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多边形布尔运算的降维算法

多边形的布尔运算,即多边形间的并、交和差运算,是计算机图形学中的一个关键算法,现有的算法如刘红军、王从军、黄树槐提出的“带有孔洞的多边形的布尔运算[”1],Sutherland-Hodgm an算法,W eiler-A therton算法[2,3],平面扩展简单多边形的布尔运算[4]等.在用W eiler-A therton算法来进行布尔运算时,首先从两个多边形上依次各取出一条线段来相互求交点,求得交点后还需要判断交点是否有效.如果有效,可沿着多边形的每一条有向边来对交点进行排序,再判断每一个交点是出点还是入点,这些过程非常浪费时间.在用文献[1]和[4]以及Sutherland-Hodgm an算法来进行多边形的布尔运算时同样需要大量的求交点运算,而且Sutherland-Hodgm an算法对多边形还有限制,往往需要做布尔运算的多边形其中一方是凸的.无论哪一种算法,运算过程都较为复杂.其原因有两个,一是求交点时耗时较长,二是...  (本文共3页) 阅读全文>>

浙江工业大学
浙江工业大学

基于顶点融合的二维布尔运算方法研究

布尔运算技术是计算机几何实体造型技术中构造复杂实体最为重要和复杂的问题之一,在建筑工程、工业设计等领域有着重要的应用。布尔运算可以将一组简单模型组合成复杂模型,或将一个复杂模型分割成简单模型的组合。其中,二维图形的布尔运算是计算机图形学中的一种基础算法。尽管大多数实体间的布尔运算都能得到准确的结果,但是在遇到奇异问题、工程误差等情况时可能会得到错误的结果。因此,二维布尔运算的准确性、健壮性和稳定性是实体操作正常发挥作用的关键。布尔运算技术在大型工程中的应用也非常广泛。以建筑工程为例,开发商进行工程造价预算时可以利用布尔运算估计工程的建材用量。建筑工程中的实体大多数是三维模型,而三维模型的布尔运算比二维布尔运算复杂很多。为了避免工程中的三维计算过程复杂和速度慢的问题,本文将模型从三维降维到二维后,采用计算简单快速的二维布尔运算方法进行计算。此外,本文还利用构件集合的相似性对大型工程的布尔计算过程进行加速,提高大型工程的布尔计算效率...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

实体建模的若干问题研究

三维实体建模是CAD、CAE、虚拟现实等计算机辅助工具的核心技术之一,具有孔、台等结构的复杂实体建模是三维实体建模研究的重点和难点,然而三维实体布尔运算则是三维实体造型的关键。本文针对三维实体布尔运算中的复杂平面求交、截面求取、二维布尔运算等关键技术开展研究。深刻剖析了三维实体建模的理论知识,为了便于计算机编程,提出了一种基于降维思想的带有内环两平面交线的求取算法,以保证带有内环两平面求交结果的正确性和稳定性;对于剖面获取,设计了基于交线的面环构造与剖面方向相结合的求取方法;在进行二维布尔运算的内裁剪与外裁剪运算时,设计了内裁剪和外裁剪的实现算法,研究并给出了奇异情况的处理方法。本文基于Visual C++6.0和OpenGL开发工具,对其中的一些算法进行了成功测试,证明文中算法的正确性与可行性。  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

云南大学
云南大学

蛋白质亚细胞定位中的特征表达与降维算法研究

随着后基因组时代的进入,作为蛋白质组学的一项分支,蛋白质亚细胞定位研究的热度与日俱增。蛋白质亚细胞定位研究中,基于蛋白质氨基酸序列的特征表达在定位预测阶段扮演着重要角色;很大程度上,它决定了亚细胞定位结果的好坏。提取蛋白质特征表达以后,通常会面临“小样本,高维数”的问题;因此,为了降低计算开销、减少数据噪声及增强小样本数据集的鲁棒性,使用降维算法处理高维特征表达是必要的。基于此,本文对蛋白质亚细胞定位中的特征表达与降维算法进行了深入研究与分析。本文的主要工作及创新之处概括如下:1.蛋白质有4种基本的、分类性能依次递增的单特征表达:氨基酸组成(AAC)、二肽组成(DipC)、伪氨基酸组成(PseAAC)和位置特异性得分矩阵(PSSM)。为了提高蛋白质亚细胞定位预测准确率,构造信息量丰富的特征表达是有效的方法之一。为此,本文新提出了一种先加权后相加的特征融合模型,通过融合多种单特征表达以形成新型复合特征。实验结果表明该复合特征表达所...  (本文共90页) 本文目录 | 阅读全文>>

云南大学
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基于局部特征表达和全局统计降维算法的蛋白质亚细胞定位研究

蛋白质在亚细胞中的位置与其功能有着密切的关系,这使蛋白质亚细胞定位成为生物学中的一个研究热点。随着海量生物数据的发现,传统生物实验不能满足要求,计算机的高效率帮助生物学家省时、省力,使其成为蛋白质亚细胞位置预测的重要工具。本文主要工作是提出两种局部特征表达和利用全局统计降维算法分析蛋白质数据的影响,主要包括以下三个方面。一、提出一种局部特征表达PSSM-SAA,然后与全局统计降维算法LDA相结合平衡提取的信息。PSSM-SAA基于PSSM分段分布得来,该方法首先在PSSM矩阵中利用分段思想将蛋白质序列分割成长度不等的子序列,然后提取各个子段中氨基酸的分布密度,最后PSSM-SAA使每一条蛋白质序列都可以被表示成一个1600维的特征向量。PSSM-SAA包含了蛋白质局部进化过程中各个氨基酸分布的差异性。为了减少数据冗余,使用了保留全局信息的线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)对 PSSM...  (本文共50页) 本文目录 | 阅读全文>>

西北农林科技大学
西北农林科技大学

基于密度缩放因子的ISOMAP降维算法及其应用

数据降维技术是缓解维数灾难问题的关键技术,具有重要的研究意义。近年来,流形学习作为一种新型的非线性数据降维方法,其主要目标是获得高维数据的低维紧凑表示,以寻找数据的本质信息,是目前降维技术研究的热点。等距映射(ISOMAP)降维算法是流形学习算法的代表之一,其因具有能保持非线性数据降维后空间全局结构完整的良好特性而受到了广泛关注。本文在ISOMAP算法的基础上,针对ISOMAP算法在测地距离计算过程中对噪声敏感和不适用于多流形数据这两个问题,利用数据的密度信息进行展开研究。基于密度思想,提出了处理噪声问题的基于密度缩放因子的ISOMAP(D-ISOMAP)算法和处理多流形数据的有监督的ISOMAP(DMM-ISOMAP)算法。大量实验结果展示了提出算法的有效性和在实际应用中的良好性能。本文主要工作总结如下:(1)经典降维算法分析与比较。将降维算法分为线性降维和非线性降维这两类进行介绍,从算法的思想、算法流程和算法分析三个方面对介...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

面向可视化的视觉感知驱动的监督降维算法

在对高维数据进行可视分析的时候,降维算法无疑扮演着重要的角色。降维算法能够将数据投影到对于人类而言认知起来更加容易的低维空间,这将更加方便用户对数据不同类之间的区分度和数据的空间分布进行探索。然而,现在被广泛应用的非监督的降维算法,如PCA,它的降维目标并不是尽可能最大化类间距。而有监督的降维算法如LDA,只适用于符合高斯分布的数据,并且没有将人类的认知考虑进去。这些问题导致了这些方法在处理复杂类结构数据的时候束手无策。为了填补这方面的空白,本文提出了一种以人类视觉感知驱动的线性降维算法,该方法旨在降维过程中,最大化符合人类视觉感知的数据的类间距。最近,基于感知的类间距度量方法在模拟人类视觉感知能力上取得较大突破。我们的方法正是基于这样的基础发展而来。我们将这些方法进一步改进,融入类密度信息,并结合到模拟退火算法中,求解出近似最优解。为了验证该方法的可靠性,高效性和扩展性。我们将该算法与现在最常用的几种降维算法在93个数据集上进...  (本文共52页) 本文目录 | 阅读全文>>