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基于激光扫描数据的室外场景表面重建方法 被引量：30
1
作者 张爱武 孙卫东 李风亭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期384-387,391,共5页
针对激光扫描特点,提出了一种自适应室外场景表面重建方法。首先,定义无效数据与有效数据,提取主要被测物;接着,通过边缘提取、拐点确定和表面曲率估计进行自适应重采样;然后,识别空洞,区分物体,给出网格剖分方法。实验验证了算法既可... 针对激光扫描特点,提出了一种自适应室外场景表面重建方法。首先,定义无效数据与有效数据,提取主要被测物;接着,通过边缘提取、拐点确定和表面曲率估计进行自适应重采样;然后,识别空洞,区分物体,给出网格剖分方法。实验验证了算法既可去除冗余数据又可突出重要边缘信息,有利于激光扫描数据的存储和传输。 展开更多
关键词 自适应采样 特征提取 HOUGH变换 曲率 三维重建
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电磁流量计自适应极化噪声抵消系统研究 被引量：3
2
作者 于新龙 徐科军 +2 位作者 许伟 吴建平 熊伟 《自动化仪表》 CAS 2020年第2期47-52,57,共7页
电磁流量计是一种应用广泛的测量导电液体体积流量的仪表。测量时,金属电极与电解质会发生电化学反应,产生极化噪声。极化噪声幅值远高于流量信号幅值,使电极输出信号信噪比较低;极化噪声存在漂移的现象,会影响电磁流量计变送器的信号... 电磁流量计是一种应用广泛的测量导电液体体积流量的仪表。测量时,金属电极与电解质会发生电化学反应,产生极化噪声。极化噪声幅值远高于流量信号幅值,使电极输出信号信噪比较低;极化噪声存在漂移的现象,会影响电磁流量计变送器的信号调理工作,限制电路的放大倍数,增加ADC采样位数、电路成本、功耗等。对此,提出了一种基于前馈控制的自适应极化噪声抵消方案,设计了相应的信号调理电路,通过硬件电路实时提取和抵消极化噪声,极大地提高了电极输出信号信噪比。通过试验,验证了该方案不但能有效滤除极化噪声,而且能提高信号调理电路的放大倍数、减少ADC的采样位数、减少电路的成本和功耗。 展开更多
关键词 电磁流量计 极化噪声 信噪比 前馈控制 自适应抵消 信号调理电路 放大倍数 ADC采样
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大数据环境下自适应云资源监测方案 被引量：1
3
作者 诸振家 陆云帆 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第5期724-728,共5页
随着云计算的发展,云端应用产生大量的数据,而现有监测方案不能够解决云资源中的大数据监测问题,为此提出一种自适应云资源监测方案。首先,根据样本数据进行训练,获得采样间隔和判定阈值的最优取值区间。然后,在实时监测中根据当前采集... 随着云计算的发展,云端应用产生大量的数据,而现有监测方案不能够解决云资源中的大数据监测问题,为此提出一种自适应云资源监测方案。首先,根据样本数据进行训练,获得采样间隔和判定阈值的最优取值区间。然后,在实时监测中根据当前采集数据的特征自适应调整采样间隔,使其对变化型数据进行密集采样,而对稳定型数据进行稀疏采样,从而降低监测数据量。实验结果表明,该方案能够在保证较高监测质量的同时大大降低了监测开销,非常适用于大数据环境的监测。 展开更多
关键词 大数据 云资源 自适应监测 采样间隔
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网络性能管理中一种数据采集算法的研究 被引量：17
4
作者 王亚沙 王光兴 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期1031-1037,共7页
根据大量的网络管理实践 ,研究了网络性能数据变化的规律和现在被大量采用的等时间间隔数据采集算法的弊端 ,提出了一种自适应时间间隔数据采集算法 .该算法根据网络性能数据变化的缓急自动调整采样时间间隔 ,更合理地使用网络带宽 .理... 根据大量的网络管理实践 ,研究了网络性能数据变化的规律和现在被大量采用的等时间间隔数据采集算法的弊端 ,提出了一种自适应时间间隔数据采集算法 .该算法根据网络性能数据变化的缓急自动调整采样时间间隔 ,更合理地使用网络带宽 .理论分析和仿真实验结果证明 ,该算法克服了等时间间隔数据采集算法没有考虑所采样数据的变化、采用统一采样时间间隔从而浪费网络带宽的缺点 .在消耗相同网络带宽的情况下 ,自适应时间间隔数据采集算法的数据拟和曲线与等时间间隔数据采集算法的拟和曲线相比 ,失真度明显偏小 . 展开更多
关键词 网络性能管理 数据采集算法 等时间间隔数据采集算法 自适应时间间隔数据采集算法 数据变化平滑区 数据变化显著区 计算机网络
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一种基于自适应差分进化算法的薄膜参数表征方法研究(特邀) 被引量：1
5
作者 管钰晴 傅云霞 +2 位作者 邹文哲 谢张宁 雷李华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期395-404,共10页
依据穆勒椭偏测量方法中偏振光的传输方式,文中提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)的各向同性纳米薄膜厚度与光学常数的表征方法。通过建立出射光强关于待测标准样片穆勒矩阵的最小二乘模型,用SADE算法对穆勒矩阵元素进行求解,并... 依据穆勒椭偏测量方法中偏振光的传输方式,文中提出了一种基于自适应差分进化算法(SADE)的各向同性纳米薄膜厚度与光学常数的表征方法。通过建立出射光强关于待测标准样片穆勒矩阵的最小二乘模型,用SADE算法对穆勒矩阵元素进行求解,并将拟合得到的穆勒光谱曲线与用双旋转补偿器穆勒矩阵椭偏仪(DRC-MME)测量得到的穆勒光谱图进行了比较,利用传输矩阵求解薄膜厚度。对标定值分别为(104.2±0.4) nm和(398.4±0.4) nm的SiO_(2)/Si标准样片进行仿真计算,实验表明:当分别迭代到80次和87次时,目标函数光强的残差平方和收敛到最小值0.97和1.01,得到的膜厚计算值分别是(103.8±0.6) nm和(397.8±0.6) nm,相对误差均小于1%。同时用计量型椭偏仪根据得到的折射率进行计算,得到膜厚的计算值分别为(104.1±0.6) nm和(398.2±0.6) nm,验证了SADE在相近收敛速度下对各向同性纳米薄膜参数求解过程中具有计算简单和可以准确的找到全局最优解的特点。 展开更多
关键词 穆勒矩阵 椭偏测量 自适应差分进化算法 适应度 标准样片
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基于拉曼光谱和改进极限学习机的葡萄糖浓度检测 被引量：1
6
作者 邢凌宇 王巧云 +1 位作者 杨磊 尹翔宇 《光散射学报》 2020年第2期159-165,共7页
拉曼光谱技术由于其快速、简单且无损等优势,广泛地应用于组分的定量分析。目前常用的定量回归方法包括偏最小二乘、人工神经网络、支持向量机等,为寻求新方法,本文对41组葡萄糖样本的拉曼光谱数据研究,以极限学习机为定量回归基础,结... 拉曼光谱技术由于其快速、简单且无损等优势,广泛地应用于组分的定量分析。目前常用的定量回归方法包括偏最小二乘、人工神经网络、支持向量机等,为寻求新方法,本文对41组葡萄糖样本的拉曼光谱数据研究,以极限学习机为定量回归基础,结合遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法等优化算法,比较分析后提出一种新型自适应差分进化的人工蜂群算法应用于极限学习机,该模型对差分进化的变异率和交叉率做了调整,能够降低极限学习机容易陷入局部最优和差分进化对参数依赖性大的问题,优化后模型的评价指标较传统极限学习机和基于其它优化算法都有显著提升。实验表明,基于自适应差分进化人工蜂群算法的极限学习机提高了预测精确度和模型稳健性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 自适应差分进化 拉曼光谱 葡萄糖样本 极限学习机
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