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Compact Scanning Tunneling Microscope with Large Scale Searching Capability for Mmultidisciplinary Applications
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作者 孟文杰 王琦 +2 位作者 张晶 侯玉斌 陆轻铀 《Chinese Journal of Chemical Physics》 SCIE CAS CSCD 2016年第5期523-526,I0001,共5页
We present the design and performance of a home-built scanning tunneling microscope (STM), which is compact (66 mm tall and 25 mm in diameter), yet equipped with a 3D atomic precision piezoelectric motor in which ... We present the design and performance of a home-built scanning tunneling microscope (STM), which is compact (66 mm tall and 25 mm in diameter), yet equipped with a 3D atomic precision piezoelectric motor in which the Z coarse approach relies on a high simplic-ity friction-type walker (of our own invention) driven by an axially cut piezoelectric tube. The walker is vertically inserted in a piezoelectric scanner tube (PST) with its brim laying at on the PST end as the inertial slider (driven by the PST) for the XZ (sample plane) motion. The STM is designed to be capable of searching rare microscopic targets (defects, dopants, boundaries, nano-devices, etc.) in a macroscopic sample area (square millimeters) under extreme conditions (low temperatures, strong magnetic elds, etc.) in which it ts. It gives good atomic resolution images after scanning a highly oriented pyrolytic graphite sample in air at room temperature. 展开更多
关键词 Scanning tunneling microscope Large scale searching Air STM Electrochemical STM
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Fast Face Detection with Multi-Scale Window Search Free from Image Resizing Using SGI Features
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作者 Masayuki Miyama 《Journal of Computer and Communications》 2016年第10期22-29,共9页
Face detection is applied to many tasks such as auto focus control, surveillance, user interface, and face recognition. Processing speed and detection accuracy of the face detection have been improved continuously. Th... Face detection is applied to many tasks such as auto focus control, surveillance, user interface, and face recognition. Processing speed and detection accuracy of the face detection have been improved continuously. This paper describes a novel method of fast face detection with multi-scale window search free from image resizing. We adopt statistics of gradient images (SGI) as image features and append an overlapping cell array to improve detection accuracy. The SGI feature is scale invariant and insensitive to small difference of pixel value. These characteristics enable the multi-scale window search without image resizing. Experimental results show that processing speed of our method is 3.66 times faster than a conventional method, adopting HOG features combined to an SVM classifier, without accuracy degradation. 展开更多
关键词 Face Detection Multi-scale Window search Resizing Free SGI Feature
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具有最大总加权满意度的单机调度问题的dynasearch算法 被引量:3
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作者 冯大光 唐立新 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2006年第4期40-50,57,共12页
研究了总加权满意程度最大化的单机调度问题.对最优解的性质进行分析和证明,提出该类问题的统治规则.提出该问题新的基于dynasearch邻域的迭代局域搜索算法(ILS).算法主要特点:1)dynasearch是基于多摄动的思想,即一次可以做多个相互独... 研究了总加权满意程度最大化的单机调度问题.对最优解的性质进行分析和证明,提出该类问题的统治规则.提出该问题新的基于dynasearch邻域的迭代局域搜索算法(ILS).算法主要特点:1)dynasearch是基于多摄动的思想,即一次可以做多个相互独立的交换(或插入);2)用动态规划获得最优dynasearch移动;3)ILS采用随机kick策略对局部最优解进行摄动,然后继续迭代.实现了该问题的两种dynaearch算法;把两种dynasearch算法与统治规则相结合;在进行kick时引入误差限制.实验表明:嵌入统治规则的算法优于没有统治规则的算法;基于dynasearch交换的ILS优于基于dynasearch插入的ILS;dynaearch算法要优于以交换为邻域的多初始点改进算法. 展开更多
关键词 调度 满意程度 VLNS(very LARGE scale NEIGHBORHOOD search) dynasearch 迭代局域搜索
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Using the Empowerment Scale with Unemployed People in Lifelong Learning: Is the Tool Sound and Useful?
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作者 Raymond Meyers Anne Pignault Claude Houssemand 《Psychology Research》 2016年第11期648-659,共12页
关键词 量表 赋权 终身学习 工具 运动控制 心理健康 社会工作 心理素质
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An Alternate Approach for Designing a Domain Specific Image Search Prototype Using Histogram
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作者 Sukanta Sinha Rana Dattagupta Debajyoti Mukhopadhyay 《Journal of Software Engineering and Applications》 2013年第3期131-139,共9页
Everyone knows that thousand of words are represented by a single image. As a result, image search has become a very popular mechanism for the Web-searchers. Image search means, the search results are produced by the ... Everyone knows that thousand of words are represented by a single image. As a result, image search has become a very popular mechanism for the Web-searchers. Image search means, the search results are produced by the search engine should be a set of images along with their Web-page Unified Resource Locator (URL). Now Web-searcher can perform two types of image search, they are “Text to Image” and “Image to Image” search. In “Text to Image” search, search query should be a text. Based on the input text data, system will generate a set of images along with their Web-page URL as an output. On the other hand, in “Image to Image” search, search query should be an image and based on this image, system will generate a set of images along with their Web-page URL as an output. According to the current scenarios, “Text to Image” search mechanism always not returns perfect result. It matches the text data and then displays the corresponding images as an output, which is not always perfect. To resolve this problem, Web researchers have introduced the “Image to Image” search mechanism. In this paper, we have also proposed an alternate approach of “Image to Image” search mechanism using Histogram. 展开更多
关键词 DOMAIN SPECIFIC Crawling HISTOGRAM GRAY-scale IMAGE IMAGE search Ontology search Engine
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基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源
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作者 董红召 金灿 +2 位作者 唐伟 佘翊妮 林盈盈 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1296-1304,共9页
针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜... 针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考. 展开更多
关键词 源强反算 遗传-模式搜索算法 高斯烟羽模型 微尺度管控 颗粒物污染溯源
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考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题 被引量:1
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作者 杜千 南丽君 陈彦如 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2588-2607,共20页
针对企业自有车辆和社会车辆共同取送货的场景,以及国家节能环保的政策背景,考虑分时电价、部分充电、软时间窗、以及动态需求等因素,以最小化配送总成本为目标,建立考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题(EDDVRP-CD)的两阶段整数... 针对企业自有车辆和社会车辆共同取送货的场景,以及国家节能环保的政策背景,考虑分时电价、部分充电、软时间窗、以及动态需求等因素,以最小化配送总成本为目标,建立考虑众包场景的电动车动态需求车辆路径问题(EDDVRP-CD)的两阶段整数规划模型。考虑动态需求的时效性,设计了启发式算法——改进的禁忌自适应大规模邻域搜索算法(IALNS-TS),增加了新的删除算子和修复算子,同时提出了加速策略。分别与两种算法——自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)以及禁忌搜索算法(TS)进行对比,通过大量算例验证了IALNS-TS算法能够快速响应动态需求,并有效降低总配送费用。 展开更多
关键词 众包模式 分时电价 电动车车辆路径问题 动态需求 改进的禁忌自适应大规模邻域搜索算法
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一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法
8
作者 李向利 莫元健 梅建平 《应用数学》 北大核心 2024年第1期89-99,共11页
为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新... 为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的. 展开更多
关键词 大规模无约束优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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优选伸缩比SCE-UA算法与新安江模型参数率定研究
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作者 侯宇 阚光远 梁珂 《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》 北大核心 2024年第2期210-218,共9页
洗牌复合形进化(SCE-UA)算法作为寻优能力较强的全局寻优算法已被广泛应用于水文模型参数率定领域。经典SCE-UA算法中的下山单纯形搜索采用固定伸缩比实现反射和收缩操作,其寻优效率还有待提升,实际应用中发现变动伸缩比能够改善算法的... 洗牌复合形进化(SCE-UA)算法作为寻优能力较强的全局寻优算法已被广泛应用于水文模型参数率定领域。经典SCE-UA算法中的下山单纯形搜索采用固定伸缩比实现反射和收缩操作,其寻优效率还有待提升,实际应用中发现变动伸缩比能够改善算法的寻优效率。针对以上问题,结合数值实验与分析,发现伸缩比取值存在最优区间,在伸缩比最优区间内均匀采样,利用优选法在单纯形搜索过程中动态确定最适伸缩比,提出了基于优选伸缩比的SCE-UA算法。本研究利用改进的算法,基于多组人工降雨—径流资料开展了新安江模型参数率定研究。结果表明,相较于固定伸缩比,优选伸缩比算法在多组人工降雨—径流资料下的参数率定测试中均表现出相同迭代次数下目标函数值更优的结果,显著提升了优化效率,进一步提升了算法的深度搜索能力,具有推广应用价值。 展开更多
关键词 SCE-UA 下山单纯形搜索 伸缩比 优选法 动态
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多域多尺度分布式C2模型框架及海上搜救应用分析
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作者 韦定江 邓淑仪 +3 位作者 陈鹏 朱佳豪 阳东升 张欣月 《舰船电子工程》 2024年第5期28-35,71,共9页
传统的应急响应及搜救行动的指挥控制(Command and Control,C2)活动以经典理论OODA环为指导。该模式可以快速、有效地指导救援现场的组织指挥活动。但当事件规模较大,响应层级较高时,该模式失去效用。论文针对以上问题,结合C2活动过程... 传统的应急响应及搜救行动的指挥控制(Command and Control,C2)活动以经典理论OODA环为指导。该模式可以快速、有效地指导救援现场的组织指挥活动。但当事件规模较大,响应层级较高时,该模式失去效用。论文针对以上问题,结合C2活动过程机理的尺度关联性,运用PREA环&OODA环理论,建立了多域多尺度分布式C2模型框架。该模型在不同尺度(层级)的C2活动采用不同的理论指导,完整地描述了搜救C2活动从宏观到微观的指挥决策过程。论文将该模型应用分析至海上搜救领域,指导海上搜救行动。海上搜救的应用分析表明,多域多尺度分布式C2模型框架对海上应急救援指挥体系建设具有现实指导意义。 展开更多
关键词 指挥控制 PREA环 平行PREA环 多尺度C2模型 海上搜救
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基于深度强化学习的微电网日前日内协调优化调度
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作者 徐钰涵 季天瑶 李梦诗 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期106-116,共11页
由于可再生能源发电的随机性和储能系统的时间序列耦合特性,在构建微电网经济调度模型时需要适当模拟不确定变量并相应地开发可高效处理多目标问题的优化算法。在此背景下提出了一种能够计及不确定性因素且高效的基于深度强化学习与启... 由于可再生能源发电的随机性和储能系统的时间序列耦合特性,在构建微电网经济调度模型时需要适当模拟不确定变量并相应地开发可高效处理多目标问题的优化算法。在此背景下提出了一种能够计及不确定性因素且高效的基于深度强化学习与启发式算法的微电网多时间尺度调度方法,以实现经济环保运行。所提方法从日前、日内两个时间尺度对微电网进行优化。日前优化阶段利用短期预测数据进行初步决策,以最小化运营成本。日内调度阶段以日前优化方案为参考,必要时对日前运行方案进行修正,以应对可再生能源的实时波动。将日内优化过程解耦为全局和局部两阶段,全局阶段被建模为一个非凸的非线性优化问题并采用启发式算法进行求解,局部阶段被建模为一个马尔可夫决策过程采用深度强化学习方法求解,将深度强化学习与启发式算法相结合提高了强化学习的训练速度和收敛性能,避免在复杂环境下的奖励函数设计困难问题。最后,算例分析验证了所提出的方案实现了调度成本和计算速度的优化,并且适用于微电网的实时调度。 展开更多
关键词 微电网 多时间尺度 经济调度 深度强化学习 群搜索算法
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面向离散粒子多尺度分析CPU/GPU架构的并行近邻搜索算法
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作者 代长威 孔瑞林 季哲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1349-1360,共12页
离散粒子法在解决前沿科学和工程领域中的复杂多尺度问题中具有广泛的应用。针对离散粒子大规模多尺度计算中相邻粒子对搜索过程计算复杂度显著增加和并发度下降的问题,提出了一种适用于众核架构(CPU/GPU)的高并发、低内存占用并行近邻... 离散粒子法在解决前沿科学和工程领域中的复杂多尺度问题中具有广泛的应用。针对离散粒子大规模多尺度计算中相邻粒子对搜索过程计算复杂度显著增加和并发度下降的问题,提出了一种适用于众核架构(CPU/GPU)的高并发、低内存占用并行近邻搜索算法。通过提出一种基于多层嵌套网格概念的层间相互作用方法,解决了不同层级间粒子对相互搜索时的数据竞争问题;通过引入非对称映射方法,避免了粒子在多级链表上的全映射,降低了内存消耗。一系列数值实验表明,该算法可有效处理108量级粒子体积跨度变化的多尺度问题,相较于传统算法可取得2~8倍的加速效果和更低的内存消耗特性,基于GPU的算法实现可达到当前领先的计算效率。 展开更多
关键词 离散粒子法 多尺度分析 近邻搜索 并行算法
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基于圆锥指数与多尺度地形因子的车辆通行性研究——以西藏自治区为例
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作者 高晖春 连懿 +1 位作者 任杨千千 崔铁军 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期60-67,共8页
针对传统车辆通行研究中地形分析尺度单一且未考虑天气对野外通行性影响的问题,从宏观到微观多尺度地评估地形对车辆野外通行的影响,同时考虑恶劣天气环境造成的土壤承载能力差异,建立雨季条件下融合土壤和地形因子的车辆野外通行成本模... 针对传统车辆通行研究中地形分析尺度单一且未考虑天气对野外通行性影响的问题,从宏观到微观多尺度地评估地形对车辆野外通行的影响,同时考虑恶劣天气环境造成的土壤承载能力差异,建立雨季条件下融合土壤和地形因子的车辆野外通行成本模型.在此基础上,利用常规的路径分析方式实现了恶劣天气环境下的最佳路径分析,并结合实地考察的行车路线进行精度验证.结果表明:与仅考虑单一坡度因子的传统判断方法相比,该模型精度提升了12%~39%,尤其是在地形复杂的区域,规划路径更加贴近实际行驶路线,可靠性和准确度明显提升,符合路径分析实际应用的需要. 展开更多
关键词 车辆通行性 圆锥指数 地形分析 多尺度地形因子 路径搜索
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SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法 被引量:1
14
作者 杨厚明 鲁铁定 +1 位作者 孙喜文 何锦亮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期360-365,390,共7页
利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法... 利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 变分模态分解 小波分解 多尺度排列熵 GNSS坐标时间序列
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遥感影像目标检测多尺度熵神经网络架构搜索
15
作者 杨军 解恒静 +1 位作者 范红超 闫浩文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1384-1400,共17页
针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索... 针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索空间的基础模块中加入特征分离卷积以代替残差模块中的常规卷积,减少遥感影像中由于背景复杂度高而造成的信息间干扰,提高网络模型在复杂背景下的检测性能;然后,引入最大熵原理,计算搜索空间中每个候选网络的多尺度熵,将多尺度熵与特征金字塔网络相结合,以兼顾遥感影像大、中、小目标的检测;最后,在不进行参数训练的情况下利用渐进式进化算法搜索得到多尺度熵最大的网络模型用于目标检测任务,在保证模型检测精度的同时,提升网络搜索效率。本文方法在RSOD、DIOR和DOTA数据集上的平均检测精度均值分别达到93.1%、75.5%和73.6%,网络搜索时间为8.1 h。试验结果表明,与当前基准方法相比,本文方法能够显著提升网络的搜索效率,在目标检测任务中更好地结合了不同尺度下的特征并解决了影像背景复杂度高的问题。 展开更多
关键词 遥感影像 神经网络架构搜索 目标检测 特征分离卷积 最大熵 多尺度熵 渐进式进化
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基于最大似然的同频混合信号联合定时估计算法 被引量:18
16
作者 廖灿辉 周世东 朱中梁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1121-1124,共4页
针对同频干扰下的混合信号时延估计问题进行研究,提出了一种基于最大似然准则的联合定时估计算法。该算法在推导似然函数的基础上,采用分级搜索方法估计信号时延,能同时实现干扰信号与有用信号的联合定时。相比传统的单信号时延估计,该... 针对同频干扰下的混合信号时延估计问题进行研究,提出了一种基于最大似然准则的联合定时估计算法。该算法在推导似然函数的基础上,采用分级搜索方法估计信号时延,能同时实现干扰信号与有用信号的联合定时。相比传统的单信号时延估计,该算法需要有更长的观测数据长度;算法对频偏误差不敏感,在归一化频偏(相对于符号速率)小于2%时性能损失很小。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 定时估计 同频干扰 最大似然 分级搜索
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基于小范围搜索的虹膜定位方法 被引量:13
17
作者 吴建华 邹德旋 李静辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1704-1708,共5页
提出一种提高虹膜定位速度的方法。虹膜定位分为内定位和外定位2个方面:在内定位方面,首先建立一种基于形态学腐蚀、膨胀的去噪方法,有效地抑制了眼睫毛的干扰,提高了采用灰度投影法进行瞳孔中心粗定位的精度,缩小了精定位的搜索范围。... 提出一种提高虹膜定位速度的方法。虹膜定位分为内定位和外定位2个方面:在内定位方面,首先建立一种基于形态学腐蚀、膨胀的去噪方法,有效地抑制了眼睫毛的干扰,提高了采用灰度投影法进行瞳孔中心粗定位的精度,缩小了精定位的搜索范围。然后使用sobel算子获取边缘图像,并利用粗定位数据和实际经验值设计了有效去除边缘噪声的方法。最后运用本文提出的基于"小范围搜索"的方法对虹膜内边缘进行精定位;在外定位方面,利用虹膜内边缘定位数据及虹膜库的先验知识,在有效去噪的基础上,仍可采用小范围搜索的方法定位虹膜外边缘。实验结果表明,本文提出的虹膜定位算法可快速准确地定位出虹膜内外边缘,减少了Hough算法及一些现行算法搜索的盲目性,且具有一定的抗干扰能力。 展开更多
关键词 虹膜定位 去噪 灰度投影 小范围搜索 HOUGH算法 抗干扰
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城市轨道交通车底运用计划编制优化模型求解的混合列生成算法 被引量:8
18
作者 何必胜 宋瑞 +1 位作者 何世伟 李晋 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期122-129,共8页
以车底需要担当的运输任务和虚拟车场为节点,以2个运输任务间的衔接以及运输任务与虚拟车场间的衔接关系为弧,构建不固定区段运营的城市轨道交通车底运用网络图。在满足相关约束条件下,以车底总运营费用最低为目标,建立城市轨道交通车... 以车底需要担当的运输任务和虚拟车场为节点,以2个运输任务间的衔接以及运输任务与虚拟车场间的衔接关系为弧,构建不固定区段运营的城市轨道交通车底运用网络图。在满足相关约束条件下,以车底总运营费用最低为目标,建立城市轨道交通车底运用计划编制优化模型,并设计模型求解的混合列生成算法。该算法的原理是:在分支定价算法的基础上,再采用大规模邻域搜索算法,以当前最优整数解为初始解进行邻域搜索得到新的解,将此新解作为新增列加入到列生成算法中,避免出现退化问题;同时,根据此新解对搜索树上界进行更新,运用更有效的上界进行减枝,从而提升模型求解的效率。应用实例证明,提出的混合列生成算法在求解大规模的车底运用计划编制问题时,可以获得较高质量的求解结果。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列生成算法 大规模邻域搜索算法 车底运用计划
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大规模邻域搜索算法求解时变车辆调度问题 被引量:27
19
作者 李妍峰 李军 高自友 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第1期22-32,共11页
对时变网络车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的时变处理方法,并建立相应的数学模型,提出一种基于大规模邻域搜索技术的智能优化算法进行求解,算法顶层采用动态规划算法搜索环状交换邻域以得到每辆车的最佳服务顾客集合;底层设计动... 对时变网络车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的时变处理方法,并建立相应的数学模型,提出一种基于大规模邻域搜索技术的智能优化算法进行求解,算法顶层采用动态规划算法搜索环状交换邻域以得到每辆车的最佳服务顾客集合;底层设计动态搜索算法用以安排每辆车的最佳服务路线.在此基础上提出顶层加入虚拟顾客和底层嵌入insert两类改进策略.通过实验仿真比较,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 时变网络车辆调度问题 先入先出 大规模邻域搜索 动态搜索算法
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纹理的标准性和强标准性纹理的快速识别及合成 被引量:5
20
作者 古元亭 叶正麟 陈飞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期712-718,共7页
分析了纹理合成中时间开销最大的匹配过程,发现了对一类具有特征任意匹配性纹理,可以大大降低匹配精度甚至忽略匹配过程,从而加快纹理生成速度通过对这类纹理特性的概括,引入了纹理标准性概念,利用可变尺度滑动窗口的灰度距离对标准性... 分析了纹理合成中时间开销最大的匹配过程,发现了对一类具有特征任意匹配性纹理,可以大大降低匹配精度甚至忽略匹配过程,从而加快纹理生成速度通过对这类纹理特性的概括,引入了纹理标准性概念,利用可变尺度滑动窗口的灰度距离对标准性进行度量;并结合大量统计结果,给出纹理标准性区分标准,对强标准性纹理使用低精度的匹配或零搜索来合成纹理实验结果证明,文中对于强标准性的纹理区分可靠有效,生成纹理的速度大大提高。 展开更多
关键词 纹理合成 纹理标准性 灰度距离 零搜索
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