点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

基于分层法的通风网络图绘制算法

在对已有的算法研究之后,提出了一种新的通风网络图绘制算法,采用分层法作为绘制算法的主框架,同时将最长路径法和遗传算法嵌入到分层法中,实现通风网络图的优化绘制,减少分支交叉数,并进行了开发实现和测试.     

人工神经网络和模糊理论在短期负荷预测中应用

对于电力系统负荷预测的复杂性,为提高短期预测的准确性,采用以人工神经网络为基础,提出了一种利用神经网络与模糊理论相结合进行负荷预测的模型.该算法克服了传统BP算法的训练速度慢、存在局部极小点的缺点,使预测精度大有改善.实例计算表明了该算法的改进成果和可行性.     

基于Canny算子脑部CT边缘检测方法的研究

鉴于经典Canny算法在脑部CT图像应用中存在的问题和缺陷,在深入分析经典Canny算法执行步骤的基础上,提出了一种改进的边缘检测方法,即用中值滤波与高斯滤波相结合,替代传统Canny算子的单一高斯滤波;用迭代算法自动计算阈值,替代经验固定阈值。实验结果表明,改进方法比传统方法更具准确性与普适性,减少了边缘错检、漏检的情况。     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

基于分布式多层结构密码安全的解决方案及实现

从分布式多层结构自身的工作模式而言,其密码数据的安全一定程度上是得到保证的。但是,由于密码数据需在网络上频繁传送,因此极有可能在传送途中遭受监听并截获。针对基于分布式多层结构应用系统密码的数据安全提出一种合理、可行、有效的保护解决方案,并加以实现,从而提高系统密码数据的安全性。     

基于免疫神经网络的雷达天线扫描方式的识别

采用了免疫RBF网络进行雷达天线扫描方式的识别.计算机仿真结果表明,对目前常见的几种简单的雷达天线扫描方式,免疫RBF网络系统在输入信噪比为4dB时的识别率已经达到99.13%,而它的网络训练步数仅需99步,具有非常优越的性能.     

Credit-Recovery分布式并行终止检测算法的改进

探讨Credit-Recovery分布式并行终止检测的算法,并对算法的不足之处进行改进,提出了改进后的算法模型和描述.通过理论分析和验证,表明该模型适用于非集中式分布式并行计算的终止检测,并提高了精确度和性能.