基于量子傅里叶变换的模式特征提取算法

量子算法由于具有量子态的叠加性、相干性和纠缠性使得它可以解决一些经典NP问题,并且它具有许多传统算法所没有的优点.本文利用量子傅里叶变换提出了一个模式特征提取算法,它借助量子并行特性只需进行一次量子傅里叶变换就可以提取模式特征,所以它提取模式特征的速度比传统特征提取算法有了指数级的提高.利用该算法提取出来的特征可以进行模式识别或图像识别.本文通过理论推导证明了该算法的可行性,通过简单的模式图验证了该模式特征提取算法的有用性.     

自适应扫描线的简单多边形核填充算法

针对简单多边形核的填充问题，提出了一种基于自适应扫描线方法的直接填充简单多边形核的快速算法。该算法避免了核顶点(边)的计算，利用简单多边形顶点凸凹性和凹顶点极值性，自动确定扫描线的最佳移动方向和扫描范围，从而快速绘制出简单多边形的核，使较复杂的二维线段求交点简化为一维直线的填充问题，并同时获得核轮廓，降低了计算和填充核的复杂性，效率明显提高，具有很强的实用性。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

参数三次H-样条在曲线拟合中的应用

本文系文[1]的续篇,主要方面内容包括:严格推导了根据曲线型位点求H-样条的特征多边形顶点的公式;解决了H-样条曲线拟合端点条件的处理方法;对H-样条曲线拟合的保凸条件进行了探讨;通过实践,归纳了H-样条曲线拟合的工程应用特点。最后指出:H-样条曲线由于方法简单,计算量小,适用于微机CAD/CAM系统中的曲线设计和拟合。     

任意位姿下多边形线圈间互感的计算（英文）

多边形线圈系统是针对种类越来越多的传感器和电磁系统而设计的。本文提出了一种包括不规则多边形在内的多边形线圈之间的互感计算方法。该方法基于毕奥-萨伐尔定律,通过将多边形线圈分割成有限长的线来计算互感,将激励线圈产生的磁感应强度表达为关于线圈各个顶点空间位置的函数。更新了目标函数可行域的计算方式并简化了计算过程,从而提高了计算精度并通过仿真和实验验证了该算法的准确性。     

复杂组合曲线的设计与拟合——重节点B样条法

本文在非均匀B样条的基础上,采用重节点方法设计和拟合复杂组合曲线。对于各种不同的重节点情况,解决了反求特征多边形顶点时线性方程组的降秩问题,并建立了统一表达式。由于考虑到使用中可能遇到的各种情况,程序通用性强,使用方便,能快速地拟合、设计、修改复杂组合曲线,为计算机辅助几何设计与绘图中应用B样条提供了一种具有较大灵活性的方法。     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

基于顶点分类的曲面三角网格模型自适应光顺研究

逆向工程中由测量数据得到的三角网格模型往往含有大量的噪声、扰动及不规则三角片，需对其进行光顺处理，以满足后续处理的使用要求。本文首先提出了一种新的网格模型顶点法矢计算公式，该公式采用网格模型中三角片面积与顶角角度综合加权，可同时反映三角片面积与顶角角度对顶点法矢的影响。在此基础上，对网格模型顶点进行了分类处理，提出了能够反映网格顶点特征性质的顶点势概念。势为1的点为特征点，势为0的点为普通点。最后，提出了一种新的自适应曲面三角网格模型光顺方法，综合了普通拉普拉斯光顺法与平均曲率法的优点。在该方法中，顶点调整方向为拉普拉斯光顺矢量在被调整顶点切平面上的分量与该点法矢的加权合成；顶点调整幅度根据顶点类别的不同而不同，特征点的调整幅度小，普通点的调整幅度大，从而可保护原有特征。实例表明，与现有方法相比，该方法在有效去除噪声，匀化三角片的同时，充分保留了初始网格模型上的特征。     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。     

裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

三角网格模型重建中的误差分析与显示

根据实物模型的坐标测量，数据重建模拟的三角网格曲面表示在实践中有着广泛的应用。在许多对精度有较高要求的应用中，对重建网格模型的误差分析是必不可少的。本文提出并实现了一种对重建三角网格模型进行误差分析的方法，该方法首先对网格模型空间进行划分以提高算法的效率，通过计算测量点与网格模型间的最短距离，得到网格模型的误差分布，最后将计算得到的三角网格模型中每个顶点的误差度量转换为相应的颜色表示，并用彩色云图对分析结果进行直观的显示。     

噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位法

提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。     

基于混合变参数的执行机构故障容错控制

提出了一种新的故障建模方法,把包含执行机构损伤、完全失效和卡死的故障系统统一表示为具有凸多面体结构的变参数系统。然后,通过二次可分原理,求解只包含关于凸多面体各顶点的有限个线性矩阵不等式,给出了容错控制器存在的充分条件。最后,利用各顶点控制器参数综合获得具有凸多面体结构的线性变参数控制器。仿真结果表明:当执行机构正常或发生故障时,系统均具有较好的控制效果和动态性能。     

一种基于数字信号处理的阻抗参数测量新方法

利用数字信号处理理论与技术提出了一种阻抗参数测量新方法,即采用任意的周期信号作为测量的激励信号,激励信号的信噪比可以很低;采用高镜频抑制比的数字正交采样滤波器得到被测阻抗和标准阻抗上的电压采样序列的同相分量与正交分量,并据此确定被测阻抗参数,该方法能得到较高的阻抗参数测量精度和较宽的测量范围,并且硬件电路实现比较容易.文中给出了计算机仿真分析和硬件实现系统的实验结果,证明了新方法的有效性和正确性.     

汽车牌照自动识别技术研究

提出了一种汽车牌照的自动识别算法：先对图象进行直方图均衡,平滑去噪,二值化预处理,再根据车牌上文字变化特点快速,准确地从复杂背景中分割车牌最后采用投影－变换系数法取汉字,英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的ＢＰ神经网络中进行识别,较好地解决了汽车牌照的自动畜产     

基于支持向量机和人工免疫的新结合算法

为了减少大规模数据的支持向量机的样本训练时间,提出了人工免疫（aiNet）和支持向量机（SVM）相结合的算法（ai—SVM）。aiNet能在进行样本压缩的同时抽取原始数据的相关信息并保持原始数据的样本分布。压缩后的样本组成了抗体网络,并在此抗体网络上构建了支持向量机模型。最后结合实际数据样本对ai—SVM算法进行了验证。结果表明,ai-SVM算法可大大减小训练样本集和训练代价,且不降低精度。     

基于Voronoi图的快速成型扫描路径规划

平面轮廓边界偏置线的生成策略是螺旋扫描路径规划的关键,也是影响激光快速成型精度和效率的重要因素。文中论述了基于V orono i图理论的螺旋路径规划方法,主要内容包括:继承波阵面传播法思想的多连通域V orono i图算法;在分析内点特性的基础上提出了两个概念和两个相关定理,并以这两个定理为基础提出了处理量更小的优化内点查找算法;偏置线生成及螺旋扫描路径的生成等。对于单连通域和多连通域的问题有着一致的处理思路,算法上更易实现,并且对单、多连通域使用统一的数据存储结构,方便工程应用。     

最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用

聚类分析已成为对基因表达数据进行挖掘以提取生物医学信息的主要方法.本文提出了基于图论的最小支撑树(Minimum spanning tree,MST)聚类算法,用MST表示多维基因表达数据,可将数据的聚类转换为对最小支撑树的分割,相对于传统聚类方法,最小支撑树算法具有形象直观、对一些准则函数能产生全局最优解等优点;将MST算法分别与Memetic algorithm及人工免疫算法(Artificial immune network,aiNet)相结合,则产生更优化的聚类结果.对酵母基因表达数据的实验结果表明,最小支撑树聚类算法是一种有效的基因表达数据的聚类方法.     

基于多agent合作博弈的制造系统调度

针对有多个加工和装备设备的柔性制造系统,提出了一种调度方法.首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的agent.然后应用合作博弈理论,根据各agent重要性和装配约束获得agent的排序.以此顺序在机器上按照规则进行生产安排,故能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对算法进行了验证.