棱柱体截面几何和力学特征量的规则算法

从对一个顶点在坐标原点的三角形几何特征量计算出发，提出计算棱柱形结构体截面几何特征量和力学特征量的规则计算方法。几何特征量包括面积、面积矩和惯性矩；力学特征量包括重量、静力矩和转动惯量。它较之习惯算法，规则算法适用性广和便于计算机运算。     

导杆求积仪的研究

导杆求积仪较之目前国、内外通用的定极求积仪具有计算面积量大、方法简便等优点,随着计算面积的增大,相对精度也显著提高,是求积仪结构上的一大改革,具有较大的实际意义。文中给出了导杆求积仪计算面积原理的推导,仪器结构设计及对计算面积精度的探讨。     

计算几何在地图综合中的应用

地图综合是计算几何中的一个应用问题.计算几何是有效的几何基本规则和算法,为地图目标间的复杂空间关系提供了强大的描述和分析依据.文章讨论地图综合中的条件和要求,尤其提出了比例尺缩小造成地不可感知性,而引起选取、目标拥挤、化简和符号化带来的相交等三个关键问题.根据计算几何的Voronoi、Delaunay等数据结构,简要探讨了目标选择、目标聚类和一致性化简的方法.     

基于有限分析法和高阶紧致格式的新计算方法

将有限分析法和高阶紧致格式两种计算方法相结合，并提出了一种新的压力方程修正方法，发展了一种新的流体力学计算方法，并用它求解三维N-S方程组，计算结果表明，此算法较适应于复杂流动问题的计算。     

带有先验约束信息边坡变形监测滤波算法

为合理利用边坡的几何信息和物理信息, 控制几何观测异常对形变参数估计的影响,利用边坡的力学状态信息建立了滤波模型以及参数约束方程，通过融合观测信息和边坡的力学信息给出了带约束的滤波算法，从而减弱了观测异常对形变参数估计所带来的影响, 提高了形变参数解算精度.     

平行线填充算法在区域面积量算中的应用

基于平行线原理提出一种新的区域填充算法并运用于环形多边形的面积量算中。首先,绘制一组等间距平行线并计算与多边形边界的交点值;其次,从第二条平行线开始,依次和前一条平行线配对组成一个矩形区域并计算面积;最后,利用自定义的算法判断每个矩形区域两端的小三角形区域是否保留或删除,从而计算出整个环形多边形区域的面积。通过对单一、相交、凹进和凸起、复杂多边形区域面积量算得出的数据表明,该算法能快速准确计算指定区域面积且具有较好的通用性。     

基于ridgelet变换的图像直线特征检测算法研究

常用的图像直线特征检测算法如霍夫变换(Hough transform)和拉东变换(Radon transform),存在计算量大、抗噪能力弱等问题。为此,提出了基于脊波变换(ridgelet transform)的图像直线特征检测算法,其作为一种多尺度几何分析与稀疏表示的应用算法,具有良好的区域平滑性、可逆性和去冗余性。实验结果表明,在复杂噪声干扰的环境下,基于ridgelet变换的图像直线特征检测算法能够获得清晰的直线检测结果,具有较好的鲁棒性。     

两脚求积仪计算面积的原理与方法

在当前农林业生产建设中,常常迂到在规划图上计算面积的问题。目前常规计算面积的方法,主要有几何法和机械法(即求积仪法)两类。几何法是将不规则的图形划分成若干个几何图形,然后按图解法算出各个图形面积。此法虽易掌握,但量测计算麻烦。且不易准确;机械法计算面积虽然速度较快,精度较高,但目前广大农村尚缺这种仪器,且使用较复杂,一时难于推广应用。     

钢筋混凝土梁单元双非线性分析的共旋坐标法

针对已有的钢筋混凝土梁单元非线性分析模型采用较多的假定和近似从而导致计算量增大及计算精度下降的问题，基于共旋坐标法建立了考虑材料和几何非线性的任意截面钢筋混凝土梁的数值分析模型.首先利用虚功原理计算共旋坐标系下完全粘结钢筋混凝土梁考虑材料非线性的切线刚度矩阵，再通过结构坐标系与共旋坐标系下节点力之间及节点位移之间的总量关系及微分导出的增量关系，最终获得钢筋混凝土梁在结构坐标系中考虑几何与材料双重非线性的切线刚度矩阵．算例结果表明，本文算法可减少计算量、不累积误差、精度高.     

三角剖分法对地籍面积量算的思考尝试

[目的]检验在微观领域的三角剖分法在宏观上的适用性,从而在地籍面积量算中得以应用。[方法]提出具体算法,再举一实例,将该方法计算结果,与已用经典微积分算法求得的精确解进行比较。[结果]用三角剖分法计算椭圆面积取得了较好的效果,可以满足土地面积量算精度要求。[结论]可将三角剖分法应用于土地面积量算,对数字化的土地面积计算有较好的应用前景。     

一种新的关联规则抽样算法

针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。     

应用数字图像处理获取小麦子粒外观特征参数的方法及其Matlab实现Ⅰ.形态特征

小麦子粒外观特征包括形态特征、颜色特征和纹理特征,描述这些特征的几何、统计参数是小麦品种的重要特征参数。其中形态参数是描述小麦子粒大小、形状的几何量度,主要包括大小、体积、投影面积、长度、宽度、形状等参数。颜色参数指与子粒的反射光谱特性相关的特征参数,颜色参数与小麦子粒表皮的物质组成、含量和分布有关,     

基于改进蚁群算法的分类规则挖掘

数据分类是数据挖掘中的一个重要课题,研究各种高效的分类算法是数据挖掘的重要问题之一.本文将蚁群算法与分类规则抽取问题相结合,提出了一种基于蚁群算法的具有自适应和变异杂交特征的分类规则挖掘方法,自适应地调整信息素增量,在规则构造中进行杂交变异,有效地节省了计算时间,并优化了生成的分类规则.实验结果表明:该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出简洁分类规则.     

干旱区水浇地提取研究

以新疆和田地区墨玉县阔依其乡萨达克村为研究区,利用高分二号遥感影像的纹理和光谱特征,采用阈值分割与数学形态学算法,研究出一种面向对象的多特征融合的干旱区水浇地地块提取方法.结果表明,利用阈值分割算法和数学形态学算法4个几何特征参数面积、周长、完整度、延伸率可以有效剔除细小图斑,准确提取水浇地边界及面积.通过研究区实地核查,地块面积提取精度为90.08％,利用随机样本点验证水浇地总体分类精度达到96.33％,Kappa系数为91.72％.     

水稻叶片几何参数图像视觉测量方法研究

提出了一种基于图像视觉原理的水稻叶片几何形态参数测量计算方法,通过图像分割处理,统计参考物与目标叶片面积的像素数,计算叶片面积;通过求取参考物和目标叶片的最小外接矩形方法,计算叶片的长度和宽度值;利用基于4个方向模板运算的距离变换算法对茎叶夹角图像进行骨架信息提取,利用Hough变换对提取的骨架信息进行直线检测,并进行茎叶夹角计算。结果表明,该方法能够精确、快捷地对水稻叶片几何形态参数进行测量计算,与手工测量比较,叶片面积计算误差小于5%,长宽误差小于0.67%,茎叶夹角误差小于2%,能满足农学研究的要求。     

基于摄影测量技术的植物叶面积精确测量方法研究

为提高叶片面积测量精度,选择的参照物面积应与被测叶片面积相近。研究设计多个由圆形标志点作为顶点的参照矩形,其中构成矩形顶点的4个标志点中3个为非编码标志点,1个为编码标志点,通过对编码标志点进行解码,自动获取非编码标志点位置和参照矩形面积,利用标志点的已知参数对图像进行几何校正。测量步骤分别为参照矩形选择、图像采集、图像预处理、标志点提取、几何校正、叶面积计算。对5种已知面积的规则图形和不规则图形进行5次测量试验,规则图形的最大平均误差为0.193%,不规则图形的最大平均误差为0.53%。结果表明,对于较大或者较小面积的叶片,本方法都具有较高的测量精度;并且具有较好的通用性,适用于室内、室外无损测量,为叶面积的测量提供了切实可行的新途径。     

多边形裁剪的新算法——多边形与窗口相互裁剪法

多边形裁剪是计算机图形处理及辅助设计的典型课题之一。国内外已发表的多边形剪裁法已有多种。本文提出的多边形与矩形窗口之间互为裁剪窗口进行裁剪的一种算法，它不需要进行任何判别就能实现多边形裁剪。算法的特点是计算方法简便、计算速度快、占用内存少、应用方便。这种算法已在IBM——PC机上运行，并取得良好效果。它还可应用于有关2维几何造型及装配图绘制的CAD软件包巾。     

正向推理规则引擎中的Rete模式匹配算法研究

规则引擎技术是专家系统中的一种比较实用的技术，它的核心算法是Rete模式匹配算法。深入研究了被广泛应用于正向推理规则引擎中的Rete模式匹配算法，对Rete网络的构建和Rete算法的执行全过程进行了详细分析。     

基于改进的LinkNet的苹果叶片图像分割算法

使用传统方式对苹果叶片进行图像分割进而测量叶片几何参数,虽精度尚可,但效率较低。针对该问题,提出一种基于深度学习语义分割模型和迁移学习的苹果叶片图像分割算法,完成对叶片的快速、准确分割。所提方法以LinkNet为基本网络结构,进行了4个方面的改进：采用ResNet18作为编码器主干网络,融合迁移学习的思想加速模型拟合;减小编码解码块的数量,降低网络复杂度;改进通道约减方案,减少上采样中的参数量;使用子像素卷积进行上采样,降低计算量。结合焦点损失函数,将改进的LinkNet网络应用于标准苹果叶片数据集上。试验结果表明,所提算法的分割精度为97.27%,与原LinkNet相比精度相当;推理时间仅为7.82 ms,相较于原网络缩短39.89%;模型参数量和浮点数计算量大幅减少;且改进网络的推理速度远快于FCN、U-Net、DeepLabV3+等网络。所提算法在快速分割叶片主体的同时,还能较好地保持叶片边缘锯齿等细节特征,能够真正实现高效、精准地分割苹果叶片,为快速测量叶片面积和其他几何参数提供了新的思路。     

跟踪虫算法在烤烟烟叶边界检测中的研究

烟叶的形状包括烟叶的长度、宽度、面积、周长和圆度等叶形参数,只有准确获得烟叶的边界轮廓信息,才能计算众多的叶形参数。文章介绍了经典的边缘检测算子,并利用跟踪虫算法准确提取烟叶的边界轮廓特征。结果表明,该算法具有很好的边界提取能力。