一种高效流立方体结构

流立方体是一种通过H-tree结构实现的,通过H-cubing算法计算每个立方单元格的立方体结构。由于H-tree中的子节点是无序的,H-cubing算法的局限性导致其不能有效地进行数据流的查询和在线分析以及等高级操作。针对这一问题,提出一种新的基于ANH-tree的流立方体实现方法,该方法在H-tree的基础上,使用平衡二叉树索引无序节点并在相关节点直接建立链接来加快节点访问速度和立方单元格的计算速度,并在此基础上给出了与新结构对应的创建和查询算法,实验表明ANH-tree结构在CPU时间和内存空间等方面的性能远远优于H-tree。     

三维地形地物融合方法研究与应用

为了提高大比例尺下的三维地形与地物融合效果,提出了一种新的地形地物融合方法。该方法利用三维地物的底面是平面这一特点,在统一坐标框架下,对地形数据进行预处理,消除了影响地形地物融合的高程点,再利用Delauney三角网算法生成TIN模型模拟地形。预处理过程修正了影响融合效果的高程点数据,提高了融合效果,同时减少了原始地形数据的数据量,从而提高了构建TIN模型的效率。结果表明,该方法能较好地实现三维地形地物的融合。     

基于流立方体的数据流频繁模式挖掘算法

针对关系型数据流,提出一种基于流立方体框架的频繁模式挖掘算法。通过数据流的不断到达动态地创建流立方体来保存近期数据流信息,当用户提出查询请求时在以创建的流立方体基础上进行频繁模式的挖掘计算,返回相应的查询结果,可以快速地挖掘数据流各维之间存在的所有频繁模式。通过分析和实验表明该算法有较好的性能。     

炼钢—连铸生产过程运输设备天车调度方法

炼钢-连铸生产过程中,生产设备的调度计划的编制上采用了人工估计的运输时间参数,而实际运输设备天车常常不能及时到位,使得编制好的生产设备调度计划不能被很好地执行,造成时间扰动频发,导致生产设备调度计划延误,甚至整炉钢水被迫报废.针对中国宝钢一炼钢厂的天车调度问题,建立了考虑生产设备调度计划约束的运输设备天车调度模型.设计了天车冲突解消策略,提出了启发式天车调度方法,采用模糊综合评价方法对天车调度结果进行评价分析,并开发了相应的调度软件系统.通过实际生产数据进行了工业验证.     

基于改进区域生长法的洞室支护锚杆点云提取方法研究

针对施工期抽水蓄能电站地下厂房支护锚杆点云影响数据处理精度的问题，提出了一种基于反射强度改进区域生长算法提取锚杆点云的方法。通过分析锚杆表面曲率及反射强度特征，推导平滑及曲率阈值对提取结果的影响关系，确定基于反射强度的自适应阈值区域生长的改进方法，并通过采集洞室点云及提取支护锚杆点云分析该算法的提取结果。试验表明，该算法效率高，稳定性好，其提取点云簇准确率达98.09%,各簇锚杆的平均点云误提取率仅为2.61%。     

基于SHOT特征描述子的自动提取球形标靶方法研究

针对复杂场景下的三维激光点云球形标靶精确自动化提取问题,提出了一种基于SHOT特征的自动精确提取球形标靶的方法。该方法设计了粗提取和精提取处理过程,粗提取过程首先采用SHOT特征描述子提取场景内全部的球形标靶点云;其次,利用欧氏聚类分割球形标靶点云,并采用最小二乘方法计算球形标靶的粗略参数。精提取过程依据迭代最小二乘方法和法向滤波剔除非球面点,得到球形标靶点云和精确的球形标靶参数。设计了含有4个球形标靶的实验场景,使用德国Z+FImage5016扫描仪进行场景数据采集,自动提取得到实验场景中的球形标靶点云和球形标靶参数。结果表明,在10m范围内,该方法自动提取的球形标靶半径中误差为0.25～0.33 mm,较人工提取球形标靶点云的半径中误差减小0.02～0.06 mm,较基于微分方法减少0.01～0.09mm;该方法能够得到较高的球形标靶定位精度和稳健地去除场景点云中的噪声,可在30s内完成百万级点云球形标靶的自动提取任务。     

基于分层嵌入的二值图像隐写方法

提出了一种非加性失真的二值图像隐写方法,该方法对载体图像进行分割,生成两张子图,通过传递影响因子更新失真,并使用最小化失真隐写编码实现消息嵌入。相较于固定失真不变的加性失真隐写方法,所提方法结合了二值图像只有黑色和白色两种像素的特性,使其能够捕捉像素点间修改的相关性,实现动态修改失真,从而提高了二值图像隐写的视觉质量和隐写安全性。     

基于阻抗模型的玻璃棉声学参数反演方法研究

为了能准确获取玻璃棉材料的声学参数,文章对玻璃棉声学参数在不同阻抗模型下的声学参数进行了反演。采用了厚度分别为22 mm和44 mm的玻璃棉样本实测吸声曲线及各声学参数,选取四种常用阻抗模型,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对玻璃棉材料进行声学参数的反演,并选择反演效果最优的模型进行敏感性分析。比较各参数反演结果的误差比,并对比不同模型描述的吸声曲线与测试曲线的一致性,最后量化并比较Johnson-Champoux-Allard (JCA)模型中各参数对吸声系数的影响程度。研究表明,使用GA结合JCA模型或Johnson-Champoux-Allard-Lafarge (JCAL)模型反演的参数值与测试值误差较小;JCA模型适用于玻璃棉材料的声学参数反演,模型中流阻率和曲折度的敏感性较高,反演过程需保证其精确度。