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距离加权的二次误差测度网格简化算法 被引量：6
1
作者 王军安 魏生民 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期189-192,共4页
文中针对现有的均匀三角网格简化算法在显示质量上的不足 ,提出了根据网格顶点到视点的距离 ,使用加权的二次误差测度算法进行顶点对折叠、简化 .该方法能根据视点位置简化网格 ,产生符合观察需要的网格 ;还将距离加权用于视窗裁剪 ,得... 文中针对现有的均匀三角网格简化算法在显示质量上的不足 ,提出了根据网格顶点到视点的距离 ,使用加权的二次误差测度算法进行顶点对折叠、简化 .该方法能根据视点位置简化网格 ,产生符合观察需要的网格 ;还将距离加权用于视窗裁剪 ,得到视点相关的网格模型 .并对该算法的优点及存在的问题作了分析 . 展开更多
关键词 网格简化 二次误差测度 距离加权 视窗裁剪 算法 计算机图形学
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距离加权的二次误差测度多分辨率网格简化 被引量：6
2
作者 顾耀林 赵争鸣 魏江涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第8期1966-1968,1972,共4页
为了有效显示复杂的三维物体网格模型,基于边折叠操作与二次误差测度,给出了建立与视点相关的多分辨率模型的网格简化算法。该方法引入了距离因子与三角形形态品质因子:网格顶点到视点的距离因子使得产生了与视点位置相关的符合观察需... 为了有效显示复杂的三维物体网格模型,基于边折叠操作与二次误差测度,给出了建立与视点相关的多分辨率模型的网格简化算法。该方法引入了距离因子与三角形形态品质因子:网格顶点到视点的距离因子使得产生了与视点位置相关的符合观察需要的网格;三角形形态品质因子的引入,提高了简化后新生成的三角形的形态品质。同时,在构造候选边队列时,采取了邻域冻结办法,避免了对模型的某个部位过度简化与过大三角形的出现。实验结果表明,在保证效率的前提下,简化速度快,但显示并无明显失真,简化后的三角形形态品质较好。该算法适应于三角形网格模型的简化、优化及建立多分辨率细节模型。 展开更多
关键词 距离加权 二次误差测度 多分辨率模型 边折叠 顶点分裂 视点相关
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基于“有限”搜索范围的距离加权算法研究 被引量：2
3
作者 张锦明 杨磊 潘攀 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期117-119,116,共4页
本文论述了传统距离加权算法在数字高程模型插值过程中,由于搜索邻域的界定导致建模速度和建模精度的缺陷,提出了基于有限搜索范围的距离加权算法,即在求得影响内插点插值精度的最大模糊距离dmax之后,修正了搜索邻域界定的经验公式;最... 本文论述了传统距离加权算法在数字高程模型插值过程中,由于搜索邻域的界定导致建模速度和建模精度的缺陷,提出了基于有限搜索范围的距离加权算法,即在求得影响内插点插值精度的最大模糊距离dmax之后,修正了搜索邻域界定的经验公式;最后以典型地貌数据为例在建模速度、建模精度、建模效果三个方面对传统和改进算法进行比较验证。结果表明改进算法在速度、精度和效果等方面都有较好的表现。 展开更多
关键词 数字高程模型 距离加权 搜索邻域 有限搜索范围
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基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统 被引量：10
4
作者 谢苗苗 李华龙 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期938-943,共6页
针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器... 针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合,最后利用改进D-S证据理论算法,实现全局融合决策。实验结果表明,改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差,系统可以实现室内环境控制的精准决策,融合决策精度高,具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 室内环境参数 箱线图 平均证据 距离自适应加权 D-S证据理论
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工业机器人位姿误差空间IDSW插值补偿方法研究 被引量：9
5
作者 陈宵燕 张秋菊 +1 位作者 孙沂琳 陈海卫 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期378-385,共8页
探讨了工业机器人误差模型及位姿误差补偿的现有方法;对基于空间插值的补偿方法进行研究,提出机器人位置和机器人位姿误差两者之间的高度相关性是插值补偿法有效的先决条件;对利用微分法建立的机器人位姿误差模型进行研究,得到在机器人... 探讨了工业机器人误差模型及位姿误差补偿的现有方法;对基于空间插值的补偿方法进行研究,提出机器人位置和机器人位姿误差两者之间的高度相关性是插值补偿法有效的先决条件;对利用微分法建立的机器人位姿误差模型进行研究,得到在机器人末端姿态不变时任意两点的位置误差的差值和姿态误差的差值分别与该两点位置差值呈高度线性关系;提出一种基于均匀数据场的空间IDSW(反距离平方加权)插值算法的机器人位姿误差补偿方法,并设计对比实验,仿真验证了本文所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 误差模型 位姿补偿 线性关系 均匀数据场 反距离平方加权
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一种新的矿产储量计算方法 被引量：7
6
作者 刘树惠 王献勇 丁浩 《金属矿山》 CAS 北大核心 2008年第4期96-98,共3页
针对传统矿产储量计算方法和地质统计学矿产储量计算方法存在的不足,提出了一种均值与插值相结合的新的矿产储量计算方法。该方法先建立网格,再将网格分成内部包含样品和内部不包含样品两类,然后分别用平均值法和距离平方反比法计算其... 针对传统矿产储量计算方法和地质统计学矿产储量计算方法存在的不足,提出了一种均值与插值相结合的新的矿产储量计算方法。该方法先建立网格,再将网格分成内部包含样品和内部不包含样品两类,然后分别用平均值法和距离平方反比法计算其品位值,进而得出网格乃至整个矿体的储量。这种储量计算方法既解决了传统算法准确度不够高的缺点,又克服了地质统计学方法计算量太大的弊端。对紫金山金矿床某矿体储量的实际计算结果证明了新算法的可行性。 展开更多
关键词 矿产储量计算 平均值法 距离平方加权反比法
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坚硬顶板综放工作面矿压特征与支架阻力分析 被引量：5
7
作者 白鹏程 《江西煤炭科技》 2022年第3期91-93,共3页
本文以斜沟煤矿23110坚硬顶板综放工作面为工程背景,分析探讨坚硬顶板条件下综放工作面矿压显现与支架受力特征;对该工作面进行矿压监测后得出:坚硬顶板工作面来压步距整体较大,23110工作面初次来压步距平均为31.5 m,周期来压步距平均为... 本文以斜沟煤矿23110坚硬顶板综放工作面为工程背景,分析探讨坚硬顶板条件下综放工作面矿压显现与支架受力特征;对该工作面进行矿压监测后得出:坚硬顶板工作面来压步距整体较大,23110工作面初次来压步距平均为31.5 m,周期来压步距平均为22.2 m,动载系数平均为1.28,工作面两端来压步距大,来压更剧烈,工作面两端头顶板相比于工作面中部更难垮落;工作面支架受力情况为:推进过程中液压支架初撑力大多未达到要求,按照额定初撑力的80%计算,符合要求的液压支架占比只有59.4%,支架初撑力不足;采用方差分析法对支架额定工作阻力进行计算,工作面支架额定工作阻力为14625 kN;验证ZF15000/26/40液压支架选型比较合理。 展开更多
关键词 综放工作面 坚硬顶板 矿压 来压步距 工作阻力
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辽宁省某市降雨量的空间插值算法比较研究 被引量：6
8
作者 任志勇 《北京测绘》 2017年第5期164-166,共3页
有效管理和掌握雨情信息,能够为防汛抗旱工作提供决策服务,对农业生产和生活都有很大的帮助,具有很好地现实意义。本文分别采用距离反比加权法、克里格插值法和样条函数法进行空间内插,并生成降雨量等值面图。通过对比分析,再生成研究... 有效管理和掌握雨情信息,能够为防汛抗旱工作提供决策服务,对农业生产和生活都有很大的帮助,具有很好地现实意义。本文分别采用距离反比加权法、克里格插值法和样条函数法进行空间内插,并生成降雨量等值面图。通过对比分析,再生成研究区降雨量等值面图。最终得出结论证明:距离反比加权法的插值精度较高,适用于降雨空间插值。 展开更多
关键词 空间插值算法 降雨量分析 距离反比加权法 GIS
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榆树坡矿5105综放工作面矿压显现规律探索 被引量：2
9
作者 程德中 《江西煤炭科技》 2021年第4期30-32,共3页
本文以榆树坡矿5105综放工作面为研究背景,通过对工作面回采期间支架工作阻力及工作面超前支承压力进行监测,结果表明,5105综放工作面开采期间,顶板初次来压步距为22.5~28.8 m,周期来压步距为7.6~14.1 m,来压期间支架工作阻力在22.7~38.... 本文以榆树坡矿5105综放工作面为研究背景,通过对工作面回采期间支架工作阻力及工作面超前支承压力进行监测,结果表明,5105综放工作面开采期间,顶板初次来压步距为22.5~28.8 m,周期来压步距为7.6~14.1 m,来压期间支架工作阻力在22.7~38.1 MPa之间,动载系数在1.53~2.56之间;总体表现为工作面中下部来压强度较大、上部来压较小的特点。支承压力影响区在超前煤壁约40 m范围内,并在工作面前方22 m位置处达到峰值,约为7.1~7.9 MPa,集中系数约为1.65~1.97。 展开更多
关键词 综放工作面 来压步距 动载系数 支承压力
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一种稀疏布站条件下的区域电离层改正方法研究 被引量：1
10
作者 赵坤娟 华宇 +2 位作者 郭伟 燕保荣 闫温合 《宇航计测技术》 CSCD 2014年第2期55-60,共6页
研究了WAAS卫星导航系统的格网电离层改正方法,分析了中国区域电离层分布特性,根据中国区域内稀疏布站的条件,MEO卫星和GEO卫星运动特点,以及C波段GEO卫星电离层延迟特性,提出了利用距离幂指数权重内插进行电离层延迟改正的方法。使用IG... 研究了WAAS卫星导航系统的格网电离层改正方法,分析了中国区域电离层分布特性,根据中国区域内稀疏布站的条件,MEO卫星和GEO卫星运动特点,以及C波段GEO卫星电离层延迟特性,提出了利用距离幂指数权重内插进行电离层延迟改正的方法。使用IGS公布的电离层数据,分别利用格网电离层权重方法和距离幂指数权重内插法进行Matlab仿真计算。然后,将结果与IGS事后精密产品进行比较,证明在中国区域内稀疏布站条件下,距离幂指数权重内插法对于电离层延迟具有较理想的改正效果。 展开更多
关键词 卫星导航 总电子含量 格网电离层 距离幂指数权重内插法
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岳城煤矿1309综采工作面矿压观测分析
11
作者 殷璠 《江西煤炭科技》 2019年第3期134-136,共3页
通过采集岳城煤矿1309工作面初末采期间上、中、下三个区域的矿压数据,分析了工作面初次来压、周期来压的特征和步距,明确了巷道围岩受超前支承压力峰值影响范围,为工作面安全回采提供参考。
关键词 矿压观测 来压步距 围岩变形 超前支承压力
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基于结构学习的KNN分类算法 被引量：22
12
作者 孙岩 吕世聘 +1 位作者 王秀坤 唐一源 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期184-186,237,共4页
KNN(K-Nearest Neighbor)算法和贝叶斯网络分类算法(Bayesian Network,BN)都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法(BN... KNN(K-Nearest Neighbor)算法和贝叶斯网络分类算法(Bayesian Network,BN)都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法(BN-KNN)。实验结果表明,BN-KNN算法能够有效地提高分类的正确率。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 K-近邻算法 距离加权
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DEM建模方法的研究与实践 被引量：17
13
作者 潘攀 王光霞 张华 《测绘科学技术学报》 北大核心 2007年第1期57-60,共4页
在分析移动曲面拟合与加权平均算法特点的基础上,提出以移动曲面拟合法为主、加权平均法为辅两者相结合的方法,使它们能够相互取长补短,从而解决大区域DEM建模中存在的问题。对接边处的误差可以进行误差改正并用样条函数对其重建使其光... 在分析移动曲面拟合与加权平均算法特点的基础上,提出以移动曲面拟合法为主、加权平均法为辅两者相结合的方法,使它们能够相互取长补短,从而解决大区域DEM建模中存在的问题。对接边处的误差可以进行误差改正并用样条函数对其重建使其光滑。结合5种地貌类型的1∶5万地形图数据进行试验,用中误差对试验结果进行评估和分析,得出该方法在丘陵地区的建模误差最小、效果较好,为今后大区域3维建模提供一种更为精确和合理的方法。 展开更多
关键词 数字高程模型 移动曲面拟合 加权平均 DEM内插
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基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法 被引量：12
14
作者 周玲 康志伟 何怡刚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第5期389-395,共7页
针对DV-HOP算法中信标距未知节点越远其测距误差越大的问题,提出了一种基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法。该算法在计算信标间的距离和未知节点到一跳信标距离的基础上,利用三角不等式对未知节点到多跳信标的距离进行约束,以... 针对DV-HOP算法中信标距未知节点越远其测距误差越大的问题,提出了一种基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法。该算法在计算信标间的距离和未知节点到一跳信标距离的基础上,利用三角不等式对未知节点到多跳信标的距离进行约束,以减小测距误差。在双曲线定位过程中引入一个与距离成反比的权值,以降低测距误差对节点定位精度的影响。仿真实验表明,在相同的条件下,与DV-HOP及相关改进算法相比,定位精度分别提高了13%和7%以上,且稳定可靠、易于实现。 展开更多
关键词 DV—HOP 三角不等式 距离加权 双曲线定位
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KNN分类算法研究 被引量：11
15
作者 李秀娟 《科技信息》 2009年第31期81-81,383,共2页
KNN算法是应用最广泛的分类技术之一。文章简要介绍了KNN算法的基本原理,重点论述了研究人员针对KNN算法的不足所做的各种改进。主要从距离计算的改进、降低计算复杂度、K值的选择、与其它方法集成几个方面进行分析研究。
关键词 K-近邻算法 分类 距离加权 效率
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自适应滤波窗实现距离加权图像椒盐噪声滤除 被引量：10
16
作者 林亚明 李佐勇 +1 位作者 林叶郁 徐戈 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第8期1008-1016,共9页
目的在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的... 目的在比较几种椒盐去噪方法的滤波窗口尺寸选择策略的基础上,提出一种基于自适应滤波窗的距离加权图像椒盐噪声滤除方法。方法首先将图像中灰度值为0或255的像素点判定为噪声点,接着对每个噪声点,在以该噪声点为中心、不断增大面积的滤波窗口序列中,寻找包含非噪声点的最小尺寸窗口。若此窗口尺寸小于预设的阈值,则使用该窗口中的非噪声点进行距离加权滤波。否则认为该噪声点位置位于图像自身灰度值为0或255的像素点区域内部,使用少数服从多数策略计算灰度恢复值。结果将本文方法与其他7种椒盐去噪方法相比较。当图像自身包含较多灰度值为0或255的像素点时,本文方法去噪效果优于其他7种方法。当图像自身不含或较少包含灰度值为0或255的像素点时,本文方法与其他方法中的最优去噪结果效果相当。结论本文方法不仅能够有效滤除椒盐噪声,而且适用于自身包含灰度值为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。 展开更多
关键词 距离加权 密度估计 椒盐噪声 图像还原
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场耦合忆阻神经网络的电活动 被引量：9
17
作者 周倩 韦笃取 《计算物理》 CSCD 北大核心 2020年第6期750-756,共7页
神经元之间除了突触耦合,还存在磁通耦合.因此在传统的神经元模型中引入磁通量,并研究场耦合下神经网络的放电活动具有实际意义.建立一个含场耦合的Hodgkin-Huxley忆阻神经网络,引入神经元节点之间的距离权重,用磁通量描述时变电磁场,... 神经元之间除了突触耦合,还存在磁通耦合.因此在传统的神经元模型中引入磁通量,并研究场耦合下神经网络的放电活动具有实际意义.建立一个含场耦合的Hodgkin-Huxley忆阻神经网络,引入神经元节点之间的距离权重,用磁通量描述时变电磁场,采用磁控忆阻器实现膜电位和磁通量之间的耦合.探讨距离权重和系统大小对神经网络放电活动的影响.研究发现,随着权重增大,神经网络放电活动增强,且系统规模越大,诱导神经元兴奋性的权重阈值越大,系统大小不影响神经网络活性随距离权重变化的规律.在不同的权重值下,神经网络活性随系统大小变化的规律明显不同.研究表明,距离权重和系统大小对含场耦合的忆阻神经网络放电活动有重要影响,其中距离权重起主导作用. 展开更多
关键词 忆阻神经网络 场耦合 距离权重 系统大小
原文传递
基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法 被引量：8
18
作者 陆明炽 王守华 +3 位作者 李云柯 纪元法 孙希延 邓桂辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2359-2364,共6页
针对传统i Beacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量... 针对传统i Beacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法(WKNN)实现室内行人定位。在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度。 展开更多
关键词 iBeaon信标 聚类分析 特征匹配 距离加权 行人定位
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无先序条件约束的KNN算法 被引量：6
19
作者 孙岩 吕世聘 唐一源 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第4期682-686,共5页
KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的分类算法之一,非常有效和容易实现.文中介绍了KNN算法的基本思想,并针对KNN算法在解决问题的时候存在只考虑样本的数值特征,没有考虑样本结构特征的缺点,利用贝叶斯网络结构的学习算法,... KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的分类算法之一,非常有效和容易实现.文中介绍了KNN算法的基本思想,并针对KNN算法在解决问题的时候存在只考虑样本的数值特征,没有考虑样本结构特征的缺点,利用贝叶斯网络结构的学习算法,加入了变量之间的因果关系,产生分类数据库中样本的结构特征权重,提出在无先序条件约束下,基于贝叶斯结构特征加权的KNN算法(BS-KNN,Bayesianstructure KNN).实验结果表明,BS-KNN算法能够有效地提高分类的正确率. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 K-近邻算法 距离加权 特征加权
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一种交叉验证和距离加权方法改进的KNN算法研究 被引量：7
20
作者 黄光华 殷锋 冯九林 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期172-177,共6页
传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基... 传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基于交叉验证和距离加权的改进KNN算法(Weighted cross-validation KNN,简称WCKNN),经过实验验证,本算法有效减小了算法的空间复杂度;同时,也获得了更好的分类性能. 展开更多
关键词 交叉验证 距离加权 KNN算法 大样本 归类问题
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