一种改进的用于三维DT剖分的三角网生长算法

三角网生长法具有独特的优势,但将其扩展到三维的研究远远少于逐点插入法、分治法以及二者的合成算法,研究扩展三角网生长法实现三维DT剖分的算法。引入k近邻思想优化了原始算法,时间复杂度可达O(NlogN),且改进对二维、三维算法都有效。通过AE二次开发完成了数据操作、算法实现和二维、三维显示等功能,后续能够较方便地添加和扩展ArcGIS相关功能以及其他数据挖掘算法模块。用两组6个点集数据进行实验分析,网格构建时间对比验证了算法性能。

基于改进规则激活率的扩展置信规则库推理方法

数据驱动的扩展置信规则库系统,是在传统置信规则库的基础上利用关系数据来生成规则,使用该方法构建规则库简单有效。然而,该方法激活的规则存在不一致与不完整,并且该方法无法处理零激活的输入。鉴于此,本文提出基于改进规则激活率的扩展置信规则库方法,通过高斯核改进个体匹配度计算方法,权衡激活规则的一致性与完整性,并利用k近邻思想解决规则零激活问题。最后,本文选取非线性函数拟合实验和输油管道检漏实验来检验所提方法的效率和准确度。实验结果表明该方法既保证了扩展置信规则库系统的推理效率,也提高了推理结果的精度。