基于中心对称局部二值模式的背景建模方法研究

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明：数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。例题：一个笼子里装有鸡和兔若干只，已知它们共有 8 个头和 22 只脚，问该笼子中有多少只鸡和多少只兔？解：设笼中有鸡 x 只，有兔 y 只，由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后，得解 x=5,y=3，即该笼子中有鸡 5 只，有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤： 1）根据问题的背景和建模的目的做出假设（本题隐含假设鸡兔是正常的，畸形的鸡兔除外） 2）用字母表示要求的未知量 3）根据已知的常识列出数学式子或图形（本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚，兔有 4 只脚） 4）求出数学式子的解答 5）验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识，它要考查的内容单一，数据简单明确，不允许用计算器完成。对此而言，数模竞赛题是一个“课题”，大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中，它是一个综合性的问题，数据庞大，需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的（数学模型是实际的模拟，是实际问题的近似表达，它的完成是在某种合理的假设下，因此其只能是较优的，不唯一的），呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用，它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分： 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会，经济，管理，生活，环境，自然现象，工程技术，现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

三维建模方案分析

三维建模方案及报价 1 矢量数据生成建模 管线在已知边界坐标等参数情况下，可直接构造模型。按照一定的顺序剖分为三角网，保证其法向量向外；平面则通过边界多边形的三角剖分来构造，保证其法向量向上。基准高通过查询属性数据得到。 若模型结构相似，可复制相关属性建模，勾勒轮廓线，基本忽略细节，贴仿真纹理，即该类型管线的通用纹理，不追求与真实情况完全一致。 2 软件建模 软件建模即人工外业采集拍照，内业通过一些模型制作软件（如：3dsmax、maya 等），以多方面数据为依据（如：照片、图纸等），手工建立模型数据。这种数据的特点是模型结构准确，外观美观；可以根据应用精度来自用控制模型的数据量；可维护性比较高。但制作的周期比较长。比较适合高精度、高美观度、密集度较低的场合使用。

1）获取准确的位置及外观数据 首先，将管线外轮廓线提取出来，并进行整理。以确定管线的真实地理位置和大致外形轮廓。 2）将数据转换为模型制作软件的可用数据。 将数据转换为模型制作软件可以识别的格式，如：AutoCAD的dwg和dxf 格式；并导入到模型制作软件中。 3）在模型制作软件中建立模型结构。 三维模型的搭建主要是指手工建模的部分，建模之前根据现有采集的，经过整理和编号的照片，以及甲方提供的资料（如cad 等），对建筑的级别进行划分，针对每个级别进行不同精度的模型搭建。 依据模型的外轮廓线建立模型的大体结构。然后参考照片和结构图，分别建立管线的各个结构。基本上分为三个等级： 一级模型：0.5 米以上的凹凸特征要建模表现。 二级模型： 1 米以上的凹凸特征要建模表现。 三级模型：1.5 米以上凹凸特征要建模表现。每个级别有相应的精度和规范，总体概括为：模型结构特征准确，能够通过该特征明显辨认，模型制作要求和注意事项有专门的制作规范。 4）制作贴图 为模型制作纹理，必须依据模型的结构调整贴图的尺寸。不同的模型精度要求，所对应的贴图尺寸也有所不同。 在保证贴图的清晰度的前提下将制作好的贴图尽量合并，以减少贴图加载数

vb试题

一、单项选择题（50道小题，共50分） 1、下列不属于VB三种模式的是( C )模式。（1分） A、设计 B、运行 C、代码 D、中断 2、下列叙述错误的是( A )。（1分） A、不允许使用行号与标号 B、单条语句可分行书写 C、同一行上可以书写多条语句 D、VB代码不区分字母的大小写 3、Visual Basic程序中的注释所使用的字符是( A )。（1分） A、' B、: C、\ D、_ 4、下列叙述中，正确的是( A )。（1分） A、事件可以由用户触发，也可以由系统触发 B、Visual Basic应用程序只能以解释方式执行 C、保存Visual Basic程序时，只需保存窗体文件即可 D、所有控件都有DblClick事件 5、Visual Basic以( B )为运行机制。（1分） A、顺序执行 B、事件驱动 C、执行计划 D、后台作业 6、( B )是对象的一个基本要素，它描述了对象在程序中的外观特点。（1分） A、事件 B、属性 C、方法 D、事件程序 7、下列叙述中，错误的是( C )。（1分） A、VB是可视化程序设计语言 B、VB采用事件驱动编程机制 C、VB是面向过程的程序设计语言 D、VB应用程序可以以编译方式执行 8、如果Visual Basic环境中缺少某个窗口，一般应该从主菜单的( D )下拉菜单中寻找并打开。（1分） A、编辑 B、文件 C、调试 D、视图 9、双击窗体中的对象后，VB将显示的窗口是( D )。（1分） A、工程窗口 B、工具箱 C、属性窗口 D、代码窗口 10、通过( B )窗口可以在设计时直观的调整窗体在屏幕上的位置。（1分） A、代码窗口 B、窗体布局窗口 C、窗体设计窗口 D、属性窗口

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类

建立数学模型的方法、步骤、特点及分类 [学习目标] 1.能表述建立数学模型的方法、步骤； 2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非 预制性、条理性、技艺性和局限性等特点；； 3.能表述数学建模的分类； 4.会采用灵活的表述方法建立数学模型； 5.培养建模的想象力和洞察力。 一、建立数学模型的方法和步骤 —般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统，内部机理无法直接寻求，可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法，按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。这种方法称为系统辨识(System Identification)．将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。即用机理分析建立模型的结构，用系统辨识确定模型的参数． 可以看出，用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的．如果掌握了机理方面的一定知识，模型也要求具有反映内部特性的物理意义。那么应该以机理分析方法为主．当然,若需要模型参数的具体数值，还可以用系统辨识或其他统计方法得到．如果对象的内部机理基本上没掌握，模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报，则可以系统辩识方法为主．系统辨识是一门专门学科，需要一定的控制理论和随机过程方面的知识．以下所谓建模方法只指机理分析。 建模要经过哪些步骤并没有一定的模式，通常与实际问题的性质、建模的目的等有关，从 §16.2节的几个例子也可以看出这点．下面给出建模的—般步骤，如图16-5所示． 图16-5 建模步骤示意图 模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料. 模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．

浅谈三维建模技术的研究与应用

浅谈三维建模技术的研究与应用 兰文涛 新疆油田公司风城油田作业区 摘要：以应用为主的三维地理信息系统模型，通过Skyline TerraExplorer Pro和3ds Max模型制作，并发布应用到GIS,从而推进了GIS应用，实现了油田设施在计算机中的展示、研究与管理步伐，加快了数字油田建设，并促进了克拉玛依标志性建筑三维模型的早日完成。 关键词：3ds Max；Skyline TerraExplorer Pro；建模；GIS；应用 1.1 前言 2000年，中国石油天然气股份有限公司新疆油田分公司（以下简称油田公司）在“数字地球”技术背景下，提出了数字新疆油田的宏伟战略，并制定了“数字新疆油田”信息建设“三个阶段”的战略部署。不仅将从根本上建立从分散到集中，从无序到有序的信息化建设新秩序，而且标志着“数字新疆油田”规模化建设的开始。 但是“数字油田”是一个庞大，复杂的工程，涉及的内容之多，之广，它涉及数据建设，信息系统建设，网络工程建设等，其中信息系统的建设，是由二维地理信息来表示的。二维 GIS始于二十世纪六十年代的机助制图，今天已深入到社会的各行各业中，如土地管理、电力、电信、城市管网、水利、消防、交通以及城市规划等。但二维GIS存在着自身难以克服的缺限，本质上是基于抽象符号的系统，不能给人以自然界的本原感受。随着应用的深入，第三维的高程信息显得越来越重要。一些二维GIS 和图象处理系统现已能处理高程信息，但它们并未将高程变量作为独立的变量来处理，只将其作为附属的属性变量对待，能够表达出表面起伏的地形，但地形下面的信息却不具有，因此它们在国际国内也被俗称为2.5维的系统。考虑到2.5维这一概念并不严密，作者称之为“地形面三维”或简称面三维。我们认为，面三维的GIS本质上仍然是二维GIS系统。 二维GIS只能处理平面X、Y轴向上的信息，不能处理铅垂方向Z轴上的信息。它在表达上通常是将Z值投影到二维平面上进行处理，因此对于同一（x, y）位置的多个Z值不能表达。 世界的本原是处在三维空间中的，二维GIS将现实世界简化为平面上二维投影的概念模型注定了它在描述三维空间现象上的无能为力，克服这一缺陷迫切需要真正的基于三维空间的GIS的问世。三维地理信息系统就是在这一前提下进行的开发，它充分体现了三维建模技术，对三维物体进行了真实再现，从而满足生产、科研、管理、决策等对空间信息的可视化需求。 2.1 三维地理信息系统的定义与特点 2.1.1 三维地理信息系统的定义 三维地理信息系统（Geographical Information System）简称三维GIS，三维GIS是近年来迅速发展起来的一门融计算机图形学和数据库技术于一体的新型空间信息技术,它把现实世界中对象的空间位置和相关属性有机地结合起来,满足用户对空间信息管理的要求 ,并借助其特有的空间分析功能和可视化表达,进行各种辅助决策。从而满足了生产、科研、管理、决策等对空间信息的可视化需求。 从不同的角度出发，GIS有三种定义：①基于工具箱的定义：认为GIS是一个从现实世界采集、存

中心对称试题与答案

姓 名 学 号 封 区 教师填写 内容 绝密★启用前 中心对称 测试时间:20分钟 一、选择题 1、下列图形中,既是轴对称图形又是中心对称图形的是( ) 2、已知点P(-1,m 2 +1)与点Q 关于原点对称,则点Q 一定位于( ) A.第一象限 B.第二象限 C.第三象限 D.第四象限 3.如下图,四边形ABCD 与四边形FGHE 关于点O 成中心对称,下列说法中错误的是( ) A.AD∥EF,AB∥GF B.BO=GO C.CD=HE,BC=GH D.DO=HO 4.如下图,△DEF 是△ABC 经过某种变换后得到的图形.△ABC 内部的一点M 的坐标为(x,y),点M 经过这种变换后得到点N,则点N 的坐标是( ) A.(-y,-x) B.(-x,-y) C.(-x,y) D.(x,-y) 二、填空题 5.与点A(a-1,4)关于原点对称的点是B(3,-2b-2),则a= ,b= . 6.在平面直角坐标系xOy 中,已知点P(-1,2)与点Q(1,-2),下列说法:①点P 与点Q 关于x 轴对称;②点P 与点Q 关于y 轴对称;③点P 与点Q 关于原点对称;④点P 与点Q 都在函数y=-2x 的图象上.其中说法正确的是 .(填序号) 三、解答题 7、如下图,在正方形网格中,每个小正方形的边长都为1,格点△ABC(顶点在网格线的交点上)的顶点A 、C 的坐标分别为(-3,4)、(0,2). (1)请在网格所在的平面内建立直角坐标系,并写出点B 的坐标; (2)画出与△ABC 关于原点对称的△A 1B 1C 1; (3)求△ABC 的面积; (4)在x 轴上存在一点P,使PA+PB 的值最小,请直接写出点P 的坐标.

视频背景建模调研报告

视频背景建模调研 报告

视频背景建模调研报告 一、背景与重要意义 运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，是各种后续高级处理，如目标分类、行为理解等的基础，在安全监控、智能交通等领域都有着广泛的应用。而在计算机视觉以及智能视频监控等领域，背景建模是一项关键技术，是实现运动目标检测及跟踪的基础。因此，对于视频背景建模的研究有着重要的意义。 背景建模是序列图像分析的基础性工作，是当今国内外学者研究的热点问题。建模的结果将对视频图像的运动检测、运动目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。可是由于实际应用环境的不同和背景的多样性，难以建立良好的背景样本。因此，在实际应用中需要经过不同的算法来优化设计方案，才能得到较好的成果。 二、国内外研究现状( ~ )： 期刊论文 1.杨敏 杨敏( 1969 － ) ，男，安徽泾县人。南京邮电大学自动化学院副教授。主要研究方向为计算机视觉和图像理解。

[1]杨敏, 安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模[J]. 南京邮电大学学报: 自然科学版, , 33(2): 86-89. [2] 杨敏,安振英. 基于低秩矩阵恢复的视频背景建模 [J]. 南京邮电大学学报(自然科学版). (02) 2.李峰：中国科学技术大学自动化系 [1] 李峰. 智能视频监控系统中的行人运动分析研究 [D]. 中国科学技术大学. 3.龚大墉：重庆理工大学，信号与信息处理，，硕士 [1] 龚大墉. 数字视觉视频运动目标检测及其交通信息获取应用研究 [D]. 重庆理工大学. 4.刘亚利：北方工业大学，控制理论与控制工程，，硕士 [1] 刘亚利. 背景建模技术的研究与实现 [D]. 北方工业大学. 5.孙吉花：国防科学技术大学，控制科学与工程，，硕士 [1]孙吉花,刘肖琳.一种新的基于统计的背景减除方法 [J]. 计算机工程与应用. (22) 6.孙猛：北京交通大学电子信息工程学院 [1] 孙猛,袁小龙,王丽红. 基于FPGA的混合高斯背景建模实现 [J]. 电子技术应用. (09) 7.代科学：国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系 [1] 代科学, 李国辉, 涂丹, 等. 监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望[J]. 中国图象图形学报, , 11(7): 919-927. 8.林洪文：国防科技大学管理科学与工程系多媒体实验室

第5课 几何变换(2)：旋转与中心对称

第4课 几何变换(2)：旋转与中心对称 一、例题选讲 例1、如图，如果四边形CDEF 绕某点P 旋转以后与正方形ABCD 重合，则这样的点P 有几个？ B A 例2、如图，△ABC 中，D 是AB 的中点，E 、F 分别在AC 、BC 上，比较DEF S ?与（B D F A D E S S ??+）的大小并说明理由。 B C F 例3、如图，P 是等边△ ABC 内一点，P A =2，PB =PC =4，则△ABC 的边长是多少？ A B 例4、如图，E 、F 分别是正方形ABCD 的边BC 、CD 上两点，且BE+DF=EF ，求∠EAF 的度数。 F D A C

例5、如图，Rt △ABC 中，O 是斜边AB 的中点，P 、Q 分别是AC 、BC 上的点，且OP ⊥OQ ，证明：AP 2+BQ 2=PQ 2. Q B A P 例6、定点P 到等边△ABC 的定点距离A P=2,BP =3,当此三角形的边长、位置都可以改变时，求PC 的最大值，并证明你的结论。 C 例7、△ABC 是等腰三角形，AB=AC ，∠BAC =1200，△ADE 是等边三角形，点D 在BC 边上，且BD :DC =2:3,若△ABC 的面积是50，求△ADE 的面积。 C B B

二、巩固练习 1、两家共有一块平行四边形田地 ，中间有一用于灌溉的圆形池塘，现在两家需要把这块地均分，并且中间的池塘也要均分，你能为他们想个办法吗？ 2、7个相同的圆按照图示的位置排列，把这个图形分成面积相等的两块 . 3、设P 是边长为1的等边△ABC 内的任意一点，记l =P A+PB+PC ,求证：23≤≤l . B 4、如图,正方形ABCD 中,∠MAN =45°,求证:MN=BM+DN . C N 5、已知△ABC 中,AB =5,AC =13,边BC 上的中线AD =6,则BD 的长是多少 ? C

目标检测中背景建模方法

目标检测中背景建模方法 2012-11-19 10:29 5451人阅读评论(0) 收藏举报 分类：运动检测（7） 背景建模或前景检测的算法主要有： 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body（人体的实时跟踪） 2. 混合高斯模型（Mixture of Gaussian Model） An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection （一种改进的自适应背景混合模型与阴影实时跟踪检测） 3. 滑动高斯平均（Running Gaussian average）---Single Gaussian Real-time tracking of the human body 对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉，这里不再累述（混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的，很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体，但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大，速度偏慢，对光照敏感）； 4. 码本(CodeBook) Real-time foreground–background segmentation using codebook model Real-time foreground-background segmentation using a modified（改进的）codebook model 对与Codebook算法，曾经做过实验，效果还可以，后来也有多种变体，没有进一步的进行研究，但算法对光照也敏感； 5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction) A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance（背景减法的自组织方法+视觉监视） 对于自组织背景建模算法即SOBS算法，该算法对光照有一定的鲁棒性，但MAP的模型比输入图片大，计算量比较大，但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题，可以进行尝试； 6. 样本一致性背景建模算法(SACON) sample consensus A consensus-based method for tracking A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario（背景场景）and foreground appearance SACON-Background subtraction based on a robust consensus method SACON算法是基于统计的知识，代码实现过，并做过实验，效果还可以，但没有进一步的分析； 7. VIBE算法 ViBeA Universal Background Subtraction（一个通用的背景差方法） VIBE算法是B哥的一个大作，网上有现成的算法可用，但已申请了专利，用于做研究还是可以的，该算法速度非常快，计算量比较小，而且对噪声有一定的鲁棒性，检测效果不错；VIBE算法的详细版解释https://www.360docs.net/doc/bd16715327.html,/stellar0/article/details/8777283

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。 关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1，…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

ANSYS三维模型导入研究

ANSYS三维模型导入研究 关键字:A N S Y S三维模型接口有限元分析 采用三维CAD软件软件进行模型的建立，并导入到ANSYS中进行分析，已经成为了一种非常流行的方法，如何能够准确，快速的进行模型的导入一直是人们关注的问题，本文介绍了采用Solidworks软件进行三维建模并导入到ANSYS中的一些研究。 ANSYS软件是一个功能强大的结构设计分析和结构优化软件包，具有多物理场藕合的功能，允许在同一模型上进行各种各样的荆合计算，如热结构藕合，磁结构藕合，流体热祸合等，可以用于进行结构的静力分析、动力分析、结构的高度非线性分析、电磁分析、计算流体动力学分析、设计优化、弹性接触分析等等。ANSYS设计数据访问模块(DDA)能够使用户将由CAD建立的模型转换传送到ANSYS软件中，避免了不必要的重复建模工作。 1 ANSYS与Solidworks之间的数据转换 使用ANSYS进行有限元分析时，技术人员在进行三维模型的建立过程中耗费了大量的时间与精力。由于ANSYS自带的建模功能非常有限，只能建立一些结构简单的模型。随着ANSYS的应用日益广泛，在很多时候需要对非常复杂的模型进行有限元模型的建立，其需要处理的模型也越来越复杂，ANSYS自带的建模功能显出很多的不足之处。 Solidworks作为一款三维CAD软件，其拥有强大的参数化建模能力，可以建立非常复杂的实体模型。因此，如果充分利用Solidworks快速准确建模的特长，把在Solidworks建立好的模型导入到ANSYS中进行分析就可以很好地解决ANSYS建模能力的不足。现在，大多数的技术人员都是利用三维CAD软件建模，通过ANSYS与三维CAD软件之间的图形接口将建立好的模型导入到ANSYS。了解ANSYS与Solidworks之间的导入接口，能有效提高模型质量，简化分析工作，对CAE分析人员有着非常重要的意义。 2 使用ANSYS软件的图形接口进行数据的导入 ANSYS软件提供了与一些主流三维CAD软件进行数据交换的接口，ANSYS的图形接口可以准确的识别Solidworks的文件。使用ANSYS的导入接口转换模型的方法很简单，只要在Solidworks中将建好的模型使用“另存为”或“导出”，保存为ANSYS软件可以识别的标准文件，通常使用的有类型有IGES和Parasolid文件。在ANSYS中使用Import命令导入三维CAD模型，而后需要进行模型结构的失真处理与缺陷的修改。 对于Solidworks软件而言，ANSYS可以对其保存的文件直接识别，不需要另存为其他格式的文件。使用接口导入三维模型虽然很方便，但导入后的图形往往会出现一些问题，甚至会出现文件不能识别的现象。例如IGES格式是把产品的数据转换成中性文件格式的行业标准，对于实现文件之间的数据交换非常方便，但是ANSYS软件对IGES格式的文件读取存在着很多的问题，使用ANSYS导入IGES文件的时ANSYS软件对于细小的几何结构无法识别，从而造成导入的图形结构不连续，只是由一些面组成，而无法生成实体。并且使用ANSYS

中心对称--知识讲解

中心对称--知识讲解 【学习目标】 1、理解中心对称和中心对称图形的定义和性质，掌握他们之间的区别和联系； 2、掌握关于原点对称的点的坐标特征，以及如何求对称点的坐标； 3、探索图形之间的变化关系（轴对称、平移、旋转及其组合），灵活运用轴对称、平移和旋转的组合进行图案设计． 【要点梳理】 要点一、中心对称和中心对称图形 1.中心对称图形： 把一个图形绕着中心旋转180°后能与自身重合，这种图形叫做中心对称图形，这个中心叫做对称中心． 要点诠释：(1)中心对称图形指的是一个图形； （2）线段，平行四边形，圆等等都是中心对称图形. 2.中心对称： 把一个图形绕着某一个点旋转180°，如果它能够与另一个图形重合，那么就说这两个图形成中心对称，这个点叫做对称中心，这两个图形中的对应点叫做关于中心的对称点． 要点诠释：（1）有两个图形，能够完全重合，即形状大小都相同； （2）位置必须满足一个条件：将其中一个图形绕着某一个点旋转180°能够与另一个图形重合. 要点二、关于原点对称的点的坐标特征 关于原点对称的两个点的横、纵坐标均互为相反数.即点 关于原点的对称点 坐标为 ，反之也成立. 要点三、中心对称、轴对称、旋转对称 1.中心对称图形与旋转对称图形的比较：

2.中心对称图形与轴对称图形比较： 要点诠释：中心对称图形是特殊的旋转对称图形；掌握三种图形的不同点和共同点是灵活运用的前提. 【典型例题】 类型一、中心对称和中心对称图形 1. 下列图形不是中心对称图形的是 ( ) A．①③ B．②④ C．②③ D．①④ 【答案】D 【解析】中心对称图形要求绕中心旋转180°与原图形重合，①④两个图形绕中心旋转180°不能与原图形重合，所以选D. 【总结升华】中心对称的关键是：旋转180°之后可以与原来的图形重合. 举一反三

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。 三、模型求解： 模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力： 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。 五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：

基于MB-LBP人脸检测算法

基于MB-LBP人脸检测算法 伦，楚如峰，向世明，廖胜才，斯坦· 生物识别与安全技术研究中心，中国科学院自动化模式识别研究所，国家重点实验室 摘要 通过使用基于AdaBoost学习算法的矩阵Haar-like特征方法，有效和实时脸部检测已经成为可能。在本文中，我们介绍了一组新的独特的人脸检测矩阵特征方法，称为多块局部二值模式（MB-LBP）。通过局部二进制模式操作，MB-LBP将矩阵区域编码成强度，得到的二值模式可以描述图像的多种局部结构。基于MB-LBP特征，研究出了一种基于AdaBoost 学习算法的人脸检测方法。为了处理MB-LBP特征的非度量特征值，算法采用多分支回归树作为弱分类。实验表明，基于MB-LBP弱分类比Haar特征和原始LBP特征更加有区别度。鉴于相同的许多特征，在一个给定的0.001误报率下，所提出的人脸检测比haar-like特征高15％的正确率，比原始LBP特征高8％的正确率。这表明，MB-LBP特征可以捕获更多的图像结构信息，同时在简单地测量矩阵之间的差异下，比传统haar-like特征有更突出的性能。MB-LBP特征的另一优点是其较小的特征集，这使得训练时间要少得多。 1引言 人脸检测具有广泛的应用，例如自动人脸识别，人机交互，监控等。在最近几年，出现了基于脸部外观检测方案一个实质性的进展。这些方法解决的人脸检测作为两类（人脸/非人脸）的分类的问题。由于人脸外观，光照，表情和其它因素的变化，具有良好的性能的人脸/非人脸分类器应该是非常复杂的。用于构造人脸/非人脸分类的最有效的方法是基于学习的方法。例如，基于神经网络的方法，支持向量机制等。 最近，由Viola和Jones提出的基于Boosting算法的检测被认为是在人脸检测的研究的一个突破。实时性能是通过学习一个简单的Haar-like矩阵特征的序列来实现。Haar-like特征编码在两个矩阵区域之间的平均强度的差异，并且可以迅速地通过积分图像进行计算。完整的Haar-like特征集大且包含冗余信息的质量。Boosting算法被引入到选择少数独特的矩阵特征，构建一个功能强大的分类器。此外，使用级联结构进一步加快的计算。等人用一系列扩展的Haar特征多视图人脸，并改进的Boosting算法。但是，这些Haar-like矩阵特征显得过于简单，并且检测器通常含有成千上万的矩阵特征影响了相当大的性能。大量的选择特征，无论是在训练和测试阶段，导致了较高的计算成本。特别是，在级联的后期阶段，基

融合光流速度与背景建模的目标检测方法_张水发

第16卷　第2期2011年2月 中国图象图形学报J o u r n a l o f I m a g e a n d G r a p h i c s V o l .16,N o .2 F e b .,2011 中图法分类号:T P 391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(2011)02-0236-08 论文索引信息:张水发,张文生,丁欢,杨柳.融合光流速度与背景建模的目标检测方法[J ].中国图象图形学报,2011,16(2):236-243 收稿日期:2009-09-08;修回日期:2009-12-11 基金项目:国家基础研究发展计划项目(973)(2004C B 318103);国家高技术研究发展计划项目(863)(2007A A 012138578);国家自然科学基金项目(60033020);中国科学院海外杰出人才研究计划项目(06S 3011S 01);软件工程国家重点实验室开放基金支持项目(S K L S E 2008-07-19)。 第一作者简介:张水发(1985—　),男。现为中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室模式识别与智能系统专业硕士研究生,主要研究方向为图像处理、行为识别。E -m a i l :z h a n g s f 85@g m a i l .c o m 。 融合光流速度与背景建模的目标检测方法 张水发,张文生,丁欢,杨柳 (中国科学院自动化研究所,北京　100190) 摘　要:为了克服传统基于像素的背景建模方法不能很好地描述背景运动的问题,提出了一种融合光流速度与背景建模的目标检测方法。结合像素的灰度信息、空间信息和时间信息计算出每个像素的光流速度,利用光流速度在时间域上的统计信息为背景建立光流速度场模型。利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的检测。实验结果表明,融合光流速度的背景建模方法能有效地描述背景的运动,显著降低运动背景产生的噪音,鲁棒地实现运动目标检测。 关键词:背景建模;光流法;目标检测;混合高斯 B a c k g r o u n d m o d e l i n g a n do b j e c t d e t e c t i n g b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d Z h a n g S h u i f a ,Z h a n g W e n s h e n g ,D i n g H u a n ,Y a n g L i u (I n s t i t u t e o f A u t o m a t i o n ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100190C h i n a ) A b s t r a c t :T h e t r a d i t i o n a l p i x e l -b a s e d b a c k g r o u n d m o d e l c a n n o t r e p r e s e n t t h e b a c k g r o u n dm o t i o n e f f i c i e n t l y .I n t h i s p a p e r ,an o v e l s t r a t e g y i s p r o p o s e d t o m o d e l b a c k g r o u n da n d t r a c km o v i n g o b j e c t s b a s e d o n o p t i c a l f l o wv e l o c i t y f i e l d .S t a t i s t i c s o n i n t e n s i t y ,s p a t i a l a n dt e m p o r a l i n f o r m a t i o no f p i x e l sa r ee x t r a c t e dt og e n e r a t et h eo p t i c a l f l o wf i e l d ,w h i c hi su s e dt o f o r m u l a t ean o v e lb a c k g r o u n dm o d e l f o rt r a c k i n gm o v i n go b j e c t se f f i c i e n t l ya n d e x a c t l y .T h i so p t i c a l -f l o w -f i e l d -b a s e d s t r a t e g y c a n r e d u c e n o i s e g e n e r a t e db y b a c k g r o u n dm o t i o n s i g n i f i c a n t l y a n d t r a c k m o v i n g o b j e c t s r o b u s t l y ,a s i l l u s t r a t e d i n o u r e x p e r i m e n t s .K e y w o r d s :b a c k g r o u n d m o d e l i n g ;o p t i c a l f l o w ;o b j e c t d e t e c t i n g ;m i x t u r e o f G a u s s 0　引　言 运动目标检测是从图像序列中提取运动目标,有效分割运动目标对目标的分类、跟踪及行为理解等后期处理具有非常重要的意义。由于实际场景中,背景受光照、天气或其他因素影响,并不能保证完全静止,导致背景物体以及前景物体的运动同时 存在于待检测图片中,使运动目标检测成为一项相 当困难的工作,成为目前计算机视觉和图像理解研究的难点和热点问题之一。 背景减除法[1-6] 是目前最常用的运动目标检测 方法,通过对背景的学习得到背景模型,通过当前帧与背景模型比较,将不符合背景模型分布的部分判定为运动目标。理想情况下,背景完全静止,可表示为一帧背景图像;但大多数情况下,由于边缘像素抖

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考： 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理） 一、在数学建模中常用的方法： 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划（线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划） 11.机理分析 12.排队方法