一种变形表面的三维测量方法

提出一种新的利用标定图像进行三维测量的方法。利用SIFT算法找到初始的对应点,然后根据这些点生成三维空间中的种子点,再以这些种子点为中心,向外区域增长,直到完成整个物体表面测量。在每次增长的过程中,需要计算增长的三维空间平面在两个相机上的投影之间的图像相关系数。图像相关系数较大时认为是正确的增长,否则是错误的增长。实验证明,使用该方法能够得到很好的三维测量结果。     

基于无网格局部Petrov-Galekin法的板结构拓扑优化

为将无网格法的优势集成到结构拓扑优化中,基于无网格局部Petrov-Galerkin(Meshless Local Petrov-Galerkin,MLPG)法进行板结构的拓扑优化.基于带惩罚的各向同性固体微结构(Solid Isotropic Microstructure with Penalization,SIMP...     

无监督名片区域自动提取算法研究

随着商务活动日趋频繁,商务名片管理的信息化日益受到人们的重视,其中名片区域的定位是名片图像预处理的关键步骤。本文提出一种利用边缘图像定位名片区域的算法,该算法比常用的聚类算法运算量要小,且对倾斜、展缩等具有一定鲁棒性。     

基于微粒群抽样的关联规则算法

采用了ApASAR算法的设计思想,符合最小范围下界的将会进入后选集进一步判断是否是频繁规则,不断更新,在候选规则集中加入新的规则组合,并将候选集中表现突出的规则组合晋升至大项集中,而将无法进入候选规则集的规则组合淘汰。     

基于直接连接的分布式数据库查询优化实现方法研究

首先对分布式数据库查询执行代价模型进行分析,然后对直接连接中的连接运算的方法、连接关系的传输方法和执行场地等问题进行研究,并计算所有评估方法的执行代价,从中选择出最小执行代价的执行方法,最终确定了执行的场地、连接的方法和传输方法.     

基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络

研究神经网络的优化问题,将粒子群优化(PSO)算法同误差反向传播(BP)算法采用两种算法相结合,形成两种混合算法,可用于训练神经网络的优化.提出两种方法,第一种混合算法是在PSO算法优化神经网络权值的同时注入BP算法,第二种混合算法是在PSO算法训练神经网络之后继之以BP算法.同时根据混沌映射的随机性和遍历性,将其引入到混合算法中,进一步提高算法的寻优能力.将这两种混合算法同基于PSO算法和基于BP算法的神经网络训练方法相比较,通过数值仿真实验表明,混合算法的性能优于所比较的两种算法的性能,且第一种混合算法要好于第二种混合算法.     

修正概率关联算法在航迹关联中的应用

在雷达组网航迹跟踪问题的研究中,针对杂波环境下雷达对作战目标的跟踪精度,为了准确跟踪目标,通过对现有概率数据关联算法(PDA)和联合概率数据关联算法(JPDA)算法进行改进,引入跟踪区域划分概念和修正因子,提出一种航迹新的修正概率数据关联算法(MPJA).不需要考虑 JPDA 算法中产生所有可能的联合事件,具有计算量小,易于工程实现的优点.仿真结果表明,新算法以与 PDA 算法接近的计算量,达到了接近于 JPDA 算法的目标跟踪成功率,提高跟踪精度.     

利用嵌入式GPU可编程管线的编程优化系统开销

本文通过在MJPEG回放中如何应用GPU Shading Language编程帮助提高嵌入式系统性能的分析,阐述了对GPU可编程管线的合理利用,使其不光用于3D图像的渲染,并且在协助CPU进行通用计算方面起到更多作用的观点。     

基于预测模式蚁群优化的传感网节能路由机制

面向传感器网络中时间序列数据的时域关联性特征,针对网内数据流量不均衡分布模式所导致的传输能耗漏斗效应问题,提出了基于预测模式的能量感知数据路由机制。机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势,通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构造和局部信息素更新规则的设计,赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力,提高了数据路由构建的自适应性和能量均衡性。实验表明,论文提出的面向预测模式的路由机制,通过引入蚁群优化机理和挖掘数据内涵的时域关联性,有效降低和均衡了数据路由能耗。     

B2B电子商务网站产品分类编码的优化方法研究

从近年来国内B2B网站的经营实践来看,大多数B2B网站使用的产品分类编码不但与国际通用的分类标准不兼容,而且不同B2B网站的产品分类与编码也各不相同,互不兼容,导致产品信息难以有效地被买家正确而方便地搜索到。产品分类编码方面存在的问题已经成为中国B2B网站发展的突出性制约因素。