面向快速成型的CAD三角网格模型局部细分技术研究

为解决快速成型应用中STL模型的表面光滑度与数据量之间的矛盾,提出一种基于边界控制的网格模型局部细分方法.分析STL模型的边界特点,将边界特征点作为型值点构建三次B样条插值曲线求解细分点;创建边界三角形的细分模式实现三角网格模型局部区域的细分,消除边界线细分过程的收缩现象.试验表明了该方法的有效性.     

基于细分的树干三维表面重建算法

为提高树干三维表面模型重建精度，使其能更有效反映树干表面特征，提出基于细分的树干三维表面重建算法。根据给定分段高度，对树干点云垂直分段；在计算每个分段质心的基础上，根据给定角度参数将每个垂直分段划分为若干角度分区，并得到角度分区中心点点集；以该点集为输入，使用基于切平面投影的树干三维表面重建算法，得到粗粒度树干表面模型；分别在改进Loop细分算法和Sqrt3细分算法的基础上，对粗粒度表面模型细分得到细粒度表面模型。实验结果表明，改进Loop细分算法和改进Sqrt3细分算法重建的树干表面模型，更能有效反映树干表面的凹凸不平特征；改进Loop细分算法比改进Sqrt3细分算法重建的树干表面模型具有更小的Hausdorff距离。改进算法构建的树干表面模型能有效反映树干表面不规则的几何特征，构建模型更精确；实际应用中应优先使用改进Loop细分方法重建树干表面模型。     

基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法.该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率.对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分.实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息.     

CAM工程建模中细分布线技术的原理及应用

在对细分与布线技术的原理进行详细分析的基础上,通过创建基于多边形的手机模型,对细分与布线技术进行了具体应用,总结了在使用该技术的过程中应注意的一些问题,为在工业产品制造过程中解决类似问题提供参考依据。     

基于粒计算的超市会员数据的聚类算法

在粒计算理论的指导下,首先对超市客户数据库中的信息进行预处理,并根据处理后的信息对客户信息进行细分,从而有针对性地服务不同层面的群体.其次针对不同层次的客户的消费行为特征进行聚类,在此基础上对超市会员的行为模式进行分析,进而采用适宜的营销策略.     

新型超市结算支付系统的设计

首先提出采用无线电感应式电子标签识别技术来改善现代超市中因条形码不足而带来的超市结算支付速度低及管理不善等弊端;然后对新型的结算支付系统的设计进行描述,包括结构模型、网络模型及系统的安全策略.该系统能增加超级市场的工作效率,提高客户消费时的满意度,降低超市的各种风险和损失.     

基于细分优化方法的织物模拟

提出一种基于插值细分造型的织物模拟算法.通过对织物物理和几何属性分析,构造出一个带约束的几何模型,在改进的四点插值细分造型基础上,通过动态细分网格并结合曲面优化调整以达到高效模拟柔性织物自然行为的目的.克服了以往仿真方法中求解物理模型复杂、模拟过程难以控制的缺陷,简化了计算模型,提高了计算效率.最后,以织物模拟为例说明该算法的实现.     

基于BP神经网络的光栅莫尔条纹细分方法

一种基于BP神经网络的光栅莫尔条纹细分方法可以提高光栅莫尔条纹的细分精度。在1个莫尔条纹信号周期内采集多个样本点进行差值细分,利用3层BP神经网络,将获得的差值作为网络输入,该样本点在1个栅距内的微位移量作为目标输出,建立合理的网络模型,与DSP微处理器相结合实现莫尔条纹细分。通过对样本点的学习,莫尔条纹细分精度可以达到0．001微米级。同时对非样本点进行验证,实验结果表明该系统具有可行性。     

模糊数学在超市顾客满意度评价中的应用

随着市场竞争的日益加剧,顾客满意度已成为衡量超市服务质量的重要指标.本文将模糊数学综合评判法引入到超市顾客满意度评价中.首先,通过前人研究的结果确定四个一级因素和二十个二级因素的权重;其次,将每个二级因素分为五个等级,确定评判集,建立超市顾客满意度的模糊数学评价模型,通过专家打分法确定相应的评价向量,利用最大化原则确定超市顾客满意度的等级;最后,通过潍坊中百佳乐家超市的顾客满意度调查进行了验证,得出该超市的顾客满意度等级为一般.     

Loop自适应细分曲面算法研究

目的研究细分曲面深度控制算法过程,提出误差控制的自适应细分曲面算法,解决细分曲面网格面片数迅速增多、数据量增大对于曲面加工造成困难的问题.方法根据Loop细分规则和顶点坐标信息等推导出网格顶点与该顶点极限位置之间的距离公式;给定任意精度阈值ε,计算k值确定细分深度.结果在给定精度小于0.02时,人脸曲面网格模型的细分深度为4;考虑到数据增长量级数较大、运行时间较慢等因素,细分3次为最佳.结论笔者所提算法有效地控制了复杂曲面细分深度,避免了曲面模型无限制地细分下去造成的数据量冗余,提高了曲面数控加工的效率.     

基于AHP的连锁超市顾客满意度评价指标体系的构建

以CS理论为指导,在构建连锁超市顾客满意度评价指标体系的基础上,应用AHP对该体系各层次指标的权重进行了综合排序.同时,结合案例对连锁超市的顾客满意度进行了综合评价.     

层次分析法在连锁超市供应商选择中的应用问题分析

随着经济的发展,消费者的购物需求越来越高,随之而来的连锁超市的数量也不断增加,连锁超市之间的竞争也越来越激烈。为了提高竞争能力,节约经营成本,连锁超市严格加强了对供应商提供的产品的管理。以X连锁超市作为研究对象,运用层次分析法,选择合适的指标,解决供应商选择中出现的一些问题,从而为连锁超市在产品质量、成本节约、提高竞争力等方面提供保障。     

我国超市发展现状及对策分析

近年来，超级市场在我国得到快速发展，但其中还存在很多问题和不足，“入世”后又面临外来“洋超市”的竞争，我国超市只有先解决好自身的问题，强壮自己，才能与“洋超市”抗衡。     

基于GIS的上海中心城区大卖场可达性与商圈定量分析

目前多数基于GIS的商圈模型与技术研究,未全面考虑交通网络、道路等级、网点吸引力与竞争因素.以上海中心城区大卖场为例,借助GIS技术平台,依托可达性方法、Huff模型与商业区位理论等,尝试综合考虑上述因素探讨了大卖场可达性与商圈特征.采用了行进成本分析法测试卖场的可达性与基于可达性的商圈,并在此基础上,根据Huff模型叠加了卖场吸引力因素,得到基于Huff模型商圈.结果表明,上海中心城区整体可达性较高,浦西优于浦东,5～15 min卖场可达面积比重最大.     

联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型研究

通过分析关联规则挖掘和联机分析处理(OLAP)的特点,提出了一种联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型,并给出了其代数结构描述;在此基础上,提出了一种基于OLAP的关联规则挖掘理论,从而为简化挖掘步骤,提高挖掘效率奠定了理论基础;使用超市的实际数据进行实验分析,验证了该模型及其挖掘理论的正确性和可行性.     

一种基于服务器主动的分布式超市管理模式

提出了一种基于服务器主动的分布式超市管理模式，这种模式以分布式系统为主，即客户端完成主要工作，以服务器主动的方式实现客户端与服务器的信息交换．这种模式的特点是，要求服务器的档次低，一般可由普通微机代替，网络数据流量小，安全度高，在网络中断时可继续工作，可为用户降低大量的资金投入．     

超市服务台与人员配备模型设计

运用排队论对超市服务强度、队列中排队等待的平均顾客数及顾客在超市的平均逗留时间、顾客平均排队等待时间进行了分析,建立了超市服务台及人员配备的模型.并用实例证明了模型的适用性.     

基于GIS与数据挖掘关联规则的超市内部布局优化分析与设计

超市作为传统零售业与城市发展的象征,在互联网大潮的冲击下节节败退,原因在于多数超市有着复杂的内部结构,使人们望而却步。然而随着GIS技术的飞速发展,GIS技术在社会生活各方面的作用日益凸显,超市内部布局的不合理有了解决的契机。本文综合了数据挖掘关联规则方法与GIS空间分析技术,以信阳沃尔玛超市为例进行分析,探讨出对超市内部布局分析的量化方法,并结合实际案例进行优化设计,为更多的超市管理者提供直观的超市设计方法,以实现超市服务的优化与收益的扩大。     

超市排队系统的分析与研究

运用排队模型理论对超市排队系统进行模拟仿真,通过分析模拟出收银台的数目对超市排队系统的影响.应用MATLAB模拟运算结果,并与实际数据进行对比分析.实验数据和分析显示,该系统不仅可以真实地模拟超市排队系统运行情况,而且减少了顾客平均等待时间,降低了超市运营成本,增加了顾客的满意度.