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111.
结点关系结构是一种可有效地简化三维空间实体间复杂关系的拓扑结构。通过二元性转换,将三维空间中实体及其间关系转换成点与边的简单二元关系,并将其所有的拓扑属性保留下来。首先介绍了结点关系结构的二元性、图论及层次数据结构,在此基础上详述了结点关系结构的两种数据模型,最后讨论了结点关系结构的应用。 相似文献
112.
基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。 相似文献
113.
该文针对旋转倒立摆中存在的匹配和不匹配不确定性扰动对系统的影响,提出了一种基于扰动观测器(DOB)的滑模控制(SMC)方法.通过设计一种基于扰动估计的滑模面,提出利用DOB的方法来抵消系统中的匹配与不匹配扰动,并利用李亚普诺夫稳定性定理证明所设计的控制器可以保证闭环系统的稳定性.借助MATLAB仿真软件和实验平台对系统... 相似文献
114.
指纹具有唯一性和不变性,作为个人身份标志,指纹识别技术以其安全性、可靠性、高效性,在金融证券I、T业、安防、考勤、指纹IC卡等领域正逐步得到广泛应用。概括地介绍指纹识别技术及典型的基于指纹统计特征的身份鉴别系统的结构,对指纹图像采集、图像预处理、特征提取、数据库管理及图像匹配进行分析和归纳。自动指纹识别系统的研究在过去30多年中已取得了很大的进展,但目前仍是国内外图像处理、模式识别、计算机科学等领域研究的热点。 相似文献
115.
该文提出了一种基于lq范数和截断加权Schatten-p范数(LQTWSP)的非凸优化模型,旨在准确挖掘多通道脑电波信号中固有的同时稀疏和低秩属性,并选择了一种有效的迭代方案求解非凸优化模型.通过实验验证该文LQTWSP方法的性能.将LQTWSP与基于内点法的SCLR(SCLR-I)、基于交替方向乘子法的SCLR(SC... 相似文献
116.
主要研究电磁波入射无界粗糙表面与障碍体复合散射问题,意在分析粗糙表面和障碍体对电磁波场分布的影响.针对带有适当边界条件的时域Maxwell方程刻画的复合散射问题,结合完美匹配层技术,使用有限差分方法对方程进行数值离散,实现了对散射问题有效求解,并进一步研究了粗糙表面和障碍体的形状、参数对散射场的影响. 相似文献
117.
路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果. 相似文献
118.
多任务多联盟并行生成:模型与求解 总被引:1,自引:1,他引:0
联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性. 相似文献
119.
针对目前高校的特点,提出一种偶图匹配和禁忌搜索相结合的排课新算法.将排课五要素恰当地绑定封装成课元和课栈两个向量,并以二维权值矩阵描述课元和课栈之间的关联权重,按照重权优先的原则并根据正确性原则进行约简,获得课元和课栈之间的匹配偶图.在此基础上,引入禁忌搜索算法,以排课的完备性原则、合理性原则和人性化原则的加权和为目标函数,以随机二维权值矩阵生成的匹配偶图为初始解,对二维权值矩阵进行扰动构成搜索邻域,以生成的匹配偶图为禁忌对象,采用全局藐视准则,获得最优的排课方案.给出典型算例验证提出的方法,结果表明了其可行性,并且具有考虑因素多和计算效率高的特点. 相似文献
120.
为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。 相似文献