时变参数灰色模型背景值重构及实现

针对时变参数灰色模型PGM(1,1)的背景值重构收敛速度及稳定性问题,该文运用积分的方法综合序列在Δt内不同变化趋势,导出背景值模型的准确表达式。实现了反映序列对新老信息偏爱程度的最优权值介于(0,1)内,且非不能越过某一阈值;给出了背景值重构模型最优解准确求取的具体算法步骤。基于MATLAB语言的实验结果表明:改进模型预测精度高,易于实现;所研究的带权灰色模型GM(1,n)背景值模型的重构及计算方法验证了PGM(1,1)模型重构及计算实现方法的有效性和实用性。     

结构信息约束的三角网格模型简化方法

针对经典的二次误差度量边塌陷网简化算法存在的模型边缘缺损、三角面形状和拓扑异常等问题,该文在此基础上改进算法,提出一种基于结构信息约束的网简化方法.算法考虑三角面的形状和法向在边塌陷前后的变化,将这些结构变化信息量化与二次误差度量组成复合塌陷代价值;同时给出一种三角面间压覆检测方法,将检测结果作为边塌陷决定条件之一,以此来保护三角面的形状和三角网的流形拓扑结构;此外,通过重新定义边界点的二次误差矩阵,自适应地提升边界点所在边的塌陷阈值,从而实现在简化过程中对模型边缘的保护.实验结果表明,该文方法得到的简化三角网边缘完整,算法鲁棒地维护最佳三角面形状和流形拓扑结构,有效地改善了重建三维模型的效果.