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371.
提出一种基于三维空间信息的字形匹配方法。首先将字形轮廓Bézier 曲线的二维控制点集扩展至三维, 然后为三维点集建立高斯混合模型, 最后通过最小化高斯混合模型间的欧氏距离(L2)完成匹配。采用三维空间信息可以充分利用字形所蕴含的内在约束条件。采用高斯混合模型有利于在匹配过程中保持字形整体结构特征和局部书写特征。实验结果表明, 该方法提升了汉字单笔画以及整字字形匹配的准确度和美观度, 并且具有稳定性高、扩展性强的特点。 相似文献
372.
快速、准确的获取洪水淹没范围是洪灾损失评估和防洪决策的核心环节.常规种子蔓延算法由于存在大量的递归运算,效率不高且无法处理大区域海量地形数据.针对上述问题,提出了一种大区域洪水淹没范围快速提取的分块种子蔓延算法,将研究区域分成预先设定大小的块,种子蔓延以块为单位进行组织处理,块的数量远小于原始DEM格网单元的数量.该算法有效解决了常规种子蔓延算法递归运算层次过深的问题,可实现大区域海量数据在给定淹没洪水水位条件下的淹没区快速提取. 相似文献
373.
如何解决大流量和高响应之间的矛盾一直是液压高速开关阀设计中的难点,在传统液压阀的结构中要实现大流量势必要增加阀芯通径和行程,这样会使响应时间变慢.虽然采用超磁致伸缩致动器(GMA)代替传统比例电磁铁结构来实现电—机械转换可得到更高的响应速度和更大输出力,但同时由于超磁致伸缩材料的特性,其输出位移很小,从而限制了阀的流量.因此经过反复的建模分析,设计一种多通流面阀芯结构,以实现阀芯在高响应的同时产生较大的流量.在相同的阀芯尺寸和工况下,多通流面阀芯流量是传统锥阀的1.8倍. 相似文献
374.
375.
Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设. 相似文献
376.
扩底楔形桩由于其桩身截面倒楔形结构,可以有效降低负摩阻力对基桩的影响,但是倒楔形面和扩大头的存在对中性点位置的影响却尚不清楚。为了分析扩底楔形桩中纵向截面形式(倒楔形面和扩大头)变化对基桩中性点位置的影响规律;基于透明土材料和数字图像处理PIV(Particle Image Velocimetry)技术,采用非插入式测试方法开展地面堆载作用下扩底楔形桩的中性点位置测定模型试验,测得不同地面堆载等级作用下桩体沉降与桩周土体沉降等变化规律,探讨桩-土相对位移和中性点位置随地面荷载等级的变化规律;同时进行了负摩阻力作用下等截面桩中性点位置测定透明土模型试验作为对比分析。研究结果表明,利用透明土材料来研究扩底楔形桩中性点位置的试验方法在技术上是可行的;本文试验条件下,由于倒楔形面和扩大头的存在,扩底楔形桩的中性点位置明显较常规等截面桩低。 相似文献
377.
马玉峰 《西昌学院学报(自然科学版)》2012,(2):34-36
本文利用空间平面与空间直线的方程,给出了四种方法来计算异面直线之间的距离.凸显方程的重要性和数学的思维与创新. 相似文献
378.
通过类比分析光波的波动方程建立了物质波的波动方程,即薛定谔方程。同时引入了量子力学中的三个基本假设,给出了力学量算符的本征方程,对于能量算符,就是定态薛定谔方程。最后初步阐明了量子测量的物理含义。 相似文献
379.
利用重庆市万州区4幅比例尺为1∶1万,地面分辨率为5 m的DEM数据,根据地表径流模型原理,通过ArcGIS中的HydrologyTools模块进行D8算法提取流域水系,计算汇流累积量,并最终生成河网。结果表明:对1∶1万DEM进行水系提取,最小水道集水面积阈值设定为50 000个栅格较合理;对于山地地形,基于1∶1万DEM数据,利用ArcGIS Hydrology模块提取河网的方法,从提取的效率和结果的精度两方面看来都是切实可行的。 相似文献
380.
主题爬虫是垂直搜索引擎的核心组成部分,它为面向主题的用户查询准备数据资源;提出了一种基于HMM的主题爬虫方法,方法不仅分析网页内容,而且还考虑网页的上下文链接结构,首先将当前网页的聚类结果作为观察状态、将当前网页到目标网页的链接距离作为隐含状态,然后通过HMM模型学习用户的主题浏览模式并利用它采集更多的主题网页;实验结果表明:方法能采集大量与指定主题相关的高质量网页,主题爬行效率优于Best-First主题爬虫。 相似文献