基于快速质点-弹簧的软组织穿刺实时仿真方法的研究

软组织穿刺实时仿真一直是计算机图形学研究的重点,本文提出一种基于快速质点弹簧方法的软组织穿刺实时仿真方法。通过质点弹簧系统建立软组织物理模型,通过分析动力学模型快速求解软组织穿刺形变的数值解。在针体和软组织碰撞的碰撞过程使用包围盒碰撞算法,并且在软组织形变过程中加入阻尼和软组织褶皱算法以提高真实感。仿真结果保留了较好的细节效果,实时性可以接受,验证了该方法的有效性。     

最近邻搜索用于分类问题的一种改进

最近邻搜索广泛应用于分类问题,其最显著的优点是分类准确率高、泛化性能好.但现有最近邻分类算法都存在着一个弱点——样本集增大分类计算量也显著增大.为了克服这一不足,本文基于一个新的思路,提出了最近邻分类方法的一种改进方法.该方法在进行最近邻分类时,不一定要找到待分类点的最近邻点,而只要知道最近邻点的类别即可,大大地减少了最近邻搜索时的计算量.用经典的分类问题双螺线问题(TSP)以及其他几个例子,就该改进方法的分类效果、分类速度和学习性能等3个方面进行了测试,并与经典的K维双叉树(KD树)最近邻搜索法以及压缩近邻法进行了比较.结果表明,就综合性能而言,本文改进方法是有竞争力的.     

改进禁忌搜索算法在TSP问题中的应用

提出了一种基于改进最近邻点法的禁忌搜索算法（TSBIN）。该算法利用改进最近邻点法为禁忌搜索算法构造较优初始解,能更有效地搜索全局最优解。以旅行商问题（TSP）为倒,验证了该算法的寻优性。     

基于特征点的最近邻配准算法

利用尺度不变特征点的提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法进行配准,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF（Best Bin First）算法。实验证明该算法具有配准精度高,鲁棒性好的特点。     

基于双参考向量的SIFT特征点匹配算法

针对向量夹角的近似最近邻搜索算法向量误搜索率高的问题,提出了一种基于双参考向量的SIFT特征点匹配算法——DRV算法.该算法通过两个参考向量对应的同心圆锥相切部分的交集,大幅缩小了特征向量搜索的范围.实验结果表明,与经典的SIFT算法相比较,DRV算法在获得满意匹配效果的同时,有效降低了SIFT特征点匹配的时间成本.     

改进人工鱼群算法求解TSP问题

针对TSP问题的特点,在经典最近邻点法基础上对其运行方式加以改进,结合基本人工鱼群算法的优势,对基本人工鱼群算法加以改进。利用改进最近邻点法为基本人工鱼群算法构造多个较优初始解,进而改进基本人工鱼群法的觅食行为。改进后的人工鱼群算法能更有效地搜索全局最优解。选取典型的TSP问题实例进行实验仿真,验证该算法的有效性。实验表明,改进后的人工鱼群算法在求解旅行商问题时,比基本人工鱼群算法搜索效果更好,寻优性能更强。     

基于GPGPU的并行LiDAR点云滤波算法

基于边缘点进行LiDAR点云滤波算法在复杂城区具有良好效果,然而在边缘点检测时非常耗时,因此提出基于GPGPU的并行边缘点检测算法来提高滤波的效率.该并行边缘点检测算法分为并行检索k最近邻点、并行拟合平面、并行计算投影点和并行计算夹角等4个步骤.在计算检索k最近邻算法中,提出了队首优先的插入排序算法,大量减少判断次数.实验结果表明,采用GPU并行计算有效提高滤波效率,当数据量达到128 M以上,加速比可以达到9左右.     

基于距离的相似最近邻搜索算法研究

为了提高相似最近邻搜索（ANN）算法的精度,提出了一种在度量空间下基于距离的相似最近邻搜索算法-优化的VP森林（OVF）算法。在传统VP树（VT）算法的基础上,首先采用改进的选择优势点的方法,通过从数据集采样优势点候选集,对其进行评估,选取其中区分度大的点作为优势点;然后提出构建多棵VP树的新方法,改进距离优势点远的子树中最近邻不紧凑问题;接着提出使用优先队列与剪枝搜索方法结合的新搜索方法查找最近邻,减少了很多不必要的距离计算。最后通过实验结果表明,本文方法在数据维度、数据集大小、返回不同邻居个数、不同的距离函数及建树个数方面精度有了很大的提高。     

基于SIFT和RANSAC的特征图像匹配方法

针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离比来加速完成特征点对预匹配。在此基础上引入随机抽样一致性(RANSAC)算法去除不可靠的匹配对。最后根据匹配点对计算出图像间透射变换的参数。实验结果表明:该匹配算法具有尺度、旋转不变性以及一定的仿射不变性、抗干扰性,可以实现目标物体匹配。     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.     

一种改进CRS算法的收敛性分析

CRS算法及改进的CRS算法都不具有收敛性，据此，提出一种改进CRS2全局收敛算法，该算法在产生新的试探点上，利用了随机搜索技术代替直接搜索技术，并对给出的算法进行了收敛性分析，证明了该算法依概率1收敛．     

求解多目标规划问题的一种新的群体搜索算法

针对带有边界变量的多目标优化问题，提出一个新的随机群体搜索算法，该方法在可行域内随机选取N个样本点，把每个样本点看成带电粒子。根据不同目标函数，分别定义其电荷，针对每个样本点根据不同目标函数按照电磁学原理计算出合力，然后把各个合力线性加权作为该点搜索方向，以便求得新的群体．最后，把给出的算法应用到两个实例中。并与遗传算法、蚁群算法进行比较，数值结果表明算法是可行的和有效的．     

MEMETIC算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组求解问题转化为函数优化问题,在Memetic(文化基因)算法的框架下,采用了拟牛顿局部搜索与自适应多点交叉、随机变异相结合的策略进行求解,充分发挥Memetic算法的群体搜索和全局收敛性,有效克服了拟牛顿法的初始点敏感问题. 选择了几个典型的非线性方程组进行求解,实验表明Memetic算法在求解非线性方程组应用上具有较高的收敛可靠性和精度.     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法

针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm, DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation, DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。     

FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS)·该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行·通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法·设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进·     

快速Delaunay逐点插入网格生成算法

对插入形心的Delaunay逐点插入算法,提出按单元可插度分组的双向链表组数据结构,避免了对最大可插度单元的搜索。采用了邻接单元搜索、双向链表存储、随机方向搜索、邻接旋转、几何量继承等技术,使算法的计算时间与生成单元数近似呈线性关系,时间复杂度达到O(N^1.05),N为生成单元数。算例表明,在一台AMD Athlon 3200+(主频2.0GHz) PC上,该算法的四面体单元生成速度达50,000个/s以上。     

古建筑彩绘梁整像素位移自适应搜索解算方法

通过在构件表面喷涂均匀散斑并拍摄变形前后的图片,采用数字图像相关法（DIC）可实现构件位移的非接触式测量. 针对古建筑木梁彩绘图案灰度不均,导致传统DIC在整像素位移解算时识别效果差、计算效率低的难题,提出修正的自适应十字模式搜索法（IARPS）进行整像素位移解算. 首先,预估第一个搜索点的搜索半径,在该半径内进行穷举搜索;然后引入自适应十字模式算法,通过小菱形搜索实现整像素位移的解算. 采用散斑图模拟位移及装饰有彩绘图案的木梁压弯实验,将IARPS与DIC中常用粗-细搜索算法进行对比,结果表明,IARPS方法能有效克服粗-细搜索算法局部计算不精确的缺陷,且IARPS的计算效率可提高71.6%,为将DIC应用于古建筑彩绘梁的非接触式位移测量提供了一种新的解算方法.     

响应面法的完全数值方案及其在悬挂参数优化中的应用

本文根据响应面法的基本思想设计试验方案,根据动态系统参数识别与优化的要求,提出适用于动态系统随机仿真优化数值计算的算法RSM,研制了一个完整的自动运用响应面法进行随机仿真优化的数值计算方案,并用C 语言研制响应面法优化程序,以车辆悬挂参数的优化为例进行了数值分析.与穷举法和Matlab的非线性最优化方法的计算结果比较,响应面法在相同计算精度的情况下计算量明显减少,还提供响应与因素之间关系的重要信息,有利于数值试验和理论研究的深入进行.     

求解非光滑优化问题的改进大洪水算法

应用启发式算法求解非光滑优化问题,解决基于次梯度信息的确定性算法在求解时困难较大的问题.首先分析了基本大洪水算法的优化机理及特征并给出其求解步骤,然后针对无约束及盒子约束问题分别设计了改进的大洪水算法,将基本大洪水算法所依赖的参数up省去.对于无约束情形,提出了进行邻域搜索的随机行走法;对于盒子约束情形,提出了选择初始可行点的方法和进行邻域搜索的混沌优化算法.最后通过算例进行测试并与其他算法进行对比,测试结果表明了改进的大洪水算法在求解非光滑优化问题时的有效性与优越性,故其可作为求解非光滑优化问题的一种实用方法.