三维激光扫描测量系统中的摄像机标定

三维激光扫描系统能够快速精确地获取周围场景的三维几何信息,而表面纹理信息需由高分辨率相机获取,必然存在不同数据源信息融合问题.在自主开发的三维激光扫描系统AX-LMS200基础上,通过相机内外参数标定,提出一种三维激光数据与二维纹理图像数据融合的方法,方便灵活地将三维激光数据与二维纹理图像数据相互映射.     

基于形态特征的芒果树L系统建模及其可视化

树木是虚拟森林景观的重要要素,也是自然景观可视化中较难建模与表达的要素之一.传统的树木建模方法无法用简单规律描述形态复杂的树木,且生成的树木往往也忽略生物学意义.因此限制了其实用性.针对这些问题提出了一种能较为全面反映生物学形态结构特征的L系统树木建模方法,并以热带水果种类之一的芒果树为模型对该方法进行了初步的设计与实现,结果表明这种方法能生成植物学形态特征的、具有不同树龄的三维逼真芒果树.     

一类特殊二次分配问题及其求解

二次分配问题(quadratic assignment problem,QAP)是应用于诸多领域的组合优化NP-难题,许多从实际问题中抽象出来的二次分配问题,其流矩阵与距离矩阵中存在大量零元素,如果在该类二次分配问题的求解中,能够充分利用这些零元素的信息,将大大缩减问题的规模,节省大量运算时间.本文以二次分配问题的线性松弛模型为基础,分别从理论和实验的角度对这类二次分配问题的求解进行了研究,说明了二次分配问题求解中,先行利用零元素信息减小问题规模的可行性和重要性.     

基于DEA评价模型挖掘证券投资基金管理信息

针对基于CAPM、APT等经典投资理论的证券投资基金业绩评价方法(如Sharp ratio、Treynor指数等)只能反映基金事后的总体风险收益水平的缺点,利用数据包络分析方法允许深入探查输入输出指标这一优点,构建合理的基金评价概念模型,将投资基金的风险、超额收益分别做进一步的归属分解之后作为输入输出指标代入DEA评价模型,并根据评价的结果对超额收益、系统风险等因素进行分析,充分挖掘了基金的管理信息,给出了未来投资的建议.实证显示,该方法得出了其他基金评价方法所无法得到的一些重要结论.     

r-逆DEA问题的一种计算方法

当被评价的决策单元的其输入向量增加后,其效率指数为原来的r倍时,极大化其输出向量,称这一问题是面向输出的r-逆DEA问题,它是通常的逆DEA问题的推广.通过构建两个特殊的线性规划模型,得到了r-逆DEA问题的一类特殊形式解的求法,并用数值实例加以说明.     

武器装备体系结构描述方法研究

分析了现代战场环境下武器装备体系结构的特点,提出了一种新的武器装备体系结构描述方法.该方法从总体描述、基于定义和面向应用三个方面对武器装备体系结构进行描述,以多视图产品的形式.描述武器装备体系的应用背景、组成元素、层次结构、通信关系以及对作战能力需求的满足程度等内容.以实现海上目标远程精确打击能力的武器装备体系为例,应用该方法进行体系结构描述并给出部分描述产品示例,结果表明,用该方法对武器装备体系结构进行描述是可行的.     

Virtual reality mobility model for wireless ad hoc networks

For wireless ad hoc networks simulation, node＇s mobility pattern and traffic pattern are two key elements. A new simulation model is presented based on the virtual reality collision detection algorithm in obstacle environment, and the model uses the path planning method to avoid obstacles and to compute the node＇s moving path. Obstacles also affect node＇s signal propagation. Considering these factors, this study implements the mobility model for wireless ad hoc networks. Simulation results show that the model has a significant impact on the performance of protocols.     

Pareto/NBD模型扩展

Pareto/NBD模型是由schmittlein等(1987)提出,用于描述非契约客户关系情景下客户重复购买行为.该模型被认为是目前客户基分析中的基准模型,但其所基于的概率分布假设过于严格,且存在与常识不符的问题.针对这些问题,使用马尔可夫链蒙特卡罗方法,直接获得客户购买率和流失率的后验样本,从而使放松Pareto/NBD模型的假设成为可能.通过放松Pareto/NBD模型假设,设计了三个扩展模型,推导了相应的公式.用实际的数据集对pareto/NBD模型及其扩展进行预测效果对比,发现了预测能力明显高于Pareto/NBD模型的扩展模型.     

基于WNN-RAGA 的非线性组合预测方法

将小波变换与神经网络结合构成WNN非线性组合模型,弥补单一预测方法的不足,利用RAGA 的全局优化能力,优化WNN 学习的网络参数,解决传统WNN网络学习算法在学习后期收敛速度慢、存在局部最小值以及训练结果不稳定的问题。实例的预测结果显示出这种基于WNN-RAGA 非线性组合预测的良好预测性能。     

单点公交优先感应控制策略效益分析与仿真验证

单点交叉口信号优先可以降低公交车辆延误且易于实现.研究了公交相位绿灯延长、红灯早断和插入相位三种单点公交优先感应控制策略;应用延误三角形方法建立了以公交车辆车均延误变化量和非优先相位车均延误变化量为指标的三种单点公交优先策略效益计算模型.以两相位信号控制为对象,计算对比分析了三种公交优先策略的正负效益及其影响因素,并通过仿真进行了验证分析.研究表明:公交相位绿灯延长、公交相位红灯早断和插入公交相位三种策略都能够降低公交车均延误,与此同时也都会带来非优先相位车流延误的增加,但影响的程度不同.公交相位绿灯延长策略的效益略小于公交相位红灯早断策略,而相位插入策略的效益与插入时刻等多因素相关.