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题名基于凹凸性和转向角的古陶瓷碎片二次匹配算法
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作者
刘鹏欢
周强
王莹
朱建锋
罗宏杰
王露
王甜
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机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
陕西科技大学材料科学与工程学院
地下文物保护材料与技术教育部重点实验室
上海大学文化遗产保护基础科学研究院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期356-366,共11页
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基金
国家自然科学基金(62205191)
陕西省地下文物保护利用协同创新中心项目(22JY008)。
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文摘
碎片拼接是古陶瓷修复的关键工作,针对古陶瓷碎片形状随机、数量大、表面纹理弱且存在局部缺损而导致算法的精度较低、匹配时间较长等问题,提出一种基于凹凸性和转向角的古陶瓷碎片二次配算法。在提取古陶瓷碎片轮廓曲线的基础上,通过先后使用粗匹配和细匹配的二次匹配组合实现碎片的两两精确匹配。一次粗匹配先通过多边形逼近碎片轮廓曲线,以降低轮廓的复杂性,再提取多边形的顶点凹凸性和顶点转向角构建一次轮廓特征集合,最后利用凹凸互补性和遍历顶点对齐的双模态特征初次匹配算法来寻找大致匹配段,并得到粗匹配点集。二次细匹配先随机选取粗匹配点集中的任意相邻两点点对来提取碎片轮廓片段,以减少轮廓点数量并提高算法效率,再计算轮廓片段的轮廓转向角以提取二次轮廓特征集合,最后利用基于粒子群优化的二次匹配来搜索精确匹配段,并得到细匹配点集。实验结果表明,该算法对二维古陶瓷碎片的拼接效果较好,且具有较强的鲁棒性,拼接误差不超过2%,运行时间效率相比已有算法提高了8%~20%。
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关键词
碎片拼接
二次匹配算法
轮廓提取
凹凸性
转向角
粒子群优化
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Keywords
fragment splicing
quadratic matching algorithm
contour extraction
concavity-convexity
steering angle
Particle Swarm Optimization(PSO)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名ATM交换中的随机二次匹配算法
被引量：1
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作者
张新鹏
吴亚明
张文俊
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机构
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《上海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2002年第2期95-100,共6页
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文摘
实时性与算法本身的缺陷使 ATM交换中的随机匹配算法难以具有很好的性能 .该文提出的随机二次匹配算法既符合了实时要求 ,又提高了交换机的性能 .
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关键词
ATM交换
随机二次匹配算法
吞吐率
队列长度
ATM交换机
调度功能
缓冲排队功能
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Keywords
ATM switch
matching
throughput
queue size
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分类号
TN915.2
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于SQSWOMP算法的轴承实时故障诊断研究
被引量：2
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作者
钱子君
吴波
于剑峰
王文瑞
王振明
袁晓兵
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第10期1333-1344,1355,共13页
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基金
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1463800)
中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术重点实验室基金资助项目(6142804190206)。
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文摘
针对轴承故障诊断方法存在数据存储、传输、处理效率低,以及模型参数量大导致资源浪费、故障诊断精度低等问题,在基于改进的分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法的基础上,针对SWOMP算法存在重构精度低的问题,在SWOMP算法中引入S形函数与对原子支撑集的二次选择过程,提出了一种基于S形二次分段弱正交匹配追踪(SQSWOMP)算法的轴承实时故障诊断方法。首先,采用滑动移窗,将轴承历史数据分割成矩阵,得到了其初始字典,用改进的K-SVD算法建立了过完备字典;然后,将SQSWOMP算法与训练好的过完备字典结合,重构了轴承的实时振动信号;最后,利用字典可以有效对特定状态信号进行稀疏分解,而对其他状态信号不能稀疏分解的特点,对重构信号进行了分类。研究结果表明:相比于其他匹配追踪算法,SQSWOMP算法在重建精度和效率方面具有优势,解决了SWOMP算法重建精度低的问题;在不需要消耗大量存储、传输资源的情况下,采用SQSWOMP算法可将正常、内圈、外圈、滚动体故障诊断准确率提升2.17%、23.46%、17.30%、18.38%,且其准确率也优于其他方法,为轴承的实时故障诊断提供了便利。
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关键词
分段弱正交匹配追踪算法
S形二次分段弱正交匹配追踪算法
压缩感知理论
信号重构
稀疏表示
改进贪婪算法
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Keywords
stagewise weak orthogonal matching pursuit(SWOMP)
S-shaped quadratic stagewise weak orthogonal matching pursuit(SQSWOMP)
compressed sensingtheory
signal reconstruction
sparse representation
improved greedy algorithm
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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