附加增值条件的移动最小二乘法的点云孔洞修补

由于扫描设备局限或模型结构复杂等因素导致点云模型出现孔洞,这严重影响模型的后续处理。针对点云孔洞的修补问题,文中提出了一种附加增值条件移动最小二乘法的点云孔洞修补方法。首先提取封闭的孔洞边界,通过密度分析进行迭代切片,不仅削弱点云分布不均的影响,还提高模型细节特征的保留程度;再将离散群点投影至拟合曲面,投影点集二次拟合以获取拟合面节点,保证有足够的边界邻域节点为基础进行孔洞修补;最后利用附加增值条件移动最小二乘法对孔洞进行迭代修补,并对增值点云进行曲率约束,从而达到契合原始模型空间特征的重建。实验采用人为在四个点云模型上制造不同类型的孔洞,并与现有的四种方法进行对比,验证所提方法的有效性,结果表明,文中方法相较于现有的四种方法,完整率、准确率提高了1.83%以上,配准均方根误差与平均曲率均方根降低了68%以上,对比证明了文中方法对于点云模型孔洞具有较强的适用性,可为重建三维点云模型提供可靠信息。

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线

研究各种拟合圆的方法 ,提出了一个圆的代数距离表示法的系数约束条件 ,在此约束条件下讨论圆的几何特征参数的估计问题 ,并给出了特征参数在约束条件下的最小二乘估计 实例验证表明 。

基于不等式约束的最小二乘法三维电阻率反演及其算法优化

基于光滑约束的最小二乘法是三维电阻率反演的主要方法,但该方法在某些情况下存在着多解性较强的问题,且普遍耗时较长,严重制约了三维反演方法的推广与发展.为改善上述问题,将表征模型参数变化范围的不等式约束作为先验信息引入最小二乘线性反演方法中,有效地改善了反演结果的精度,降低了反演的多解性问题.为了解决耗时较长的问题,基于预条件共轭梯度(PCG)算法和Cholesky分解法的特点提出了一套优化三维电阻率反演计算效率的计算方案.在该方案中,Cholesky分解法被用来求解敏感度矩阵计算中的多个点源场的正演问题,Cholesky分解法只需对总体系数矩阵进行一次分解,然后对不同的右端向量进行回代即可.将预条件共轭梯度法引入到三维电阻率反演方程的求解中,将雅可比迭代中的对角阵作为预处理矩阵,其具有求逆方便、无需内存空间的特点,有效地加快了收敛速度.对合成数据以及实测数据的反演算例表明,借助不等式约束和反演效率优化方案,最小二乘反演方法可得到较为精确的反演结果,有效地提高了反演计算效率,具有良好的推广前景.

基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法

为了解决麦克风阵列通道失配时波束形成算法的稳健性问题,提出一种基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法.该算法在分析无通道失配和通道失配时阵列模型特点基础上,深入研究了通道失配时约束最小二乘频率不变波束形成算法存在的问题及其产生的原因;将麦克风特性的概率密度函数作为稳健因子加入到约束最小二乘频率不变波束形成算法后,其频率不变性的稳健性得到了一定的提高,但稳健性仍较差.为了进一步提高约束最小二乘法频率不变波束形成算法的稳键性,通过定义代价函数中控制频率不变性的动态加权系数来调节旁瓣频谱能量,大大提高了频率不变波束形成算法的稳键性,将频率不变的频带范围内同一到达角度上不同频率所形成的阵列响应的最大值与最小值之比定义为波动误差,并作为比较本文算法与约束最小二乘稳健波束形成算法和minmax稳健波束形成算法在通道失配时频率不变性稳键性的评价指标.算法实例验证结果表明,在麦克风阵列通道失配时,本文算法的波动误差最小、频率不变波束形成稳健性最好,而且适用于任意结构的阵列.

基于最小二乘法的高动态条件下抗频偏的精确同步方法

如何在高动态条件下实现精确同步是当今军事作战中必须解决的一个技术难题。在此条件下,码率偏移和载波频偏会影响精确同步的精度。该文提出一种改进的基于最小二乘法的伪码(PN)相位测量方法,并通过理论分析和仿真验证该方法在高动态条件的精确同步能力。理论推导可知,该方法消除了载波频偏的影响,并且具有强的抗噪声能力。数值仿真说明在选择PN序列不长的情况下该方法对码率偏移不敏感,并证明其具有很强的抗频偏能力。最终得到的测量结果说明该方法不仅有很高的测量精度,同时具有很好的抗噪声和频偏能力。

加权约束最小二乘法计算等效静力风荷载

基于平均风压与脉动风压根方差相组合的分布模式,利用加权约束最小二乘优化方法计算等效静力风荷载,在计算时通过约束条件来限制等效荷载的大小,并通过引入权值因子确保等效荷载作用下典型响应的正确性.算例分析结果表明,该方法可用于计算大跨结构的多个目标峰值响应,克服了传统方法仅能等效单个响应的缺陷,对绝对值较大的目标响应等效精度较高,并且典型响应的等效精度要大于一般响应;同时可以有效控制等效荷载的大小,计算得到的等效荷载变化比较均匀,没有出现风压大小及方向剧烈变化的情况.

用带约束条件的矩阵最小二乘法处理靶道实验数据

用Chapman-kirk法处理靶道实验数据时,要针对试验弹丸的类型和测试数据的精度建立相应的弹丸运动微分方程组,并由此建立相应的参数微分方程组,然后编制计算机程序求取对应的气动力系数。当试验弹丸的类型不同或所采用的气动力和力矩的表达式不同时,必须对已编好的程度进行修改。这是一件麻烦事。本文探讨采阁统一的弹丸运动微分方程组,采用统一的数据处理程序,而把不同的弹丸类型(炮弹、尾翼弹、火箭弹)和不同的气动力表达式(线性、非线性)用引进不同的约束条件的方法来加以解决。从而使Chapman-kirkif法具有更大的灵活性。

利用约束线性最小二乘法实现合肥光源束流闭轨全环校正和反馈

由于存在各种非理想因素,束流在储存环中的闭轨会发生畸变。对束流闭轨畸变进行校正的方法较多,目前合肥光源(HLS)采用奇异值分解(SVD)法进行束流闭轨的全环校正和反馈。针对SVD法不足之处,采用约束线性最小二乘法(CLLS)来改进HLS束流闭轨的全环校正和反馈。介绍了束流闭轨畸变校正的理论,着重介绍应用CLLS对HLS储存环束流闭轨畸变进行全环校正和反馈,并给出运行结果。结果显示,利用CLLS后,HLS敏感实验线站的束流轨道稳定性和重复性得到明显改善。

基于约束最小二乘法的剪切型框架结构损伤识别新方法

针对现有基于模态驱动的损伤识别方法在定位和定量方面的不足,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别算法。根据结构动力学特征方程,推导了剪切型结构的单元损伤系数方程,建立起单元损伤系数与损伤前后结构模态参数之间的关系;根据剪切型结构的单元损伤系数方程和约束线性最小二乘法,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别新指标,可以利用较少的模态阶次直接进行损伤的定位和定量识别。最后利用一个6自由度数值模型和试验室3层框架试验验证算法的有效性。

五点约束最小二乘法估计光流速度场

提出一种二维光流场快速计算算法 首先求取当前像素点光流约束线与其 8邻域像素点所对应 8条光流约束线的交点 ;其次从 8个交点中选取几何位置处于中间的 4点 ,即速度处于中间值 ,且相互接近的 4点 ,并以其对应的像素点与当前像素点一起构成 5置信点 ;利用 5置信点的光流约束方程构造一超定的方程组 ;

再论约束最小二乘法

本文介绍的约束最小二乘法如同经典的最小二乘法一样 ,也普遍适用于各种科学领域。然而 ,这一方法仅在“模型修正”一类论文的附录中出现过。鉴于约束最小二乘法在计算力学和工程问题中愈来愈重要的作用 ,本文将作者十多年前提出的这一方法稍加扩展 (如引入加权因子和讨论了自然权因子的应用等 )后 ,再做一系统的介绍 ,并随意设计了一个简单考例 ,证实了约束最小二乘法的有效性。

带插值条件的最小二乘法

提出了带插值条件的最小二乘拟合问题,并给出了带插值条件的最小二乘拟合曲线的具体表达式.

辨识参数带约束的最小二乘法估计

通过讨论系统输入输出的极限形式 ,给出了系统参数的一个约束条件。在此约束条件下讨论系统的参数估计问题 ,给出了系统参数带约束条件的最小二乘估计。由于在约束条件中随机干扰的影响几乎可以忽略 ,因此可以较准确地反映辨识参数间线性关系。仿真例子表明 ,这种带约束的最小二乘估计比最小二乘估计具有更高的辨识精度。

约束最小二乘法优选单位线

在总结目前推求单位线方法的基础上，提出了一种改进的优化方法———约束最小二乘法。它通过Ｗｉｎｄｏｗｓ平台下的可视化编程，不需拟定初始单位线和试错，就能快速准确达到单位线的最优适配，并能够在计算机上实现推求和修匀单位线。

基于约束最小二乘法的色纺纱配色方法

介绍了色纺纱常用光谱配色模型(Stearns-Noechel模型、Friele模型、Kubelka-Munk模型),提出了一种基于约束最小二乘法的色纺纱光谱配色方法,即利用数据库中已有的单色纤维光谱,对目标色纺纱的光谱进行拟合,通过约束最小二乘法实现目标色纺纱的配方(即单色组分及组分比)计算。结果表明,运用约束最小二乘法可直接获得组分比为非负值,且组分比和为1的配方,更加符合生产打样需求;3个模型中基于Stearns-Noechel模型的约束最小二乘法光谱配色算法计算得到的配色准确性最高。

带插值条件的最小二乘法曲线拟合在油罐计量系统中的应用研究

基于带插值条件的最小二乘法建立了原油储油罐在线动态计量系统的数学模型,并通过实例验证了这种方法的计算结果具有较高的准确性。

基于粗糙集条件信息熵辅助的最小二乘法

指标属性权重的确定历来是多目标决策及评估的重点,关于权重确定方法的探讨一直是国内外研究热点之一。文章在最小二乘法的基础上,引入粗糙集条件信息熵,充分利用粗糙集无先验知识的优点,将最小二乘法确定的主观权重加以精确和优化,降低主观权重的模糊程度;同时通过调节系数,避免了因粗糙集条件信息熵本身系统集合样本少,出现权重大小差异性较大的情况。最后,通过具体的算法实例,来验证算法的有效性。

基于最小二乘法平差建筑物模型的空间约束

针对建筑物建模的重要性,提出建筑物体元间的空间约束条件,利用最小二乘法原理对其数据进行处理,为数字城市建筑物建模数据处理提出了可行的方法,提高了模型的可靠性和实用性,对数字城市建设具有重要意义。

偏最小二乘法用于HPLC色谱条件优化选择的研究

目的:定量地寻找影响HPLC色谱参数的因素。方法:以泽泻HPLC指纹图谱的实验研究为模型,采用偏最小二乘法,结合均匀设计试验,研究确定最佳色谱条件的方法。结果:通过实验结合偏最小二乘法,得到了色谱参数与影响因素间的定量关系式,最终确定了泽泻的HPLC最佳色谱条件。结论:偏最小二乘法适于HPLC色谱等复杂系统的系统研究,可用于HPLC色谱条件的优化选择,实验次数少,时间短,结果准确度高,是一种科学、经济、快速的方法。

几何功能约束最小二乘法双短圆弧检测

针对双短圆弧的准确检测难题,首先从工件的几何功能使用要求出发,详细分析使用三坐标测量机检测双短圆弧时误差产生的原因与影响;然后根据误差产生的原因,提出基于几何功能约束最小二乘拟合的双短圆弧检测方法。该方法将双短圆弧的设计半径、相对位置关系以及圆弧整体轮廓与工作基准的位置作为最小二乘圆拟合的约束条件,以降低拟合的误差。将该检测方法与经典最小二乘圆弧分段拟合检测方法进行对比实验,结果表明:提出的方法能够很好地改善最小二乘法对双短圆弧的拟合质量,有效降低检测结果的"误判"风险,可为双短圆弧的精确检测提供一种可靠方法。