BMH算法

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独立基础最小高度及合理台阶尺寸的计算确定

独立基础最小高度及合理台阶尺寸的计算确定

收稿日期:2005-01-07作者简介:吴能森(1964-),男,福建福清人,副教授,博士,从事基础工程、路基工程及建筑结构研究。

文章编号:1007-6743(2005)02-0034-03独立基础最小高度及合理台阶尺寸的计算确定吴能森1,林 舟2(1.福建农林大学交通学院,福州 350002;2.福建信息职业技术学院建筑工程系,福州 350003)摘要:根据规范要求,推导了独立基础最小有效高度的计算公式,经系数化处理,形式十分简单,并将其中的尺寸影响系数制成表格,便于设计时快速查用。

经算例验证,本文的公式及表格用于确定基础最小高度及合理的台阶尺寸,方便、快速、有效。

关键词:独立基础;最小高度;合理尺寸中图分类号:TU470 文献标识码:A 独立基础的设计首先是确定基础高度及阶梯尺寸,常规设计时采用试算法,即先按经验假定基础高度,得到基础的有效高度,然后进行基础混凝土的冲切承载力验算,直至抗冲切力稍大于冲切力为止。

要得到基础的最小高度及合理的台阶尺寸,往往需要多次的试算,尤其对初学者或缺乏经验者来说,试算法的工作量就更大。

由于冲切承载力的验算过程较烦琐,在工程设计时,设计者通常会假定偏大的基础高度,使验算通过即可,而不再进行优化试算求基础最小高度。

阶梯形独立基础台阶尺寸的确定更是如此。

基础高度及阶梯尺寸直接关系到基础的工程量,影响工程造价。

在沿海软土地区,通常浅基础以地表硬壳层为持力层,因此为满足软弱下卧层承载力要求和控制沉降,须最大限度地减小基础高度,做到/宽基浅埋0。

可见,寻求简单快速地确定基础最小高度及合理的台阶尺寸意义重大。

本文的工作旨在规范要求的基础上,求得形式简单且便于应用的计算公式及表格,使独立基础设计达到准确、快速、经济合理。

1规范要求矩形独立基础在柱荷载作用下,如果基础高度或阶梯高度不足,一般先沿柱或台阶短边一侧发生冲切破坏,因此规范[1]要求F 1[0.7B hp f 1b m h 0(1)式(1)右边部分为混凝土抗冲切力,左边部分为冲切力F 1=p j A 1(2)式中B h p )受冲切承载力截面影响系数,当基础高度h [800mm 时取1.0,当h \2000mm 时取0.9,其间按线性内插取用;f t )混凝土轴心抗拉强度设计值;b m )冲切破坏锥体上、下边长b t 、b b 的平均值;h 0)基础有效高度;A l )冲切力作用面积,见图1(b )及图1(c );p j )相应于荷载效应基本组合的地基净反力,中心受压时取平均值,偏心受压时取最大值p j ma x 。

African History非洲历史

African History非洲历史

African History非洲历史作者:王勣/译来源:《英语世界》2024年第05期Africa is home to the first humans and this gives a new meaning to its nickname the motherland. The continent has the longest history. A huge part of Africa’s earliest history has been lost, which is typical for early humans due to the relatively short time for which writing has existed.非洲是首批人類的家园,这赋予它的别称——“母亲之地”新的内涵。

这块大陆拥有最悠久的历史。

非洲早期历史的很大部分已经无考,对于早期人类而言这是常有的情况,因为文字记录出现时间相对较短。

Africans are the most diverse people in the world. Perhaps this has a connection with the fact that they are the earliest humans (founder effect1), and it has been proven that humans adapt to the different environments they find themselves in over time as they migrate. This accounts for the many different skin tones of Africans, and the thousands of different cultures and languages spread all across the continent.非洲人包含世界上最多样化的民族。

BM立体匹配算法的参数详解

BM立体匹配算法的参数详解

BM立体匹配算法的参数详解1. 最小视差(Minimum Disparity):表示在计算深度图时允许的最小视差值,即物体最近处的深度差异。

选择合适的最小视差值对于过滤无意义的区域非常重要。

2. 最大视差(Maximum Disparity):表示在计算深度图时允许的最大视差值,即物体最远处的深度差异。

选择合适的最大视差值可以防止视差计算的误差。

3. 视差窗口大小(Disparity Window Size):表示计算每个像素的视差时,使用的窗口大小。

较大的窗口尺寸可以提供更准确的深度信息,但也会增加计算时间。

通常情况下,窗口大小是一个奇数,最常见的是3、5或74. 匹配代价度量(Matching Cost Metric):用于计算两个像素之间的匹配代价的度量方法。

最常见的度量方法是灰度差异和绝对差异,也可以根据特定的应用选择适当的度量方法。

5. 匹配代价聚合(Matching Cost Aggregation):用于减少匹配代价图像中的噪声和不一致性的技术。

常用的方法包括平均代价和双边滤波。

6. 视差图优化(Disparity Map Optimization):通过优化视差图像,减少错误匹配和噪声,并提高深度估计的准确性。

常用的方法包括视差图扩张、视差图填充和视差图平滑。

7. 左右一致性检查(Left-Right Consistency Check):用于消除左右图像之间不一致匹配的误差。

该步骤通过检查左右视图之间的匹配来得到更准确的视差图。

8. 剔除无效区域(Invalid Region Exclusion):根据特定应用需求,去除由于遮挡、反射等原因导致的无效区域。

可以使用其他传感器信息或额外的图像处理技术来实现。

9. 空洞填充(Occlusion Filling):通过使用图像分割或插值算法填充由遮挡产生的空洞。

这可以提供更完整和连贯的深度图像。

10. 算法效率(Algorithm Efficiency):BM算法的计算效率对于实时应用很重要。

最详细最容易理解的BM算法简介PPT共37页

最详细最容易理解的BM算法简介PPT共37页

• Shift = 6
-2
Case 2a
• 坏字符在模式串中
• *******NLE********
• NEEDLE

NEEDLE
• Shift =最右的坏字符位置–position(坏)
• Shift = 5
-2
Case 2b
• 坏字符在模式串中
• *******ELE********

NEEDLE
好后缀算法
• 模式串中没有子串匹配上好后缀,并且在 模式串中找不到最长前缀,让该前缀等于 好后缀的后缀时
• S= *******BABCDE******** • T= AACDEFGBCDE
好后缀算法
• 模式串中没有子串匹配上好后缀,并且在 模式串中找不到最长前缀,让该前缀等于 好后缀的后缀时
• S= *******BABCDE********
}
预处理-坏字符
• void preBmBc(char *S, int m, int bmBc[]) { int i; for (i = 0; i < ASIZE; ++i) //ASIZE=256 bmBc[i] = m; for (i = 0; i <=m - 1; ++i) bmBc[S[i]] = m - i - 1;
} • 这是会有倒退的算法设计,优点在于能够
对模式串预处理
预处理-坏字符
• void preBmBc(char *S, int m, int bmBc[]) { int i;
for (i = 0; i < ASIZE; ++i) //ASIZE=256
bmBc[i] = m;

bim 数据融合算法

bim 数据融合算法

bim 数据融合算法BIM 数据融合算法引言:BIM(Building Information Modeling)是一种基于数字化建模的综合信息管理系统,已经在建筑行业广泛应用。

而BIM数据融合算法则是指通过将不同来源的BIM数据进行整合和融合,实现数据的有效利用和协同工作,以提高建筑设计和施工的效率和质量。

本文将介绍BIM数据融合算法的基本原理、应用场景以及未来发展方向。

一、BIM数据融合算法的基本原理BIM数据融合算法主要涉及数据的整合、匹配和转换。

其基本原理包括以下几个方面:1. 数据整合:BIM数据来自不同的来源,包括设计、施工、维护等各个阶段。

数据整合是指将这些不同来源的数据进行合并,形成一个统一的数据模型。

这需要解决不同数据格式、数据结构和数据标准之间的差异,确保数据的一致性和准确性。

2. 数据匹配:数据匹配是指将不同数据模型之间的相同属性进行对应和匹配。

这需要建立数据关联模型,通过定义属性的映射关系,将不同数据模型之间的属性进行匹配。

这样可以实现不同数据模型之间的信息互通和共享。

3. 数据转换:数据转换是指将不同数据格式之间进行转换,以满足不同系统的需求。

这需要进行数据格式的转换和数据内容的转换。

数据格式的转换包括数据类型的转换和数据结构的转换;数据内容的转换包括数据单位的转换和数据精度的转换。

二、BIM数据融合算法的应用场景BIM数据融合算法在建筑设计和施工中有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:1. 设计优化:通过融合不同阶段的设计数据,可以进行设计优化和冲突检测。

例如,将建筑设计和结构设计的数据进行融合,可以实现结构优化和减少施工冲突。

2. 施工协同:通过融合设计和施工数据,可以实现施工协同和进度控制。

例如,将施工进度和材料需求的数据融合在一起,可以实现施工进度的自动更新和材料的及时调配。

3. 设备管理:通过融合设备的设计和维护数据,可以实现设备管理和维护的自动化。

例如,将设备的设计参数和维护记录的数据进行融合,可以实现设备的状态监测和故障预警。

BM算法原理

BM算法原理

BM算法是一种精确字符串匹配算法(区别于模糊匹配)。

BM算法采用从右向左比较的方法,同时应用到了两种启发式规则,即坏字符规则和好后缀规则,来决定向右跳跃的距离。

BM算法的基本流程: 设文本串T,模式串为P。

首先将T与P进行左对齐,然后进行从右向左比较,如下图所示:若是某趟比较不匹配时,BM算法就采用两条启发式规则,即坏字符规则和好后缀规则,来计算模式串向右移动的距离,直到整个匹配过程的结束。

下面,来详细介绍一下坏字符规则和好后缀规则。

首先,诠释一下坏字符和好后缀的概念。

请看下图:图中,第一个不匹配的字符(红色部分)为坏字符,已匹配部分(绿色)为好后缀。

1)坏字符规则(Bad Character):在BM算法从右向左扫描的过程中,若发现某个字符x不匹配,则按如下两种情况讨论:i. 如果字符x在模式P中没有出现,那么从字符x开始的m 个文本显然不可能与P匹配成功,直接全部跳过该区域即可。

ii. 如果x在模式P中出现,则以该字符进行对齐。

用数学公式表示,设Skip(x)为P右移的距离,m为模式串P的长度,max(x)为字符x在P中最右位置。

例1:下图红色部分,发生了一次不匹配。

计算移动距离Skip(c) = 5 - 3 = 2,则P向右移动2位。

移动后如下图:2)好后缀规则(Good Suffix):若发现某个字符不匹配的同时,已有部分字符匹配成功,则按如下两种情况讨论:i. 如果在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现,且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同,则将P右移使t'对应t方才的所在的位置。

ii. 如果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现,则找到与P'的后缀P''相同的P的最长前缀x,向右移动P,使x对应方才P''后缀所在的位置。

用数学公式表示,设Shift(j)为P右移的距离,m为模式串P的长度,j 为当前所匹配的字符位置,s为t'与t的距离(以上情况i)或者x与P''的距离(以上情况ii)。

高分辨骨算法

高分辨骨算法

高分辨骨算法近年来,随着计算机技术和人工智能的快速发展,高分辨骨算法(High-Resolution Bone Algorithm)在医学图像处理领域得到了广泛应用。

高分辨骨算法通过对骨骼图像的处理和分析,提高了图像的分辨率和清晰度,为医生的诊断和治疗提供了更加准确和可靠的依据。

高分辨骨算法的核心是对骨骼图像进行增强和重建。

传统的骨骼图像通常受到噪声、模糊和低对比度等问题的影响,使得医生在诊断过程中难以准确判断病变的位置和程度。

而高分辨骨算法通过图像增强技术,如锐化、增强对比度等方法,可以提高图像的清晰度和辨识度,使得医生能够更加准确地观察和分析病变部位。

高分辨骨算法还可以通过图像重建技术,将低分辨率的骨骼图像转化为高分辨率的图像。

这一过程中,算法会利用统计模型和图像插值等方法,通过预测和补全缺失的像素点,使得图像的细节更加清晰可见。

这种高分辨率的图像不仅可以提供更多的解剖结构信息,还可以帮助医生更好地识别和定位病变。

高分辨骨算法在临床诊断中有着广泛的应用。

例如,在骨折诊断中,高分辨骨算法可以帮助医生更加准确地判断骨折的类型和程度,为治疗方案的制定提供有力支持。

在关节疾病的诊断中,高分辨骨算法可以提供更清晰的关节结构图像,帮助医生准确定位和评估病变的程度。

在骨质疏松的筛查中,高分辨骨算法可以通过骨密度分析,帮助医生及早发现和预防骨质疏松的发生。

除了临床诊断,高分辨骨算法还在医学研究领域有着广泛的应用。

例如,在骨骼生长和发育的研究中,高分辨骨算法可以提供更精细的骨骼结构图像,帮助研究人员了解骨骼的生长规律和变化过程。

在骨代谢疾病的研究中,高分辨骨算法可以通过骨密度和骨质量分析,帮助研究人员了解疾病的发生机制和治疗效果。

尽管高分辨骨算法在医学图像处理中有着广泛的应用,但也存在一些挑战和问题。

首先,算法的准确性和稳定性需要进一步提高,以满足临床诊断的要求。

其次,算法的计算复杂度较高,需要大量的计算资源和时间。

BM算法原理图示详细讲解

BM算法原理图示详细讲解

A
B
C
E
C
A
B
E
… …
… …
P
A
B
C
A
B
2010/10/29 于 HoHai University 4216
BM 算法详细图解 编著:WeiSteve@ 自此,讲解完毕。
[Weisteven]
在 BM 算法匹配的过程中,取 Jump(x)与 Shift(x)中的较大者作为跳跃的距离。 BM 算法预处理时间复杂度为 O(m+s),空间复杂度为 O(s),s 是与 P, T 相关的 有限字符集长度,搜索阶段时间复杂度为 O(m*n)。 最好情况下的时间复杂度为 O(n/m),最坏情况下时间复杂度为 O(m*n)。
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
C
B
C
A
B
C
E
A
B
C
例二(说明情况 b):
T
A
B
C
B
A
D
F
T
B
C
F
A
Q
P
B
C
C
A
B
C
E
T
B
C
共同后缀为 TBC,寻找 P 中未匹配部分中是否出现过 TBC。发现未曾出现过。 那么我们就要找 P 的最长前缀同时又是 TBC 的最大后缀的情况。 发现只有 BC,那么 P 需要移动前缀 BC 至对齐 T 中的 BC。
A A
B B
C
A
B
由于 CAB 在前面 P 中未曾出现过,只能进行第二种情况的最大前缀的匹配。 上图中对应的就是已经匹配的部分 CAB 字段在 P 中前方的最大重叠 AB。 看出来了吧,最大的移动就是让 P 中的其实部分 AB 跟 T 中已匹配的字段 CAB 的 部分进行对齐。 移动后的结果如下:
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BM算法为了确定在不匹配的情况下最大的可移位距离而使用了两种启发,即“坏字符”启发和“好后缀”启发,两种启发均能导致最大为m的移动距离。

但是,由于“好后缀”启发的预处理和计算过程都比较复杂,Horspol于1980年发表了改进与简化BM 算法的论文,即Boye rMooreHorspoo(BMH)算法。

BMH算法在移动模式时仅考虑了“坏字符”策略。

它首先比较文本指针所指字符和模式串的最后一个字符,如果相等再比较其余m一1个字符。

无论文本中哪个字符造成了匹配失败,都将由文本中和模式串最后一个位置对应的字符来启发模式向右的移动。

关于“坏字符”启发和“好尾缀”启发的对比,孙克雷的研究表明:“坏字符”启发在匹配过程中占主导地位的概率为94.O3 ,远远高于“好尾缀”启发。

在一般情况下,BMH 算法比BM有更好的性能,它简化了初始化过程,省去了计算“好尾缀”启发的移动距离,并省去了比较“坏字符”和“好尾缀”的过程。

以下是BMH算法的具体实现过程:BMH.h文件:/* ------------------------------------------------------ */
/* FUNCTION BM : */
/* The Boyer-Moore String Searching Program. Given a */
/* text string text[] and a pattern string pat[], this */
/* function will find the first occurrence of pat[] in */
/* test[] by using the naive Boyer-Moore algorithm. */
/* */
/* Copyright Ching-Kuang Shene July/18/1989 */
/* ------------------------------------------------------ */ #include <string.h> /* for strlen() */ #define NOT_FOUND -1 void get_jump(unsigned char [], int []);
int BM(unsigned char [], unsigned char []); int BM(unsigned char text[], unsigned char pat[])
{
int jump_tab[256];
int t_len = strlen(text);
int p_len = strlen(pat);
int i, j, k;
int n; get_jump(pat, jump_tab); /* compute the jump table */ for (i = p_len - 1; i < t_len; )
{ /* comp. downward */
for (j=p_len-1, k=i; j >= 0 && text[k] == pat[j]; k--,j--);
if (j < 0) /* if pat[] exhausted ? */
{
return k + 1;
} /* YES, pattern found. */
else /* NO, update using jump_tab*/
{
printf("\n%s\n", text);
for (n = 0; n < k-j; n++)
printf(" ");
printf("%s", pat);
i += jump_tab[text[i]];
}
}
return NOT_FOUND; /* text[] exhausted. */
}
/* ------------------------------------------------------ */
/* FUNCTION get_jump : */
/* Given the pattern string pat[], this function */
/* computes a jump table, jump_tab[], by look at each char*/
/* in the pattern string. */
/* ------------------------------------------------------ */ void get_jump(unsigned char pat [], int jump_tab[])
{
int length = strlen(pat);
int i; for (i = 1; i < 256; i++) /* assume length is the gap*/
jump_tab[i] = length;
for (i = 0; i < length - 1; i++) /* now adjust them. */
{
jump_tab[(int)pat[i]] = length - i - 1;
}
} BMH.c文件:#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "bm.h"
#define MAXSIZE 100 void main(void)
{
unsigned char text[MAXSIZE];
unsigned char pat[MAXSIZE];
int answer, i; printf("\nBoyer-Moore String Searching Program");
printf("\n====================================");
printf("\n\nText String --> ");
gets(text);
printf( "\nPattern String --> ");
gets(pat); if ((answer = BM(text, pat)) >= 0)
{
printf("\n");
printf("%s\n", text);
for (i = 0; i < answer; i++)
printf(" ");
printf("%s", pat);
printf("\n\nPattern Found at location %d\n", answer); }
else
printf("\nPattern NOT FOUND.\n");
}。

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