划分算法造句
例句与造句
- 介绍了冲突关系的形式描述,研究了冲突关系与相容的数学原理,构造了集合的划分算法,运用划分算法解决了补考安排问题。
- 本文工作针对散乱点集的三角网格划分及优化、基于网格简化的真实感模型显示，以及重构曲面再设计等反求工程的关键技术中还存在的诸多问题，提出了相应的解决方案，并对关键算法和实现技术进行了深入研究，论文的主要成果包括： ( 1 )提出了一种有效的散乱数据点集的3d空间直接三角网格划分算法。
- 鉴于基于传统图划分算法的任务划分工具存在诸多不足,本文提出了并行网络模拟任务的优化划分方法,其思想是:首先从pdes机制出发,分析影响并行网络模拟性能的各种因素并建立一个能够综合考虑各种因素的并行网络模拟性能估计模型;其次,改进多级图划分算法,使得算法具有综合考虑模拟应用与模拟运行环境,同时在优化过程中使用性能估计模型指导划分,实现对影响并行网络模拟性能的三个因素(包括负载均衡、通信开销、安全时间窗口长度)的优化能力;最后,结合并行网络模拟性能估计模型与改进的多极图划分算法,实现了并行网络模拟任务的优化划分。
- 采用切片技术获得了截面轮廓，用delaunay三角网格划分算法将截面轮廓网格化，用精确定位技术保证了模型粘接的精度；在delaunay三角网格划分的基础上，实现了快速原型的三角形扫描。
- 为此本文研究了此类问题在微机机群环境下的可扩展并行算法，并改进了区域自动划分算法，并将这些算法应用到汽车碰撞的数值模拟，取得了比较满意的结果。
- 用划分算法造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- 研究了二维柱坐标系网格划分算法，并用此算法对五腔开放腔进行网格划分，采用时域有限差分与快速傅里叶变换相结合的方法计算了五腔开放腔/ 6 、 2 / 6 、 3 / 6 、 4 / 6 、 5 / 6模这五个模式的频率和场分布。
- 首先分析了经典的非参数法,对于四种具有代表性的核,从前述的三个性能评价方面做了分析和对比,指出了其速度快的优点和对非平稳图像适应性差的弱点,针对非参数法的弱点,重点研究了对非平稳图像适应良好的卡尔曼杂波抑制技术:建立了非平稳图像的类自回归模型,在此基础上建立了二维卡尔曼滤波基础的两个方程:状态方程和测量方程;建立了非平稳图像准平稳区域快速划分算法:基于四叉树法的有限分裂合并算法;二维空间的基于k排序的滤波路线算法,突破了空域滤波路线上区域相邻的限制;在这些研究的基础上实现了快速卡尔曼估计,实验验证了该方法相对逐点卡尔曼估计可以提高运算速度三倍左右;杂波抑制结果表明传统的高斯性检验并不适合卡尔曼估计后的残余图像,由此建立了残余图像的双参数拉普拉斯模型,实验表明其可以完好的吻合残余图像的概率密度曲线。
- 在上述技术研究的基础上,将曲面自动网格划分算法成功应用于板料成形模拟的cae软件中,该算法具有自适应能力强,网格生成速度快,稳定可靠等优点。
- 通过分析各种曲面的特点，总结出边界环在空间扩展、分裂、融合和封闭是3d三角划分算法的四个基本过程元素，任何类型的曲面的划分过程均为这些基本过程元素的有机结合，使得算法具有很强的适应性，能够方便处理各种类型曲面的散乱数据。
- 在单个房屋模型的基础上，本文进一步提出了区块和街区的概念来描述房屋间的组合关系，同时，也给出了区块的类型选择和区块的划分算法，房屋选择算法等。
- 然后是不规则三角形网格方法，对二维任意域内点集的狄洛尼三角划分理论进行阐述之后，分析狄洛尼三角划分算法；在此基础上把理论和算法与地形模型生成相结合，提出简化的插入算法，融合了dem点的筛选处理，解决了边界点的获取问题。
- 本文首先对三维散乱数据点重构曲面的典型算法和现有的曲面网格划分算法进行了分类与比较，针对现有的散乱点曲面重建算法存在的低效率和局限性问题提出了相应的解决方案。
- 文摘:有效地进行任务划分、控制并行粒度，才能充分利用并行计算机的资源，通过对复杂连续系统仿真程序特点的分析，提出了以状态方程为核心、以右函数段的计算为主要对象的自动任务划分算法，使用结果表明具有很好的并行效果。
- 文摘:提出一种专用于带有预设计模块的混合模式布局的划分算法.它基于扩展的mffc结群算法,结合自下而上的结群和自上而下的划分为一体进行混和模式下的划分.这样不仅可以使划分能够考虑电路本身的逻辑依赖,而且可以得到很好的"最小割"划分结果.实验结果表明,这种划分算法在层次式混合模式布局流程里起到了显著的作用.将此算法和当今国际上著名的划分包hmetis进行比较,结果表明此算法有一定的优势
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