利用无人机倾斜摄影点云的建筑单体化提取

针对倾斜摄影密集匹配点云难以支撑建筑三维应用开展的问题,提出了一种利用投影点密度和八叉树叶节点连通性聚类的倾斜摄影点云建筑单体化提取方法。该方法充分利用无人机倾斜摄影点云建筑物丰富的立面特征,在不同空间目标特征分析的基础上,依据投影点密度进行建筑物立面识别,引入八叉树叶节点连通性聚类方法对提取的建筑物立面进行进一步分割,从而实现无人机倾斜摄影点云建筑物立面的单体化提取。对实测数据进行验证,结果表明该方法能取得较好的效果,可为基于密集匹配点云的建筑物单体化提取提供借鉴。

一种高效的点云去噪聚类方法

逆向工程采用激光扫描设备获取点云数据时会引入无关离体噪声点,针对密度聚类法去噪时引起的内存占用较大、收敛时间较慢的问题,提出了一种高效的点云去噪聚类方法。首先,采用KD-tree建立点云数据的空间索引结构,选择点云的某一维度,找出最小索引核心点云。然后,沿着该维度方向在核心点云邻域外选择最近的未标记的点云扩展密度类。最后,分离出密度相连最大的点云类以完成点云去噪。实验结果表明,与统计滤波、半径滤波、密度聚类滤波算法相比,该方法在完整保留目标点云的同时能高效地去除离体点云噪声,提高了点云去噪的质量。

自然邻居密度极值聚类算法

针对密度峰值聚类算法存在数据集密度差异较大时,低密度区域聚类中心难以检测和参数敏感的问题,提出了一种新型密度极值算法。引入自然邻居概念寻找数据对象自然近邻,定义椭圆模型计算自然稳定状态下数据局部密度;计算数据对象余弦相似性值,用余弦相似性值来更新数据对象连通值,采用连通值划分高低密度区域和离群点;构造密度极值函数找到高低密度不同区域聚类中心点;将不同区域非聚类中心点归并到离其最近的聚类中心所在簇中。通过在合成数据集和UCI公共数据集实验分析:该算法比其他对比算法在处理密度分布差异较大数据集上取得了更好的结果。

基于扩展网格和密度的数据流聚类算法

针对现有聚类算法在计算网格密度时未考虑周围空间的影响因素而导致聚类边界不平滑的现象,提出一种基于扩展网格和密度的数据流聚类算法。通过动态确定网格扩展区域,将网格密度计算范围从本网格合理地扩展到相邻网格空间,进而根据算法中引入的凝聚度衡量周围空间数据点对网格密度的影响。为进一步精确聚类边缘的轮廓分布情况,使用边界点距离阈值函数从噪声中分离出类的边界点,并给出一种改进的网格合并方法,根据簇间连通性简化网格簇合并的判断条件,有效减少算法执行时间。实验结果表明,该算法具有较高的聚类质量和聚类效率。

饱和一元羧酸物理化学性质的定量探讨

拓朴指数 p_1、s_1 和s_2 是表征饱和一元羧酸分子大小、支分度、形状等结构特征的重要参量．本文提出计算饱和一元羧酸物理化学性质p 的定量公式为： 式中，a、b、c 和d是系数，对于某一物理化学性质为一定值．本文预测了含18个碳原子以内的饱和一元羧酸的相对密度D_4^(20) (g ( cm^(-3))、分配系数log p、熔点m.p.((C)、沸点b.p.((C)、在水溶液中的pka值和在水中的溶解度log s等6项物理化学性质．

巨子型有控结构体系中附加柱的连接方式

附加柱是巨子型有控结构体系(Mega-sub Controlled Structural System,即MSCSS)中的必要组成部分,附加柱的连接方式对MSCSS的动力特性有较大影响。结合概率密度演化理论及切球选点方法,通过对巨子型有控结构体系在结构参数及地震激励均为随机变量情况下进行附加柱应力响应计算,得到附加柱应力响应的概率密度演化曲面,对不同附加柱与巨型梁连接方式下的附加柱应力进行了研究。结果表明:释放附加柱的水平约束,可以有效地降低附加柱应力响应的均值及标准差,整体提高巨子型有控结构体系的抗震能力;而附加柱应力概率密度的不均匀性表明,即使巨子型有控结构体系受到平稳随机地震作用激励,其附加柱应力响应也将表现出明显的非平稳性。

饱和脂肪酯物理化学性质的定量探讨

采用改进的分子连接性指数1x,建立了饱和脂肪酸酯物理化学性质p的定量公式:P=a+b1x,式中a、b是系 数,对于某一物理化学性质为一定值.预测了含12个碳原子以内的饱和脂肪酸酯的水溶解度、分配系数、保留体积、 沸点和相对密度等五项物理化学性质.

基于稀疏交界最大密度连通的模糊聚类方法

为解决现有密度聚类算法中参数设置依赖经验、复杂密度环境下聚类精度不高等问题,提出了基于簇间最大密度连通点进行密度簇分割与合并的模糊聚类方法。基于高斯混合模型计算数据点密度,形成高维离散密度空间,通过低精度网格连续数据空间,结合插值算法赋予空白网格相应密度,构建连续高维密度空间。对数据点按密度排序后,利用能否从大于当前密度的点集中连续可达识别密度极大值点,再以密度序实现极大值点的邻域扩张,以扩张矛盾实现稀疏交界处最大密度连通点识别、密度簇分割。最后基于最大密度连通点计算密度簇间隶属度,设定隶属度阈值,实现相关邻簇的合并,完成聚类。通过与多种密度聚类算法进行仿真对比验证,该算法大大降低了经验参数的依赖性,具有全局统一的合并隶属度,提升了多密度下的类识别能力。

拓扑指数与对饱和脂肪酯物理化学性质的预测

本文采用改进的分子连接性指数1x ,建立了饱和脂肪酯物理化学性质p的定量公式 :P =a +b1x ,式中a ,b是系数 ,对于某一物理化学性质为一定值。本文预测了含 12个碳原子以内的饱和脂肪酯的水溶解度、分配系数、保留体积、沸点和相对密度等五项物理化学性质。

Issues and Challenges in Node Connectivity in Mobile Ad Hoc Networks: A Holistic Review

One of the fundamental properties of an ad hoc network is its connectivity. Maintaining connectivity in wireless networks is extremely difficult due to dynamic changing topology of MANETs. There are several techniques to understand the connectivity level for a given network topology. In this paper, we examine the existing methods and discuss the issues and challenges that are still insurmountable in order to enhance the connectivity properties of wireless multi hop networks.