计算机图形处理新算法研究与实践

本文提出了新颖而又实用的圆形窗口“裁剪”算法。该算法以图形乘坐变换及采用正、负区域法原理为判别手段,使直线与窗口快速求交,程序设计简单易行。     

不均衡数据集中KNN分类器样本裁剪算法

针对KNN算法在分类时的样本相似度计算开销大,在处理不均衡数据集时少数类分类误差大的问题,提出一种在不均衡数据集下基于密度的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据并计算每个样本类的平均相似度和样本平均密度,以此获得样本类裁剪的相似度阈值,然后将样本类内相似度小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验表明,此样本裁剪算法能够在保持KNN算法分类性能基本稳定的前提下,有效地减少分类计算开销,并能在一定程度上提高少数类的分类性能。     

线性离散零和问题的改进滚动时域控制

提出一种改进的滚动时域控制算法来解决离散线性时不变系统的零和问题.与普通滚动时域控制不同的是,每一步中性能指标的终端权值矩阵将随着运算的进行不断更新,这等价于延长了时域长度.严格证明了该算法得到的控制律将收敛到无限零和问题的解,同时保证了闭环系统的一致最终指数稳定性,而不需要对终端状态、时域长度及终端性能指标施加额外的约束.最后仿真例子说明了该算法的有效性.     

女性平、翘臀体裤子上裆结构的定量研究

为改善女性平臀体型和翘臀体型穿着普通裤子的不合体程度，据其体型特征，采用立体裁剪结合平面裁剪的方法，在人台上模拟体型研究平、翘臀体型裤子上裆结构，提出在标准体型裤子上裆结构图形基础上的定量修正方法．该方法补充了经验的裤子上裆结构调整的定性描述方法，扩展了裤子样板适用范围，并对进一步研究各种体型裤子上裆结构提出思路．     

定制服装号型归档与裁剪方案数字化研究

对个体定制服务的号型归档、裁剪方案进行基于数字化技术的结构链研究，得到自动生成与企业实际相符的软件结构模块，为最终实现数字化奠定基础。     

组合曲面加工无干涉刀具路径的产生

提出了一种由ＮＵＲＢＳ曲面及解析曲面元素构成的组合曲面数控加工无干涉刀具路径的生成方法，该方法将组合曲面加工中的干涉分为两种：一种是构成组合曲面的各曲面元素间的干涉、另一种是曲面元素自身的干涉，对于第一种干涉，通过曲面裁剪构造组合曲面的等距面而得到消除；第二种干涉则通过消除轨迹线自身的相交部分而得到消除。     

基于BP网络的PID控制器参数整定法研究

将神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于误差反传神经网络的PID参数整定方法,通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数。该方法适用于非线性系统和时变系统,实现了PID参数的在线整定。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

水资源-环境系统灰色加权模型研究

本文在水资源－环境系统的工程实例基础上,详细论述了灰色加权模型的递增赋权、层次分析法赋权、概率法赋权和专家赋权的计算方法     

基于改进标记传播算法的基因表达谱数据分析

针对原始标记传播算法迭代次数过多和阈值选取的不确定性等问题,提出一种改进的标记传播算法,并将其应用于基因表达谱数据分析。首先将高维基因表达谱数据表示为权值矩阵,同时定义一个表示样本类别属性的标记序列,并将其中少量样本标记为已知;然后利用根据Gauss-Seidel迭代算法推导出的迭代公式更新标记序列,并证明标记序列的解的收敛性;最后采用正负标记的方式,根据标记序列各分量的符号差异实现数据类别的划分。通过白血病和结肠癌数据集实验,证明了本文方法的有效性。