基于规范化的B样条密度模型的聚类算法

针对有参混合模型的聚类算法需要假设模型为某种已知的参数模型,存在模型不匹配及非参数正交多项式密度估计不是概率密度函数的问题,提出了一种基于规范化的B样条密度模型的图像聚类算法.通过构建基于规范化的B样条密度函数的非参数混合模型,利用非参数B样条期望最大(NNBEM:Non-parametric B-spline Expectation Maximum)算法估计密度模型的未知参数,并根据贝叶斯准则实现图像的聚类.该方法不需要对模型做任何假设,可有效克服有参混合模型与实际数据分布不一致问题.对模拟图像和真实图像数据进行仿真的结果表明,规范化的B样条密度模型的聚类算法比其他算法具有更好的聚类性能.     

自由变形技术在有限元网格重用中的应用

在现有自由变形技术的基础上,提出了基于三变量B样条空间的局部变形方法和对变形晶格顶点的控制方法,以及几何特征-变形晶格顶点-有限元网格节点的3层控制架构,克服了现有自由变形技术不能维持2次几何特征的缺点,实现了有限元网格模型中几何特征的参数化和有限元网格的重用;当几何模型的设计变量变化时,能够直接修改初始网格模型,节省了重复划分网格的工作量;同时,以复杂零件斜齿轮轴为例进行有限元网格模型几何特征参数的构建,更改部分关键尺寸,并校验了所生成的网格模型.结果表明,由所建模型变形后所得网格质量符合要求,从而验证了所提出的有限元网格重用方法的有效性与实用性.     

函数系数部分线性回归模型的变量选择方法

函数系数部分线性回归模型是变系数模型中的一种特殊情形,文章对这种新的变系数模型的变量选择问题进行了主要研究．首先,运用局部多项式方法得到非参数项的估计,并且使用B样条逼近函数系数,选取SCAD惩罚作为变量选择方法．其次,得到了估计的渐近性质．最后,模拟说明了该估计方法较好地达到了变量选择的目的．     

Wavelet-Based Fractal Function Approximation

1.INTRODUCTIONFunctionapproximationisoneofthehotpointsinthefieldofsignalprocessing.Inrecentyears,waveletfunctionapproximationhasmadeagreatprogresswiththedevelopmentofwaveletanalysis.Atthesametime,fractalimagecompressionstimulatesthestudyontheproblemsoffractalfunctionapproximation.momtheemergenceofthewaveletandfractaltheory,manyresearchersareengagingincombiningthemtoexploitmostoftheadvantagesonthegroundoftheircommoncharacteristics--multi-scaleandmulti-resolution.Nowmuchattelltionisattracte…     

非均匀节点三次B样条曲线的几何控制

本文通过对非均匀节点三次Ｂ样条曲线几何特性的讨论，分析了重节点对曲线连续性的影响，进而提出了对非均匀节点取值的简便处理方法     

基于GA-Basic spline算法的AUV运动智能控制器

在研究B样条神经网络的基础上,提出了基于遗传算法学习的B样条神经网络控制算法,并应用于AUV运动控制,以AUV的航向控制和深度控制为例,进行了仿真验证.仿真结果表明该算法具有良好的控制性能.     

通过节点调整和约束优化近似拼接两B样条曲线

研究了两相邻B样条曲线近似拼接成1条B样条曲线的问题，基本出发点是寻找精确拼接两曲线的条件，然后通过约束优化目标，重新调整曲线的控制点以满足此条件；为了获得这样的曲线而不用多余的节点，提出了一种调整某1条后次曲线的后后个节点，且不改变其形状的新算法；同时讨论了更一般的曲线拼接问题，即让拼接曲线通过某些目标点。     

A class of compactly supported symmetric/antisymmetric B-spline wavelets

An algorithm for constructing a class of compactly supported symmetric/antisymmetric B-spline wavelets is presented.For any m th order and k th order cardinal B-spline Nm (x), Nk (x), if m k is an even integer, the corresponding m th order B-spline wavelets ψkm (x) can be constructed, which are compactly supported symmetric/antisymmetric. In addition, if ψkm (x), m ＞ 1 is m th Bspline wavelet associated with two spline functions Nm (x) and Nk (x), then (ψkm (x))′( x ) is m - 1th B-spline wavelet associated with Nm-1(x) and Nk 1(x), i.e. (ψkm(x))′(x) =22ψk 1m-1(x). Similarly, ∫x0 ψkm(t)dt, k ＞1 is m 1th B-spline wavelet associated with Nm 1 (x) and Nk-1 (x). Using this method, we recovered Chui and Wang' s spline wavelets. Since a class of B-spline wavelets are symmetric/antisymmetric, their linear phase property is assured. Several examples are also presented.     

应用于试衣系统人体建模的点云数据预处理方法研究

对点云数据分层，然后对层截面数据采用柱面坐标排序。对每层截面离散点运用最小二乘拟合后再用B样条基函数加权，由此推算出截面中心和对称线。在此基础上找出特征点备后续构造曲面模型使用。     

应用代数张量积B样条曲面构造Blending曲面

给出了一种应用代数张量积B样条曲面构造blending曲面的框架并详细讨论了二次代数曲面间blending曲面的构造方法。应用该方法可以得到一个整体C^1连续的代数样条曲面，且能够通过增加节点、约束点和逼近点等途径来调整曲面的形状，使得参数调节具有一定的几何直观性，并在复杂曲面blending问题中表现出较大的灵活性。数值实验结果说明了该方法的有效性。