【摘 要】
:
提出一个带有多特征的曲线插值可调表面算法。引入形状相似形参数,拓扑地修改初始控制网格。这样使得满足曲线插值的同时,结果表面与初始控制网格有不同的相似性;引入双边控制调节参数,更新插值曲线两边位置,调节插值曲线的弯曲程度;形成求解满足控制曲率的公式。实验结果表明此算法使得曲线插值在可调表面上可行,能够表现出多样性。
论文部分内容阅读
提出一个带有多特征的曲线插值可调表面算法。引入形状相似形参数,拓扑地修改初始控制网格。这样使得满足曲线插值的同时,结果表面与初始控制网格有不同的相似性;引入双边控制调节参数,更新插值曲线两边位置,调节插值曲线的弯曲程度;形成求解满足控制曲率的公式。实验结果表明此算法使得曲线插值在可调表面上可行,能够表现出多样性。
其他文献
为充分应用回转窑计算机看火所产生的火焰图像,提出一种基于内容的回转窑火焰图像的检索方法。分析和提取火焰图像中的纹理特征、颜色特征和形状特征,并进行了归一化。通过计算被检索图像和数据库中图像的特征值的相似度,得到一系列相近检索结果。分别对基于纹理特征、颜色和形状特征及综合特征的检索方法进行火焰图像数据库检索试验。结果表明,这些方法都有较高精度,其中综合特征检索为最高。该研究可为回转窑生产管理和监控提
为了解决多路空间距离连接查询问题,提出了一种基于R树的非增量递归算法。该算法采用深度优先递归搜索策略,同步遍历n个空间数据集对应的R树,算法结束时,同时返回K个距离最短的n元组。并且采用基于距离的平面扫描技术对该算法进行了优化,有效减少磁盘访问次数和CPU响应时间。最后,通过实验验证了算法的有效性。
针对数据流上连续查询处理的特征,为适应流数据特征以及执行环境的易变因素,该文从选择率和执行时间的角度出发,考虑内存使用量和输出延迟适应性因素,提出一种适应性的查询处理策略—HoliAdapt。该策略基于查询窗口动态地收集统计信息,利用数学方法不断地优化查询计划,通过核心调度方法,对操作符进行适应性的调度。实验证明该策略有效地减少时间延迟和内存使用量,最终提高系统查询的效率。
为了减少运动估计的计算复杂度并提高其搜索性能,提出了一种基于低频子图的运动估计算法。该算法首先将当前帧和参考帧通过低通滤波器得到数据量减为1/4的低频子图,然后用全搜索得到最佳匹配的低频子块,最后对低频子块所覆盖的原参考帧区域进行精细搜索得到最优点。实验结果表明,与传统运动估计算法相比,该算法提高了运动估计的精确度和降低了计算复杂度,并且对各类视频都有很高的鲁棒性。
提出一种全色遥感图像中城区的快速模糊分割算法。该算法基于模糊集理论,根据贝叶斯准则建立相应的隶属函数,并分析选取城区在全色图像中有效的特征,逐步实现城区的分割。实验以SPOT-5全色图像为例,并对模糊训练的可靠性进行分析,最后与区域增长法和多尺度几何信息分割算法进行比较。实验表明,该算法简单准确快速,能够为一些重要的应用提供有效支持。
随着短信业务的不断发展,垃圾短信的特征和内容也在不断变化,传统垃圾短信过滤系统中存在的主要问题是,短信特征和内容未能得到及时更新而导致过滤性能降低。考虑朴素贝叶斯的快速统计分类及支持向量机(SVM)的增量训练等特点,将其应用于垃圾短信过滤中,并把分析结果及时反馈给在线过滤子系统,使得系统具有更好的自适应性。实验结果表明,该方法可有效地解决当前垃圾短信过滤系统中存在的问题。
经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限,将可用于不确定数据表达的证据理论与决策树分类算法相结合,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建过程中出现组合爆炸问题,引入新的测量算子和聚集算子,提出了D-S证据理论决策树分类算法。实验结果表明,D-S证据理论决策树分类算法能有效地对不确定数据进行分类,有较好的分类准确度,并能有效避免组合爆炸。
基于身份的加密方案和基于身份的广播加密方案一般都是使用椭圆曲线上的双线性映射(也称为对)来实现的。提出一个不使用双线性映射的基于身份的广播加密方案,基于二次剩余假设,在Random Oracle模型下是可证安全的。
提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的信用评估模型挖掘方法GEP-CREDIT。该方法基于客户信贷数据,利用GEP算法自动进行属性筛选,并进行属性融合,在此基础上训练和建立信用评估模型。在德国信用数据库真实数据集上做的实验和性能分析表明,基于GEP的信用评估模型挖掘方法较Nave Bayes算法的预测精度提高了3%;较SVM算法的预测精度提高了1.6%;较KNN(K=17)算法的预测精度提高了6