轮廓误差补偿算法研究

针对轨迹跟踪的轮廓误差补偿算法的缺陷,研究了交叉耦合控制算法、局部任务坐标系、全局任务坐标系等控制算法,进行了详细的理论计算与推导.以两轴联动装置作为研究载体,对这两种补偿算法在交叉耦合控制领域的应用进行了深入对比分析与探讨.基于Matlab/Simulink进行了计算机仿真,结果显示,在低速圆形轮廓跟踪下局部任务坐标系算法效果良好,而在高速和大曲率的椭圆轮廓轨迹跟踪下,全局任务坐标系算法比局部任务坐标系算法具有明显优势.     

基于轮廓的孔洞填充算法

提出一种基于轮廓的孔洞填充算法.该算法首先查找目标区域的外围轮廓并添加标记;然后将目标区域内一点作为种子点,以外围轮廓为界进行区域生长,直至找到目标区域上的所有点;最后消除外围轮廓的标记,并将找到的目标区域上所有点置为前景色.实验结果表明,该算法不仅适用于任意类型的孔洞填充,而且具有很高的填充效率;随着目标区域面积的减...     

数据流上的轮廓查询算法

采用滑动窗口技术对数据流进行近似,提出了两种数据流上的轮廓查询方法:CCS算法和PCS算法.CCS算法能够实时反映数据的变化,内存空间的利用率也较高.PCS算法则适合周期性更新的应用环境,有利于节约CPU资源.实验结果证明所采用的算法是有效的.     

对称次反对称的线性方程组的缩减算法

利用对称次反对称矩阵的性质解对称次反对称线性方程组Ax=b,给出该类方程的缩减算法.两个数值例子说明算法是可行有效的.     

对称检测算法的研究

对称是逻辑综合，逻辑优化以及映像技术领域中一个非常重要的性质，对于对称函数，可以使用特殊的逻辑综合程序来改进设计结果，使用对称也可以提高映像技术和等价检测的有效性，提出一种用于OBDD布尔函数对称性检测的精确有效的算法。     

订单编组问题的一类特殊模型的有效算法

工业生产中常遇到按大批量的订单要求加工其所需的产品问题;而把订单要求的一些相同或相似产品合并成批进行批量生产是提高生产效率的一种手段.要考虑的问题是如何分解合并订单使得总的批数达到最大.证明每批的订单总数量均为常数λ的订单合并问题的复杂性,讨论一类特殊的订单合并编组问题并设计其有效算法.     

基于窗口查询的轮廓查询算法

轮廓查询在涉及多标准决策的空间数据库应用中起着非常重要的作用,轮廓的计算在数据库通信方面受到很大关注,特别是无需访问所有的数据文件就能很快的返回轮廓中的点的算法.本文提出一种基于窗口查询的轮廓查询算法,通过不断变换查询窗口来缩减查询空间,所访问的空间数据点数目大大减少,查询结果有很好的健全性和完整性.     

数字图像的一种轮廓跟踪算法

给出了一种数字图像跟踪算法,利用边缘像点的方向信息,在扇形区中进行扫描,从而得到一条完整的、边缘点彼此有机连接的轮廓曲线。方法简便易行并便于对得到的轮廓曲线做其他后继计算机处理。     

织物疵点轮廓的计算机提取算法

提出一套新的织物疵点轮廓提取算法,可简单快速地提取织物图像中已确定位置的疵点轮廓.采用"去纹理算法"去掉织物的图像纹理,提出"平均并色法"去掉疵点周围的背景并用扫描法提取疵点形状建立适合后续处理的数据模型;用方向判断法分析疵点内部与背景色颜色一致的点是否需要去除,建立疵点轮廓的环型数据模型供后续疵点的相关进行分析,并建立疵点轮廓逐行数据模型供后续平移、放缩、翻转等处理.通过实例得出该套算法适用范围广,可高速准确地自动提取织物疵点轮廓.     

基于动态分组的两级检查点算法

为了降低设置检查点的时间和空间开销,提出了一种两级检查点算法,其中组级采用协调检查点算法,系统级采用单阶段检查点算法.该算法基于分布式动态分组策略,通过发送分组来确保分组间不会产生孤儿消息,实现了由传统的两阶段提交算法到单阶段算法的转变.实验结果表明,算法执行时间较低,时间复杂度由通常的O(n2)降低到O(n),具有较...     

一种分组的信息隐藏算法

将加密信息与载体图像转换成二进制序列,把加密信息每3个位分为一组,每组的加密信息与待嵌入图像低位的信息进行比较后,修改载体图像,嵌入加密信息;提取加密信息时,找出嵌入的位置,读取标志位,根据标志位取反与否读取隐藏信息.新算法在信息嵌入量不变的情况下,修改嵌入信息位少,载体图像变化小,安全性高.新算法实现简单,嵌入信息量大,隐藏效果好,具有一定的实用价值.     

基于轮廓跟踪的虹膜定位算法

提出一种基于轮廓跟踪算法的虹膜定位算法. 该算法先通过像素点扫描查找二值虹膜图像中轮廓的起始点, 然后由起始点进行轮廓查找、 轮廓编码、 轮廓筛选确定虹膜内轮廓, 再通过虹膜外轮廓和巩膜间的灰度突变点到内轮廓圆心距离的平均值确定外轮廓半径, 实现虹膜内、 外轮廓的定位. 实验结果表明, 该算法具有较快的定位速度、 较高的准确率, 性能稳定.     

基于遗传算法的智能组卷系统研究

通过对智能组卷系统的需求分析,采用遗传算法作为试题搜索工具,实现了将遗传算法应用于智能组卷系统.并针对遗传算法及组卷的特点从程序流程、染色体编码、适应度函数、以及各种遗传算子上都作了探讨和改进,为系统实现作准备.     

基于打破对称性的快速寻路算法

基于Java实现了跳点搜索算法,给出了算法实现的过程.实验结果表明:跳点搜索算法找到了一条从起始节点到目标节点的最优路径,且能够有效地识别和消除网格地图上的路径对称性,大幅度减少了节点扩展的数量.对比A*、宽度优先搜索、最佳优先搜索和Dijkstra可知,在所求解的路径长度一致的情况下,跳点搜索在平均搜索时间上显著快于其他算法.因此,跳点搜索是快速、高效的.     

基于等值线数据的一种新的云图算法

在已有网格序列法产生的等值线数据的基础上,提出一种新的云图算法,可以有效提高云图数据的计算和绘制效率.首先利用穷举思想,提出“分割穷举算法”,新算法将等值线对网格单元的切割过程划分为两种基本形式,又将每种基本形式的所有可能处理路径一一分析,对不同形式的不同处理路径采用不同的方法处理以产生云图绘制所需数据.其次对新算法作时间和空间复杂度分析,结果证明该算法时间效率和空间效率都很好.该算法已在项目中实际应用,应用结果表明该算法是准确和高效的.     

基于区域增长的轮廓线提取算法

在网格序列法的基础上提出了一种改进的轮廓线提取算法——基于区域增长的轮廓线提取算法，该算法采用区域增长的方法来加速搜索边界单元，从而避免了搜索所有的网格单元。实验结果表明，本算法明显提高了网格序列法的效率，且得到的轮廓线更有利于三维形体的重建。     

基于分组排挤机制的遗传算法

利用遗传算法进行寻优有时候遗传操作会陷入局部寻优,造成早熟,使遗传操作收敛不到最优解.针对这一问题,提出一种基于分组排挤机制的遗传算法,将种群个体进行分组,引入基于海明距离的排挤机制,不仅可以防止早熟,而且可以加快收敛速度.最后用普通遗传算法与之进行比较,证明其可行性和有效性.     

一种基于分工合作的粒子群优化算法

为了提高粒子群搜索范围,防止陷入局部最优,在当今社会中团体分工合作的启发下,提出了一种新的基于分工合作的粒子群优化算法.在该算法中,将一个大的粒子群分成几个子群,按不同参数进化,在迭代过程中不断计算各个子群的平均适应度,设定一个阈值X,当任意两个子群的平均适应度之差大于该阈值时,则根据先进带动落后的合作思想,对平均适应度差的粒子群进行参数优化,实验结果表明,该算法在设定合适阈值时,扩大了搜索范围,从而提高了寻优精度.