基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.     

铁路电力电缆常见故障分析

随着高铁时代的来临,我国铁路建设蓬勃发展,随之而来的铁路电力电缆故障屡见不鲜。本文分析了我国铁路电力电缆常见的故障以及故障成因,最后给出了维护和管理电缆的建议,对于铁路电力电缆故障分析有一定的参考价值。     

流行病数据可视分析综述

流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构...