矩阵奇异值的随机抽样方法

矩阵的奇异值由于其本身具备的一些良好性质,在许多领域得到了广泛的应用。但有很多时候,传统的矩阵奇异值求解方法很难得到良好的结果。本文考虑采用一种抽样估计方法估计大矩阵的奇异值。     

调查显示科学家最受尊敬

针对“心目中的理想职业”这个话题,最近,零点研究咨询集团对北京、上海、广州、沈阳、西安、武汉、成都等7个城市1883名18～60岁城镇居民进行了随机抽样调查。调查结果显示：以科学家为代表的知识型职业不仅是最受人们尊敬的职业,而且越来越成为人们选择职业的热点。其中最受尊敬的是科学家,最愿意做的是公务员。     

Monte Carlo方法在统计物理教学中的一些应用

随着计算机科学技术的飞速发展和应用范围的扩大,Monte carlo方法作为一种独特的计算方法,正引起越来越多的物理学工作者的兴趣,并被日益广泛地应用于研究工作中.本文从统计物理教学的角度出发,说明Monte Carlo方法的基本思想和一些特点.     

约束条件抽样方法简介

本文着重介绍按约束条件抽样的Monte Carlo方法。在此基础上计算了正负电子三光子湮没的光子角分布。结果与量子电动力学(QED)的预言一致。     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

榆林市天然草地建设与恢复的对策与建议

2004年以来，我与市、县（区）畜牧部门有关技术人员配合，对我市十二县（区）天然草地资源进行了调查。调查采取以县为单位，按照不同地貌特点随机抽样的方法，调查内容包括草地类型、面积、牧草种类、生产能力、利用现状及存在问题等。通过调查分析，进一步研究造成草地退化的原因，探索我市天然草地建设与恢复的对策和措施。     

带工程约束且可剔除错误点船体分段点集匹配方法

为了有效提高船体分段测量点集与理论点集的精准匹配技术,提出了一种自动剔除错误点且考虑工程约束的船体分段点集匹配方法.该方法分为粗匹配与精匹配两步,粗匹配采用改进的随机抽样一致性算法实现了快速剔除错误点,同时基于奇异值分解法确定了刚性变换矩阵,获得了较准确的匹配初值;精匹配利用层次分析法自动获得了工程约束权值,采用权值向量将工程约束引入多目标函数中,通过求解多目标模型获得匹配结果.实例表明,该方法可快速自动剔除错误点,在考虑工程约束的条件下获得较精确的合理结果,为船体分段后续的搭载提供了依据.     

基于随机抽样和聚类特征的聚类算法

在分析BIRCH算法不足的基础上，提出了一种基于随机抽样和聚类特征的聚类算法(CLAP)，该算法采用随机抽样技术，从数据库中抽取一部分数据进行聚类的预处理过程，这样大大降低了运行时间，CLAP通过设立索引树的叶节点的直径和聚类直径，提高了聚类的精度，并采用全局搜索和局部搜索相结合的方式，消除了输入顺序对聚类质量的影响．测试结果表明，CLAP算法不仅提高了聚类速度，而且改善了聚类质量。     

简单随机抽样中几个问题的探讨

介绍了与简单随机抽样有关的一些概念和这种抽样方式的若干特点,指出了统计教材中对简单随机抽样论述的欠缺,接着对简单随机抽样中的若干难点如每个单位的入样概率是相等的、抽样中的随机原则和如何用随机数字表进行简单随机抽样等进行了探讨．     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。