基于径向基函数的曲面重建算法

针对基于传统径向基函数的数据插值方法在重建大量数据点云曲面时的困难,提出将数据点先分割再分别重建的方法.将点云的包围盒沿坐标轴分割,两两合并相邻的方块,使得方块相互重叠且覆盖整个包围盒.对每个包围盒内的点用径向基函数方法插值,利用窗口函数将每个函数限制在各小方盒内求和得到最终的整体插值曲面.借助MC（marching cubes）方法得到三角网格曲面.每个方块内点云的重建过程可以并行实现,因此该方法非常适用于对重建效率要求较高的场合.     

开放网络环境中信任管理框架

在开放网络环境中,运用用户行为及模糊理论对信任框架进行了建模。给出了信任的定义和信任的计算机制及相关算法。该算法具有很好的对恶意节点的屏蔽能力,引入亲疏系数的概念,可同时解决了恶意节点的定义方式以及信任网络刚建立时各节点信任度初始化的问题。扩展了云模型,使得信任度期望接近评价区间临界区域时,节点拥有与一般信任度期望远离临界区域时完全不同的信任程度。讨论了云模型各参数对信任度计算的影响。通过引入时间衰减系数及行为影响系数,较好地解决了信任的模糊性随时间及行为变化的动态性的特点。     

基于云计算的煤矿监管服务平台研究

为了解决现有多级垂直监管模式中存在的平台重复建设、水平参差不齐、数据多级反复上传、层层过滤作假等问题,设计了一种基于云计算的煤矿监管服务平台。该平台以云计算相关技术为依托,采用统一的数据存储策略与处理机制,利用多网络传输与基本监控终端相结合,通过严格的权限管理与良好的扩展性,向各实体单位提供个性化服务,实现各级监管机构和地方监管部门与煤矿生产企业之间平行直接的监管模式。     

基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法

随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

基于互信息F统计量特征选择技术的地基气象云图分类

在地基气象云图的云状(云类)识别研究中,基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述子的特征选择技术由于它的简单性和有效性成为最通用的方法.然而,LBP特征的高维特性使得云状识别的性能和计算开销不能令人满意.为此,本文提出一种基于互信息构造的F检验统计量的LBP特征选择算法,可以实现高维LBP特征的有效降维,同时保证云状识别的准确性,极大减少了特征选择过程的计算开销.     

基于云模型与PROMETHEE方法的语言型Z-number多属性决策

针对属性权重未知,属性值为语言型Z-number的多属性决策问题,提出了一种基于云模型与丰富度评估的偏好排序组织方法（Preference ranking organization method for enrichment evaluation, PROMETHEE）的决策方法。首先,引入语言尺度函数,然后利用其建立转化模型完成语言型Z-number向云模型的转化。此外,通过定义云可能度函数,建立属性权重求解公式及构建正弦偏好函数,进而计算方案的优先指数,通过计算方案的正负方向优序级别值得到备选方案综合优序级别值,进而得到方案排序。最后通过算例及比较分析验证本方法的有效性和可行性。     

面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法

针对云制造模式下快速选择和组织相关制造资源、保证制造任务执行的问题,提出一种面向制造任务的云制造虚拟车间构造方法。该方法将制造过程抽象为制造任务执行链,链中的节点对应制造设备云服务或检验云服务,链中的有向边对应物流云服务;并通过行业域、地域和类型域来组织管理云服务,以构造规模较小的候选云服务集,同时减少功能匹配、性能匹配、价格匹配和时间匹配的计算量,达到快速构建云制造虚拟车间的目的。算例分析表明,相比其他方法,该方法能够在更短的时间内完成云服务的选择,并保证所选云服务的服务质量（QoS）在相关域中是更好的。     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析

随着擦除码技术的流行,分布式存储中高数据可靠性和高空间效率存储性能逐渐实现,但是降低尾部延迟仍然是一个有待解决的问题。为此,提出一种量化和优化擦除编码存储系统尾延迟的算法框架。对于任意服务时间分布和异构文件,推导给出尾部延迟上界。提出了一个优化模型,使得所有文件在服务器上放置的加权延迟尾概率和访问请求文件的服务器选择共同最小化,并证明了其非凸问题特性,以便采用一种高效的交替优化算法求解。此外,通过描述延迟分布尾部的渐近行为,以闭合形式对任意擦除编码存储的服务延迟的尾部指数进行数学量化,证明了基于概率调度的算法是（渐近）最优的。实验结果表明,在实际工作负载下擦除编码存储系统的尾部延迟显著降低。     

基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。