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题名基于自适应学习搜索框架的混合分布估计算法
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作者
张庆彬
刘波
田彦平
贺媛媛
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机构
石家庄铁路职业技术学院智能技术研究所
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
河北省科学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第6期35-37,共3页
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基金
河北省自然科学基金(No.F2008001166)
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室开放课题(No.ADIC2010005)
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文摘
在元启发式算法自适应学习搜索框架下对分布估计算法和模拟退火算法的学习能力、深度搜索和广度搜索强度进行分析,针对分布估计算法广度搜索性能方面存在的问题,提出了一种将模拟退火算法融入分布估计算法的混合优化策略;以旅行商问题为例进行了仿真实验。实验结果表明,混合算法比分布估计算法和模拟退火算法具有更高的优化质量。
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关键词
自适应学习搜索
分布估计算法
单变量边缘分布算法
模拟退火算法
旅行商问题
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Keywords
Adaptive Learning Search （ALS）
Estimation of Distribution Algorithm （EDA）
Univariate Marginal Distribution Algo- rithm （UMDA）
Simulated Annealing （SA）
Trareling Salesman Problem （TSP）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名三维网格模型增量式聚类检索
被引量：1
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作者
孙晓鹏
纪燕杰
李翠芳
魏小鹏
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机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第11期248-251,共4页
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基金
国家自然科学基金(61170143
60873110
+2 种基金
60875046)
辽宁省高校科研基金(L2010231)
大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(ADIC2010006)资助
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文摘
针对大规模三维网格模型库中的形状检索问题,提出了基于增量式聚类的三维形状描述和检索方法。首先根据三维模型的曲率分布直方图提取特征点得到特征向量;然后根据特征向量描述建立模型库的关键词词典;在特征匹配阶段基于增量聚类方法判断目标模型的特征向量是否属于某一个关键词,并根据增量聚类的结果更新检索关键词词典;最后匹配特征向量检索模型库中与目标模型形状相同和相近的三维网格模型。相关实验结果证明了该方法快速有效,具有较高的准确性。
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关键词
三维模型检索
增量聚类
特征直方图
特征向量匹配
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Keywords
3D mesh model
Incremental clustering
Feature histogram
Feature vector matching
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名三维网格分割的错分评价准则
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作者
孙晓鹏
钊小娜
李翠芳
纪燕杰
魏小鹏
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机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
大连理工大学机械工程学院
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第8期1811-1815,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61170143,60873110,60875046)资助
辽宁省高校科研基金项目(L2010231)资助
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室开放课题项目(ADIC2010006)资助
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文摘
提出一种新的、基于面片错分率和面积错分率的三维网格模型分割定量评价准则.定量评价是精确衡量分割效果、针对特定应用选择最有效的分割算法、以及指导新算法研究的重要基础.基于分割质量显著的数据库进行的三维分割评价准则给出的定量评价指标属于模糊的、统计性质的评价,在评价特定类型的分割时,该评价指标的可信较低、精确性较差.本文基于普林斯顿大学数据库中7类385份高质量的手工分割结果,以及7种自动分割算法中分割数目与手工分割数目相近的部分高质量数据,基于面片错分和面积错分两种准则,对7种自动分割算法进行定量了评价.实验证明本文提出的两种错分评价准则具有较高的精度和可信性.
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关键词
网格分割
定量评价准则
面片错分率
面积错分率
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Keywords
mesh segmentation
quantitative evaluation metrics
face misclassified error
area misclassified error
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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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题名三维网格的Mean Shift并行分割算法
- 4
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作者
孙晓鹏
荣丹
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机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第1期230-234,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61170143、60873110)
辽宁省高校科研基金项目(L2010231)
大连大学辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室开放课题基金项目(ADIC2010006)
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文摘
为克服Mean Shift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出了一种改进的三维网格模型Mean Shift并行分割算法。该方法基于Mean Shift的基本思想和GPU的高性能并行计算能力,基于离散测地距离的局部极值提取三维网格模型的显著特征点,自显著特征点开始并发执行Mean Shift算法,实现了有意义的分割。与同类算法相比,该算法提高计算运行效率、改善了分割效果。
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关键词
均值偏移
三维网格分割
显著特征点
GPU并行计算
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Keywords
Mean Shift
3D mesh segmentation
salient feature points
GPU parallel computing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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