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1.
用于参数曲面自由变形的一种新的缩放因子   总被引:1,自引:0,他引:1  
在《工程图学学报》2002年第1期论文"参数曲面自由变形新方法"的基础上,提出了一种用于参数曲面自由变形的新的缩放因子,该因子作用(缩放)于待变形曲面,能够使曲面发生形变.通过交互改变控制参数,可达到预期的变形效果.这种方法数学背景简单,易于操作和控制.大量实例证明,该方法可获得丰富的变形效果,适用于几何造型,计算机动画,CAD/CAM等领域.  相似文献   
2.
变正则因子技术是提高仿射投影自适应算法性能的重要方法之一。由于环境噪声的影响,现有的变正则因子自适应算法收敛速度较慢且稳态误差较大,各种测量、评估误差的存在进一步恶化了算法性能。为提高自适应算法的跟踪性能,本文在分析无噪先验错误矢量、无噪后验错误矢量和额外均方错误间关系的基础上,提出通过最小化无噪后验错误矢量信号能量来推导自适应变正则因子表达式的方法。在实践应用中,该方法利用了测量噪声的统计方差特性,并提出一种更加光滑且更加容易控制的指数缩放因子评估方法。系统辨识的仿真结果表明本文方法与传统的变正则因子方法以及变步长方法相比有更快的收敛速度与更低的稳态误差。  相似文献   
3.
针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大.在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性.  相似文献   
4.
针对倾斜的车牌图像对后继字符切割带来不利影响的问题,提出一种车牌图像上"字符"的宽度按高度同因子缩放的车牌图像倾斜校正方法。首先,根据车牌图像的特点将车牌图像分成四块,并使用Radon变换分别检测分割后的四块车牌图像;然后,根据检测的结果,求出车牌图像上车牌四条边框所在的直线方程以及对应的长度,并计算出上边框与下边框对应点连线的直线方程和长度,根据这个长度计算出连线上各点处的缩放因子;最后,根据所求的因子对倾斜车牌图像上所有的点进行校正。实验表明,与经典校正法相比,本文所提出的车牌图像倾斜校正方法校正的结果更符合实际的长宽字符比,校正效果更好。  相似文献   
5.
重采样是图像篡改中的一种典型操作,针对现有重采样伪作检测算法对于JPEG压缩格式的图像检测效果不理想,也无法准确估计其中的缩放因子的问题,提出了基于再采样的图像重采样检测算法。该算法先将待检验的JPEG图像以缩放因子小于1进行再次重采样,以削弱JPEG压缩对算法的影响,再利用重采样信号二阶导数具有的周期性来进行重采样操作检测。实验结果表明,该算法具有很强的抗JPEG压缩能力,同时能够准确估计真实的缩放因子。另外,该算法对于经过不同缩放因子而得到的图像进行合成时的重采样操作,也有明显的检测效果。  相似文献   
6.
一种基于几何性质的鱼眼图像校正算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为快速、高效地校正具有径向畸变的鱼眼图像,提出一种基于几何性质的校正算法。根据投影不变性原理以及径向畸变的几何特性,计算畸变直线的斜率,并通过求解线性方程组得出多项式校正模型的参数。实验结果表明,该算法能够以较低的运算复杂度获得较高的校正精度,相比于采用数学迭代拟合直线的方法,该算法在图像整体校正质量上有明显改善。  相似文献   
7.
针对机械优化设计问题中的混合变量非线性规划问题,提出一种改进的差异演化算法.首先针对混合变量非线性规划问题的特点,采用离散变量与连续变量分别进化策略,以使差异演化算法能够适于解决这类问题.其次,依据基因突变原理,提出突变因子的概念,使群体中的一部分个体不经过交叉操作,而直接与父代竞争,提高了群体的多样性,增强了算法的全局搜索能力,并对差异演化算法的缩放因子进行线性递减计算,加快了算法的收敛速度.测试结果表明,所提出算法不仅能够解决混合变量非线性规划问题,而且有较快的收敛速度和较好的全局收敛能力,实用价值明显.  相似文献   
8.
陈华  范宜仁  邓少贵 《控制与决策》2011,26(7):1105-1108,1112
提出一种基于logistic模型的自适应差分进化算法.该算法在运行过程中可自动调节缩放因子和交叉概率因子的大小,能在算法初期保持种群多样性,提高全局最优值的搜索能力,而在算法后期,随着局部最优值搜索能力的提高算法渐趋稳定.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法收敛速度快、计算精度高.  相似文献   
9.
提出一种基于超椭球的多类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否被超椭球包围来确定类别。实验结果表明,与超球方法相比,该方法具有较高的分类精度和分类速度。  相似文献   
10.
秦玉平  陈一荻  王春立  王秀坤 《计算机科学》2011,38(11):204-205,224
提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。  相似文献   
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