凸二次规划的一个序列跟踪算法

本文对凸二次规划问题提出了一个多项式时间的内点算法，此算法通过对互补向量空间中一个ａ－序列的跟踪求得问题的解。其优点是对初始内部可行解可以任意，并且总迭代次数为Ｏ（√ｎＬ）。     

基于鞍点规划及遗传算法的空间直线度误差优化评定

建立起了空间直线误差评定的非线性鞍点规划模型,给出了“最小条件”判据,提出了直接求解鞍点规划模型的遗传算法,最后对实际测量数据进行了误差评定。     

二次规划的Q—平方收敛算法

本文提出一种解二次规划的修正步长牛顿法，它保证迭代点列在严格可行解集内，并且保持牛顿法的Ｑ－平方收敛速度，每步的计算量为Ｏ（ｎ＾２．５）个运算。     

二元二次样条曲面拼接问题

运用光滑余因子方法研究了定义在2个不相交的闭多边形区域上的二元二次样条曲面的光滑连接问题,并且给出2个例子,它们表明2个二元二次样条曲面能否实现光滑连接取决于连接区域所采用的剖分.     

一类二次二层规划的平衡点算法

Manoel Campelo借助线性规划的单纯形算法,给出了求解线性二层规划的平衡点算法.本文借助线性规划的单纯形法和二次规划的Lemke算法,给出求解一类非线性二层规划的平衡点算法,并给出算例说明算法可行性.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

基于刀位文件的空间复杂曲面机器人 加工技术研究

针对空间复杂曲面难以利用机器人示教方式来实现机器人的路径规划,利用UG加工后置处理的G代码没有体现机器人的空间姿态,人工调整较为烦琐等问题,该文提出一种新算法对UG前置处理的刀位文件进行计算来实现机器人的空间姿态控制,求得对应机器人的末端位姿,经逆运算后以最短路程为优化目标转换为机器人各关节角的变量值,后经Matlab仿真验算,验证了该方法的可行性     

凸约束二次规划问题求解的一般方法

将标准对偶变换的思想应用到求解凸约束二次规划问题上,并给出了该问题的完全解的形式.标准对偶变换思想的主旨是将原问题通过标准对偶变换的方法转化为其对偶问题,通过求解其对偶问题得到原问题的最优解.这种方法可使原来复杂的问题简单化,并使得原问题与其对偶问题间的对偶间隙为零且不带有任何扰动.应用这种方法我们还可以很容易的得到一些比较好的结果.     

改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差评定的特点,提出了一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法.该算法采用基于代沟最小的代选择模型,选用BLX-α混合交叉算子,算法简单、鲁棒性强,优化效率高.同时给出遗传算法评定平面度误差时目标函数数学模型的建立方法.最后,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解,而且具有较快的收敛速度.     

基于改进QEM的三维表面模型简化算法

当前智慧城市中表达三维场景需对模型构建不同层次的细节模型,因此需要对三维模型进行简化,压缩模型数据量.针对简化过程中会破坏模型部分细节特征的问题,提出了一种改进QEM的三维表面模型简化算法,简化时引入顶点邻域面积、各顶点曲率及平展度加权3个简化因子,改变边的折叠代价,并建立最小堆结构优化算法效率.该算法在Visual ...     

基于J-UNIWARD的改进隐写算法

为了进一步提高自适应隐写算法的安全性,本文引进图像分块的思想,改写了原J-UNWARD算法的失真函数,变加性失真函数为非加性失真函数.载体图像被分为4个子块,分别计算每个子块的纹理复杂度以嵌入总量不变为约束条件,优先嵌入复杂度较大的块,每嵌入一块完成后重新计算失真函数,根据复杂度大小动态调整每个子块的嵌入量.利用STC...     

田径运动技术评定的模糊集重心改进算法

田径运动技术的准确评定,一直是体育测评问题的难点.评定方法的科学、合理性,直接关联到田径教学质量的提高.传统的评定方法有专家评分法和模糊综合评价法等.专家评分法容易受到个人主观影响,模糊综合评价法容易造成数据信息丢失而影响测评精度.为此,引入一种改进的模糊集重心评价算法,算法由评测专家提供模糊区间分,再计算区间分端点的重心,考虑各种影响因素的权重和专家的权威,给出综合的决策意见.该算法充分地利用了专家评测意见,操作简便,测评实例验证了算法的科学性与准确性.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象,其分布较为密集且缺乏尺度不变性,因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题,提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔,然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test,FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后,根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值,提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点,并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features,BRIEF）算法计算得出特征点的描述符,最后进行特征点匹配。实验结果表明,本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升,冗余重叠的特征点数量减少,且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

一种基于峰谷滤波的改进算法

在峰谷滤波的基础上提出了一种新的改进算法,首先在噪声污染图像的滤波窗口中去除除中心象素外的最大最小灰度值象素,然后利用中心象素与修改后的邻域进行比较以判断其是否为噪声点.理论分析和图像处理仿真实验表明,改进后的滤波器性能得到较大改善,在有效去除噪声的同时能充分保留原图像细节信息.     

改进ICP算法的点云配准

针对传统ICP算法所存在的对初始点云位置要求高、算法效率低等局限性,本文对算法进行研究改进,改进结合K-近邻搜索和法向量估计,采用组建不变角度作为不变特征求解旋转矩阵和平移向量实现初配准,利用基于八叉树的ICP算法进行精配准。研究表明,改进算法能提高配准精度,缩短配准时间,优势明显。     

基于DME/DME误差椭圆的ANP算法

PBN运行能否确保飞行安全,很大程度上取决于导航系统的实际导航性能(ANP)是否满足所需导航性能(RNP)要求。目前,综合考虑机载设备、导航精度和更新降级等问题,我国民航目前主要使用基于DME/DME位置更新的区域导航程序。本文提出一种基于DME/DME系统误差椭圆的DME/DME的ANP计算方法,并给出双DME系统下的ANP仿真分析,为航路设计和DME/DME布站规划提供了基础。     

一种基于密度的改进KNN文本分类算法

KNN算法是一种应用广泛的人工智能算法,在文本分类应用中,简单有效,易于实现．但是,KNN分类的时间复杂度与训练样本数量成正比,而且,训练样本分布密度的不均匀性将导致分类准确性的下降．本文在KNN算法的基础上,提出一种改进算法．算法分析了训练样本的分布密度,通过裁减高密度区域训练样本,降低样本数量,调节训练样本分布,达到提高分类准确性的目的．实验证明,基于密度的改进KNN文本分类算法在降低时间复杂度的同时,还具有较好的准确率和召回率．     

一种基于附加动量法的改进BP算法

本文研究了基本BP算法的工作原理,分析了导致基本BP算法学习效率低的原因,提出了基于附加动量法的改进BP算法。经过理论分析和实验验证,在基本BP算法中加入附加动量的方法,可以加快BP神经网络的学习速度,提高BP神经网络的学习效率。