用局部拟合主成分回归计算光度分析法测定黄连生物碱

针对具有样本数据非均匀分布和非线性特点的光度分析问题 ,提出一种局部拟合主成分回归法 ,用于中药多组分计算测定 .该方法根据待测样本与各已知样本光度分析数据的欧式距离确定相应的权值 ,将部分权值较大的样本组成校正集 ,并用分段线性拟合算法建立待测样本的校正预测模型 .将其用于分析黄连的药根碱、巴马亭和小檗碱等三种生物碱 ,所得预测均方根误差分别为 0 0 2 3 ,0 0 40和 0 0 52 ,优于主成分回归法、偏最小二乘法以及人工神经元网络法所得结果 .这表明 。

基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法

工件定位是自动化生产线的重要过程,是后续分拣、装配等操作的基础。为了解决传统的工件定位误差较大的问题,提出一种基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法。系统建立之前,采集一张拟合板的图像,获得位置信息作为拟合的样本点。工件的定位首先要采集待定位的工件图像,进行图像预处理,通过特征提取获得工件形心的像素值,然后利用样本点进行正交函数局部最小二乘拟合,获得工件形心的平面坐标,最后通过双目重构,获得工件形心的空间坐标。实验结果表明:基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法在精度上比传统的相机标定、三维重建的定位方法有明显提高。该方法不仅提高了工件定位精度,而且避免了标定环节,具有较好的应用价值。

慢刀伺服加工中的Zernike多项式局部拟合算法

针对慢刀伺服加工前后的曲面拟合问题,将Zernike多项式与移动最小二乘法结合,提出Zernike多项式局部拟合算法。使用Gram⁃Schmidt正交化构造正交基底函数,解决了拟合计算中出现的病态矩阵及矩阵求逆运算量大等问题。局部拟合中支持域半径对拟合精度影响显著,基于此提出了支持域半径优化算法。以渐进多焦点曲面、环曲面、正弦阵列面为例,采用与慢刀伺服加工关系密切的刀触点精度及拟合优度R⁃square作为评价标准,在MATLAB软件中进行了数值仿真。结果表明,Zernike多项式局部拟合算法各项标准均优于移动最小二乘法,并且算法在经过半径优化后,不仅进一步提高了精度、改善了拟合优度,还改善了刀触点误差的离散程度。

基于局部拟合的压气机叶片加工坐标生成方法

为提高轴流压气机叶片加工坐标的生成效率,提出了一种基于前缘局部拟合技术的加工坐标生成方法,包括网格插值、造型逼近、局部拟合和叶型光顺等步骤。以多级高效率高负荷轴流压气机第2级转子为例,通过几何分析与计算流体动力学分析检验了该方法。结果表明,本文方法所生成的叶片加工坐标几何准确性满足工程需求,且相比现有技术可使叶片热转冷有限元分析环节的计算时间节省75%以上。

基于区域相似度的局部拟合活动轮廓模型

针对局部二值化拟合(LBF)模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题,提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。该模型在LBF模型中引入基于图像梯度信息的加速因子和基于相似度局部拟合的相似项,通过在能量泛函中加入区域间灰度概率分布的相似信息,抑制图像噪声和提高分割准确度,引入梯度信息,能够放大目标轮廓附近驱动力,提高图像分割速度。实验结果表明,与LBF模型相比,该模型对噪声有较强的鲁棒性,能够分割纹理和灰度不均匀图像,且具有较高的分割速率。

基于局部多项式拟合的网格简化算法

为了提高网格简化后的三角形质量,提出了一种新的基于顶点局部多项式曲面拟合的三角网格简化算法.用三次多项式曲面拟合网格上的每个顶点及其局部邻域,计算每条边折叠的误差估计,衡量了顶点到拟合曲面的偏离程度,在算法的每次迭代中删除网格上误差估计最小的边,直到网格的顶点个数减到预先给定的数字.基于Laplace算子,增加顶点约束以及顶点邻域重心约束条件,对简化网格作一次线性整体优化.结果表明,该算法保留了更多的网格细节特征,在简化网格的三角形质量方面优于Garland的二次误差度量算法.该算法可用于快速构建模型的细节层次(LOD)模型.

快速稳定的局部二元拟合分割算法

基于局部区域信息的局部二元拟合(LBF)模型在处理弱边界或灰度不均匀的图像分割方面有一定优势,但该方法非常依赖于初始轮廓,不当的初始轮廓不仅会导致分割时间较长,甚至分割失败。针对这一不足,提出一种快速稳定的LBF模型。首先通过添加带有变权系数面积项的LBF模型进行初始分类以获取较好的初始轮廓,然后采用传统的LBF模型对图像进行进一步的分割。实验证明,在保证良好分割效果的前提下,该方法对初始轮廓的选择更加灵活,分割速度明显快于传统的LBF模型。

基于局部中值拟合C-V模型的SAR图像分割算法

针对SAR图像特点,提出了一种基于局部中值拟合(LMF)C-V模型的新的SAR图像分割算法LMFCV-SIS.该算法核心是利用像素点及以其为中心的邻域内的像素点的局部中值拟合来构造能量函数,极小化该能量函数,得到轮廓的最终演化结果.一系列对比实验的结果表明,该算法充分利用了SAR图像的特征信息,对真实机载SAR图像进行分割具有分割边界定位准确、收敛速度较快等优势.

基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割

对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间。对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割。

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.

引入分数阶微分的局部高斯分布拟合能量模型

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.

结合特征信息聚类分区的遥感影像配准方法

针对由于地形起伏、地物类型丰富等因素导致一般配准方法无法正确拟合遥感影像局部区域的问题,提出一种基于特征信息层次聚类对影像区域快速划分实现精细拟合的方法。该方法利用差分空间尺度约束提取更高精度的SIFT的特征点,并结合Hellinger变换优化匹配效率,完成特征粗匹配。根据点邻域信息完成初始聚类,得到变换模型;计算匹配点对不同变换模型的符合程度构建倾向集,根据距离合并集合得到聚类中心,使用泰森多边形法生成子区域。求解每个子区域的变换模型并插值拼接,得到配准结果。使用农田、山地、沿海城镇地形的遥感影像进行实验,将SIFT+ST、FSC-SIFT、PSO-SIFT方法的配准效果与该方法进行对比,结果表明该方法的精度与目视配准效果均更优。

基于改进的水平集局部二值拟合模型车牌分割算法

本文提出了改进的LBF模型的轮廓演化能量函数,它结合了CV模型的能量项加快了演化速度,并在结合LBF模型中的局部均值信息的同时,引入图像的局部方差和全局方差信息.实验结果证明该方法能够提供准确的光滑的闭合的边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高.

基于局部多项式拟合非时齐扩散模型参数的局部估计（英文）

本文主要研究一类非时齐扩散模型中参数的局部估计,此类问题是期权定价和风险管理中必要的组成部分.漂移参数和扩散参数是期权定价和风险管理中的关键性变量.首先,基于离散观测样本,利用局部多项式拟合,得到了漂移参数的局部多项式复合分位回归估计,并证明了其渐近性质.然后,考虑到扩散参数是非负的,本文利用对数局部多项式拟合,得到了扩散参数的局部多项式估计,并讨论了扩散项估计的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性.最后,分别对漂移参数和扩散参数的估计采用了不同的带宽参数.模拟结果表明,本文所得到的局部复合分位回归估计比局部最小二乘估计的拟合效果更好.

基于局部常数拟合的异常值检测

异常值检测是当前数据分析中的一个基本问题。文章根据局部常数拟合的相关知识,提出了基于Nadaraya-Watson估计的异常值检验,并针对回归模型和ARMA模型给出了新的异常值检验的统计量。该方法有效解决了常规异常值检测方法中出现的"遮蔽现象",模拟实验与传统方法的比较结果表明该方法是有效的。

基于局部与全局拟合的活动轮廓模型

针对局部二值拟合(LBF)模型容易陷入能量泛函局部极小值的问题,提出基于局部与全局拟合的活动轮廓模型。引入一个衡量某点处局部区域内灰度分布是否均匀的特征函数,将LBF模型中的局部拟合项与CV模型中的全局拟合项相结合,同时保留LBF模型分割灰度不均匀图像和CV模型全局收敛性的优点。实验结果表明,该模型能够分割灰度不均匀图像,对初始轮廓的依赖性较弱,并且具有一定的抗噪性。

改进的局部扩展拟合图像分割方法

局部扩展拟合(RSF)模型可以有效解决灰度不均匀的图像分割问题,但传统的局部拓展拟合模型只考虑了图像上一点在其局部拓展区域内与零水平集相交的情况,易导致过分割现象.为此,提出了一种改进的局部拓展拟合方法,即在RSF模型的基础上考虑图像上每一点在其扩展邻域内与零水平集不相交的情况,并重新定义了此情况下灰度能量的取值,使该点的内部灰度能量与外部灰度能量严格相等.实验结果表明所提方法有效解决了由初始化问题导致的过分割现象.

基于全局和区域可伸缩拟合局部熵活动轮廓模型的超声图像分割

针对区域可伸缩拟合局部熵(region-scalable fitting based on local entropy,RSF_LE)模型图像分割效率低的问题,本研究提出一种改进的RSF_LE模型。定义带有加权局部灰度拟合项以及辅助的加权全局灰度拟合项的能量泛函,其中加权局部灰度拟合项负责对目标边界附近的轮廓进行诱导,使其靠近目标物边界,加权全局灰度拟合项利用图像的全局信息来引导远离目标的轮廓向目标靠拢,该方法可以克服传统的RSF_LE模型分割算法效率低下的问题,并提高了该方法的鲁棒性。

结合全局信息的局部图像灰度拟合模型

针对局部图像拟合(LIF)模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先,构造了一个基于全局图像信息的全局项;其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合;最后,得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法,同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中,当选取不同的初始轮廓时,该模型均能得到正确的分割结果,且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明,所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地分割灰度不均图像,且分割速度较快。此外,在无初始轮廓的情形下,该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。

基于局部拟合平面投影搜索最近点的ICP配准

针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)配准算法迭代次数多、收敛速度慢的问题,研究了基于局部拟合平面投影搜索最近点的改进ICP配准算法,在此基础上采用幂法解算单位4元数,最终在速度和精度上完成了对原始算法的优化。采用C#编程语言将改进的ICP点云配准算法程序化,利用Trimble GX对某大型高层建筑物进行实验,分析了配准过程中4元数参数、旋转矩阵参数和平移参数的变化趋势,并对传统ICP配准算法和改进ICP配准算法的配准残差进行比对,结果表明,改进的ICP配准算法迭代次数少、收敛速度快,研究成果可为现有点云数据配准技术提供参考。