32单片机和线阵CMOS传感器的激光三角测距传感器的系统实现。包括原理电路部分以及算法程序部分的设计与实现。     

砂岩分类三角图绘制方法对比研究

砂岩分类三角图的绘制对岩石的命名和分析非常重要。常用的绘制方法有Grapher软件绘图和Excel作图。在采用这2种方法时,常会出现绘图数据和三角图端元不对应以及没有对三端元数据总和进行100%预处理的问题,导致所得三角图错误,致使岩石命名和岩性分析错误。讨论了引起错误的根源,提出了应用Grapher软件和Excel绘制三角图的正确绘图途径,对2种方法在使用上常出现的问题进行了总结。     

基于FANP的私用飞行驾驶员安全驾驶行为评价模型

为了正确评价私用飞行员的安全驾驶行为,在系统分析飞行运行全过程的基础上,建立了基于模糊网络分析法(FANP)的私用驾驶员安全驾驶行为评价模型.针对模型中三角模糊数互补判断矩阵一致性检验过于复杂的问题,引入了最小方差的非线性规划模型,通过求取最优解以简化计算,获得可信度较高的评价指标权重.以某航校飞行学员的评价为实例进行实证分析,结果表明,该模型较传统评价方式更全面、客观,有助于飞行员的安全驾驶行为训练.     

基于三角模糊数的不确定性数据聚类算法

随着对实验精确度要求的不断提高,聚类分析中的不确定性数据聚类也越来越受到关注.然而经典的不确定数据聚类通常假设其概率密度函数(PDF)等信息是已知的,而现实过程中,这些指标并没有那么轻易就能获取.考虑到这些情况,可以利用三角模糊数来恰当有效地表示多维不确定性数据,并采用基于三角模糊数的低计算复杂度的距离计算方法,结合K-means基础聚类方法形成一种被命名为UTDK-means(Uncertain triangular fuzzy number data K-means)的聚类方法,而它是基于三角模糊数的.实验结果表明:基于三角模糊数的不确定数据聚类是可行的,具有一定的研究价值.     

植物叶片点云三角剖分与分割的集成算法

对植物叶片点云进行三角剖分是使点云构成结构合理的三角网格,便于对植物叶片形态进行描述。对传统的基于区域生长的三角剖分算法进行改进,在三角剖分的同时对不连续点云进行分割;并在三角剖分的基础上对点云内部孔洞进行分析、修复。利用该算法对含有大量离群点的植物叶片点云进行三角剖分处理,结果表明,所提出的算法在完成点云三角剖分和分割的同时剔除了离群点的干扰,提取得到的点云边界及内部孔洞的修复,能满足植物建模中叶片重构的要求;该方法同时也对不连续物体表面的重构建模提供了有意义的参考。