基于拓扑邻接关系的草图元素命名机制

针对传统的三维造型系统中对于设计历史维护不力的问题,基于在实际的零件设计过程中大理的形状特征是通过轮廓扫的方式生成的这一事实,提出三维中的通过轮廓扫的方式而形成的拓扑实体的命名实现利用二维的轮廓元素的命名来完成。在草图和轮廓扫的关系的基础上,提出基于拓扑邻接的草图命名机制,并对于草图命名的修正,草图命名原则以及一致性问题进行了较为深入的分析     

基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。     

两种新的电网连通性分析快速算法

不同于以往基于网络节点的算法,在简单数据结构的基础上,依次提出了两种算法效率与网络节点半相关(节点标记算法)及与网络节点完全无关(往返替换算法)的快速算法.理论分析和实例表明了这两种算法具有编程简单,不舍乘法运算,需求存储空间小,对网络结构改变适应性良好的藉点,大大缩短了电网连通性判别所需时间.     

三维装配模型共性结构发掘方法

为了更好地利用三维装配模型可重用的共性结构信息,减少重复性的劳动,缩短产品的开发周期,提出一种三维装配模型共性结构发掘方法.首先,以三维装配模型各零件的属性邻接图为基础,保持装配特征属性信息,简化非装配特征属性信息,形成属性化装配特征邻接图;然后,基于三维装配模型各零件之间的装配关系,将零件的属性化装配特征邻接图组合形成三维装配模型属性邻接图;其次,通过频繁子图挖掘算法提取三维装配模型的共性结构.最后,以一组夹具模型为例进行实例验证,结果表明该三维装配模型共性结构发掘方法能够准确有效地发掘产品中的共性结构信息,具有良好的应用效果.     

基于人工神经网络识别的特征自组织技术

特征识别是ＣＡＤ中一项重要内容,也是一类智能化程度较高的图形模式识别问题,神经网络的智能性和并行性使它成为特征识别的最新方法,在特征的扩展型面邻接图表达方法基础上,运用神经网络识别技术,提出并实现了特征和自组织技术,从而为特征造型和特征识别提供了一种新的有效方法。     

通风管理FPVS系统及其应用研究

应用新型数据库系统及先进算法语言,研制出通风管理ＦＰＶＳ系统．在通风网络解析方面,采用“通路法”及“节点邻接分支矩阵余子式法”,取得了很好效果．该法与目前广泛应用的“回路法”相比,具有明显的优势．ＦＰＶＳ系统在阳泉一矿等矿井中使用后,运行正常,输出结果准确,对安全生产和防止事故起到很好作用,经济效益明显．     

基于模型分割的子区域局部匹配算法

提出了一种基于B-rep的凸凹子区域分割的局部匹配算法,用于处理三维模型的局部检索.首先将CAD模型和预匹配模型分别用属性邻接图表示,通过区域分割算法将模型表面分为若干个凸凹子区域,然后在CAD模型的子区域中分别检索与预匹配模型中子区域凸凹性相同且拓扑也相同的部分,通过比较两种模型中局部结构对应的凸凹子区域是否匹配,判断CAD模型中是否含有该局部结构.实例结果表明,该方法在保证精确检索的同时,能有效提高检索效率.     

基于自组织神经网络的特征识别

针对CAD、CAM中的特征识别问题,在特征的属性邻接图表达方法的基础上,根据特征建立的历史过程提出了特征森林的概念,作为识别的启发式信息。采用自组织神经网络识别特征。依据识别特征的规模动态确定自组织神经网络输入神经元的维数,并给出了一种矢量化方法。实验实例证明了本文方法的有效性,从而为特征识别和维护提供了一种新的有效方法。     

几种经典网格细分算法的比较

曲面造型方法由于其局部性好、计算量小、算法简单、响应速度高等优点,已经广泛应用于计算机图形学、CAGD、计算机动画以及虚拟现实等领域。网格细分是一种离散造型方法,可以从数字化仪等设备直接获得数据。介绍了近年来提出的一些细分算法,对其中几种比较经典的算法进行了简单的分类和比较,并论述了各自的适用范围。     

汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.