基于满二叉树分块策略的大规模数据场纹理映射体绘制算法

针对纹理映射体绘制物理内存空间的限制,本文提出一种可在通用图形硬件上完成大规模数据场实时体绘制的有效方法.该方法基于满二叉树纹理分块策略,利用GPU着色器可编程性,将纹理数据制作为一个一维传递函数查找表和一个规模等同于体数据场的动态纹理工作集,有效提高了大规模数据场体绘制的实时性.动态纹理工作集使用抽象分块与继承关系管...     

避障机器人的设计

在机器人避障问题中,为了便对周围的事物和环境作出判断,机器人在不同的方向上都安装有传感器。由于不同的传感器上接受着不同的信息,传感器越多,对同一事物反馈的信息越多,必然会引起冲突现象的发生,直接影响了机器人对周围事物的正确判断和避障的效率。因此,冲突分解能力的好坏就成了机器人准确、高效避障的关键。在各种冲突分解算法中,树形算法是一种较有效的分解方法,所以本文以轮式机器入的避障问题作为研究对象,在对典型障碍物避障试验中大量试验数据分析的基础上,使用了二叉树冲突分解的方法对避障问题进行了分析和研究,运用基于二叉树冲突分解的避障方法,并且在单片机轮式机器人上进行了实验验证。     

用栈结构实现二叉树的非递归中序遍历算法

二叉树作为数据结构中的一个重要的部分,有着广泛的应用,其中二叉树的遍历是二叉树操作的根本。文中通过分析二叉树的中序遍历过程,结合栈的先进后出特点,归纳出二叉树的中序遍历非递归算法。     

基于STL文件的曲面网格重建算法

利用STL文件的数据相关性以及平衡二叉(AVL)树的数据搜索效率仅与树的高度相关的特性,提出一种高效的三角形曲面网格模型重建算法。该算法可以解决STL文件存在大量的冗余、使用效率不高等问题。实验结果证明,与基于AVL树的顶点快速聚合算法相比,该算法的重建效率更高。     

SVM多类分类器在车牌字符识别中的应用

为解决普通支持向量机多类分类器对车牌字符识别准确率低、速度慢等问题,研究了基于支持向量机二叉分类树的车牌字符识别算法。根据车牌字符的结构特征提出了利于字符分类的粗像素特征提取方案,并对字符进行相应的特征提取,通过KL变换对生成的特征向量进行降维处理以提高字符识别速度,最后利用Fisher判别准则构造支持向量机二叉分类树,保证每类字符均具有最大可分离性,提高了字符识别率。对车牌字符集进行了识别测试,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

完全二叉树非递归无堆栈先序遍历算法的研究

通过对满二叉树的层次结构、顺序序列与先序序列三者之间解析关系的研究,得到了满二叉树的层次结构及顺序序列与先序序列之间互相转换的算法,并由此演绎出了非递归无堆栈方式的完全二叉树先序遍历以及先序与顺序互转算法。该算法可在常数时间内完成单个结点的查询,在线性时间内完成整个序列的遍历或互转。以精准二进制编码的解析公式为基础,易于与位运算结合,不仅适合常规程序设计,而且适合于嵌入式及相关的专业开发。通过一个简单的示例,说明了该算法在虚拟植物建模方面的应用。     

基于标记二叉树的XML数据模式提取算法

以XML作为研究对象,提出了一种新的基于二叉树结构的XML数据模式信息的提取方法,抽取出XML文档的所有开始和结束标记并生成相应的标记链,对标记链中结点嵌套关系进行分析生成标记二叉树,通过判断和删除标记二叉树中的冗余数据得到XML文档的最简标记树模式.实验结果表明,即使对于标记的嵌套关系非常复杂的XML文档,该算法也能够准确地抽取出相应的最简标记树模式结构,同时还生成了相应的DTD模式文件.     

表达式与二叉树的相互转换

数学表达式、栈的操作、二又树的遍历,这几个概念在数据结构的教材中是不可缺少的。数学表达式求值是程序设计语言编译中的一个最基本问题,也是栈应用的一个典型例子,用它来研制出各种类型的电子计算器（前缀计算器、中缀计算器（常见的计算器）、后缀计算器）。在数据结构中没有解决表达式与二又树之间的相互转换关系,也就是说不能由一种表达式迅速地得到另外的两种表达式,也就难于解决其他两种计算器的研制过程。本文旨在研究表达式与二叉树间的相互转换关系,便于由一种表达式（或表达式树）迅速求出其他的表达式,再通过栈的应用（操作）研制出三种不同的计算器（栈的应用在数据结构的教材中都有,在此文中不予介绍）。     

基于VC＋＋6．0的二叉树绘制技术

采用VC＋＋6．0的GDI绘图技术,根据输入的二叉树的前序序列绘制相应二叉树图像或根据输入的二叉树深度绘制完全二叉树,实现了二叉树的可视化效果。     

基于加权二叉树的自适应遗传算法研究

为改进传统遗传算法局部搜索能力较差、收敛速度慢等缺点,提出一种基于加权二叉树的遗传算法.通过构建遗传基因二叉树,对种群染色体进行编码,根据子代基因的适应值挑选优秀基因替换弱势基因,采用蚁群信息素对不同的遗传基因进行加权操作,依权重择优进行交叉操作,利用自适应排序选择最优解,并通过对比实验对该算法和基本遗传算法进行了全方位的比较.试验结果表明该算法大大提高了遗传算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度.