一、关于正整数无序不重复剖分的探讨（论文文献综述）
李雅兰[1]（2021）在《网络匹配排除问题和容错性研究》文中指出影响超大型并行计算机网络系统稳定性的主要因素是处理器之间的互连情况,而互连网络的拓扑结构可以被模型化为图:图的点代表网络系统中的处理器元件,图的边代表处理器元件之间的物理连线.因此,互连网络相关性质研究可转化为研究图的相关性质.事实上,通过研究图的匹配问题和限制连通性,正是研究网络匹配排除和容错性这些热点问题的强有力工具.互连网络的匹配排除概念是Brigham等人2005年提出的.本文主要研究了图的条件匹配排除问题.讨论了条件匹配排除集满足单调性的情况,并给出了单调性不成立时的反例图.考虑了条件匹配排除数的上下界以及可以达到上下界的图类.分别刻画了具有小条件匹配排除数和大条件匹配排除数的奇偶阶的图.给出了条件匹配排除数的一些极值问题的求解.考虑用[0,1]中的值对M?bius立方体的边赋值,讨论了只删除边时该立方体的分数匹配排除集情况,得到当n ≥ 3时,M?bius立方体分数匹配排除数为n.在删边与删点同时进行的情况下,确定了n分别为:3和4时,M?bius立方体的分数强匹配排除集的结构.给出了n≥5时,M?bius立方体的分数强匹配排除数.为了考虑网络在点边发生故障时系统的一些特有性质的保持能力,用图的连通度、边连通度等传统参数来衡量网络的容错性.本文研究了l-限制边连通度与g-好邻边连通度,得到对同一个图两个连通度的单调性都成立,但是图与子图只有在l与g为0,即为经典连通度时单调性才成立.在l≥ 1以及g≥1时,给出了单调性不成立的图.确定了l和g的上下界.计算了路、圈、树、完全图、完全多部图、冠图的两个连通度的值.分别给出了两个连通度的上下界,并指出上下界都是可达的.刻画了具有较小l-限制边连通度与g-好邻边连通度的图类.讨论了l-限制边连通度与g-好邻边连通度的一些极值问题.网络的故障诊断就是识别故障处理器的过程.故障诊断在网络容错性方面起着至关重要的作用.诊断度是诊断能力的一个重要指标,也是判断网络故障诊断能力的重要参数.本文研究了环形匹配合成网络的g-限制条件连通度与g-限制条件故障诊断.PMC模型和MM*模型是两个常用的故障诊断模型,首先确定两个模型下环形匹配合成网络可诊断的充分必要条件.讨论了环形匹配合成网络的g-限制条件连通度的取值,同时刻画出了环形匹配合成网络的g-限制条件割集的结构.由环形匹配合成网络的g-限制条件连通度以及孤立点存在的情况下,分别考虑了在PMC模型和MM*模型下环形匹配合成网络的g-限制条件诊断,在排除故障点后希望网络的分支拓扑结构仍然能保持某种特定的结构,例如分支中存在圈,圈的存在可以使分支连通性更强.星图Sn是（n,k）星图Sn,k的特殊情况,已经有了星图Sn的圈点连通度结果.本文研究了（n,k）-星图Sn,k的圈点连通度.首先得到了Sn,2中最小圈长为3且圈上的所有边都是1-型边,接着得到了Sn,2的圈点连通度以及Sn,2的圈点割的结构.最后讨论了（n,k）星图Sn,k的圈点连通度.本文以图论为主要研究方法和工具,研究结果为工程师设计大规模可靠互连网络提供了有价值的理论参考,也为提高超大规模互连网络的容错性和安全性提供了理论依据.
辛佳[2]（2020）在《基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究》文中研究表明目前,车辆目标识别技术的研究与发展主要集中在二维图像领域。但由于从二维图像中提取的目标信息的表达能力和表现形式有限,基于二维图像的目标识别技术的发展也遇到了瓶颈。通过激光雷达测距得到的场景三维图像被称为三维距离像。在图像处理领域,激光雷达的三维距离像又被称为三维激光点云。通过三维激光点云,可以提取场景的三维数据信息,从而可以更好地感知目标物体,更好地进行目标识别工作。因此,论文基于三维激光点云构建了一个车辆目标识别系统以完成复杂场景下的车辆目标的识别分类工作,同时对系统各模块涉及的算法进行研究。为完成课题目标,论文主要研究了以下内容:（1）三维激光点云数据获取系统的搭建。设计客户端与雷达和转台的通信方案,同时对雷达采集的数据进行转化规范,最终获取后续算法实现所需要的点云数据。（2）三维激光点云数据预处理模块的实现。对场景点云数据进行坐标系转换、背景点移除、噪声点去除、单物体聚类分割操作以去除与后续识别过程无关的无效点云数据。在此过程中,提出一种新的基于激光雷达扫描特性的背景点移除算法,移除场景中的复杂无效点云;实现三种噪声点移除算法,最终采用了基于统计特征的移除方案;实现两种场景物体分割算法,最终采用了区域增长算法。（3）不同场景下的车辆目标识别。对车辆未被遮挡、车辆被单物体遮挡、车辆被多物体遮挡的场景分别进行识别工作。论文对比了由4种三维特征提取算法和2种分类模型组合得到的8种传统识别方案的识别效果。提出一种新的结合了改进的视点特征和尺寸特征的特征提取算法（Improved Viewpoint Feature Histogram-Size,IVFH-S）,并利用K近邻搜索模型进行车辆目标识别工作。实验结果表明该方案的识别正确率在不同场景下均明显优于传统方案。最后对各模块算法进行封装并加入交互性设计,得到一个可用性高的车辆识别软件。
张加乐[3]（2018）在《面向求解三维复杂流动问题的GPU并行算法及其应用研究》文中指出近年来,一种新的基于GPU（Graphics Processing Unit）的并行计算技术,随着图形快速渲染需求应运而生,备受工程界和学术界的关注。基于GPU异型架构发展新型的并行算法,已成为当前计算流体力学（CFD）领域研究的热点之一。本文紧扣这一并行算法发展的趋势,结合工程应用中经常遇到的Euler方程和Navier-Stokes方程三维复杂流动求解问题,开展了适合处理复杂几何外形的有限体积法和无网格算法的GPU并行化研究。先对显式格式网格方法的GPU并行化改造问题进行了研究。针对格点格式有限体积法,围绕并行计算任务划分、GPU线程结构和核函数（Kernel）构建以及数据存储结构构造等问题,开展了GPU并行化改造工作。具体根据有限体积法计算流程,提出了GPU并行任务划分的一般方法;再根据计算发生的位置对并行任务进行分类,并依此构建出与各自计算规模相适应的GPU线程结构和核函数。进一步为了提高核函数的数据访问效率,提出了适合GPU的格点格式有限体积法数据存储结构,该结构能较好地满足GPU内存合并访问要求。最后,用翼型和机翼典型绕流算例对发展的显式格式有限体积GPU并行算法进行了并行加速效率考核,取得了预期的效果。接着研究了隐式格式网格方法的GPU并行化改造问题。隐式格式固有的强数据依赖性不适合GPU线程运算数据独立性（Data Independency）的要求。本文针对这一瓶颈问题,提出了网格顶点着色分组方法。通过着色处理将网格顶点分为一系列颜色分组,使得每一分组内不同网格顶点的隐式计算相互独立。利用所提网格顶点着色分组方法,成功地对LU-SGS格式进行了GPU并行化改造,发展出适合GPU并行计算的LU-SGS隐式格式,并结合Euler方程和Navier-Stokes方程的求解,用典型绕流算例对发展的隐式格式有限体积GPU并行算法进行了考核运算。结果表明,如预期,发展的隐式格式GPU并行算法计算效率能进一步提升,相比显式格式能进一步提高2至4倍左右。最后开展了无网格方法的GPU并行化研究,致力于发展出无网格GPU并行算法。无网格方法计算区域的离散只涉及布点,具有灵活性而特别适合复杂外形复杂绕流问题的处理,但因其点云结构等特殊性,算法的GPU并行化在国内外还不多见。本文结合无网格点云结构特点,构建并行线程与无网格点云中心点之间的点映射关系,提出了基于这一点映射的无网格GPU并行化改造的实施方法。具体先结合Runge-Kutta格式,发展了显式格式无网格GPU并行算法;再在显式算法取得成功的基础上,开展了隐式无网格GPU并行算法的研究。结合无网格点云结构特点,提出了基于点云拓扑关系的点着色分组技术,成功地发展出隐式格式无网格GPU并行算法。接着对发展的算法开展了并行加速效率进一步提升的研究。具体在上述基于点映射的无网格GPU算法框架下,研究了核函数合并方法,因降低了总内存访问量,提高了整体计算效率;同时,针对不规则点云上GPU算法的计算效率相对较低的问题,提出了无网格点分层着色排序（Multi-Layered Point Reordering,MLPRO）方法,有效地提高了无网格点云卫星点的有序性,提高了GPU算法的并行加速效率。最后,基于所提算法,成功地研制了相应的无网格GPU计算程序,完成了对典型二维流动算例的考核验算,并成功地推广应用到了三维粘性流动问题的求解。所有算例都取得了GPU加速效果,相比单核CPU,显式算法GPU加速最多达85倍,隐式算法还可进一步提升2到5倍,同时算例也表明,所提核函数合并和MLPRO排序等措施也能显着提升算法效率。
胡晋宾[4]（2015）在《基于数学课程知识观的高中数学教科书编写策略研究》文中指出对于学校教育来说,知识毫无疑问是课程和教学的核心。而从历史上来看,知识观决定着课程观和教学观,有什么样的知识观,就会有什么样的课程设计和教学实施。每一次课程改革都是在特定的知识观影响下展开的,知识观是历次课程改革的分歧焦点。对于课程物化载体的教科书来说,它的编写也是知识观指导下的创作活动。基于当下的高中数学课改现实,研究教科书编写策略既有理论意义也有实践意义。从数学哲学、心理学和教育学这样3个视角来透视知识观发现:数学哲学视角的知识观强调对宏观的数学知识发生、确证、发展、结构、属性、应用等方面的反思和追问,心理学视角的知识观强调对微观的认知过程与机制、知识分类与传递等方面的解析和实证,教育学视角的知识观强调对学校中的数学知识的价值、筛选、组织、传递、教授、习得等方面的关切和侧重。数学知识观是隐藏在数学课程观和数学教学观背后的前提性根源,有什么样的数学知识观,就有什么样的数学课程观、数学教学观和数学学习观。在数学教育领域,数学观和数学知识观不是一个概念,但是经常被混淆着使用。本文认为,前者是有关数学发展的“世界观”,使用场合主要是数学研究,隶属于“数学哲学”;后者是关照数学教育的“知识观”,使用场合主要是数学教育,隶属于“数学教育哲学”。如果把数学教育当作基于数学知识的教育,并从知识的角度来考察和反思数学教育的话,那么形成的关于数学知识的看法就是数学知识观。而数学课程知识观是数学知识观的一个子集,就是指关于数学课程知识的观念,它是立足数学课程、关照数学课程、服务数学课程的一种数学知识观。数学教科书中体现的数学课程知识不同于数学科学知识,不同于生活数学知识,而是学校教育中的数学知识。同时,它是以客观的、共同的数学科学知识为基础,整合了同龄人中的生活情境、个人知识中的共性成分以及其他学科知识（如物理、化学等）等知识形态,揉进了教学法加工和编辑技术等元素,预设教学方式并以纸质文本呈现出来的整合知识。数学教科书知识的特点是,它假借以静态陈述的数学知识为躯壳,负载了教育理念的课程价值,预设有知识获得的教学方式。借鉴有关知识观的理论框架研究,我们赋予数学学科含义,认为数学课程知识观有3个维度,即数学知识本质观、数学知识价值观和数学知识获得观。理想的数学课程知识观理论图景是:数学知识本质是一种模式化的思维创造,数学知识价值是一种辩证性的复杂谱系,数学知识获得是一种参与式的社会建构。特别地,我们指出,应该强调借助数学教科书的编写去引导师生形成全面的、辩证的、现代的数学知识观。基于上述三维框架,对历史上数学教科书中隐匿的数学知识观进行了考察,对现实中教科书作者和数学教师的数学课程知识观以及数学教科书编写策略认同进行了问卷调查和相关分析。无论是从历史上6个版本教科书的文本考察来看,还是从现实中26名中学数学教科书作者和515名数学教师的问卷调查来看,知识观都影响了教科书编写策略;反过来,教科书编写策略中预设了不同的知识本质、知识价值和知识获得观念,从而又导致教学中不同数学知识观的形成。它们之间的关系,是统一的、辩证的。对于教科书作者来说,不同知识观导致了编写策略的不同认同,这种认同直接影响了编写策略,从而导致不同的教科书编写方式,间接影响了使用教科书的广大师生的数学知识观。正因为编写策略导致不同的教科书编写方案,因此优质的教科书编写应该寻求或者采用先进的数学课程知识观来做为指导。数学教科书编写是教科书作者在数学课程知识观显性或者隐性影响下的创造性活动,有什么样的数学课程知识观,就有什么样的高中数学教科书编写策略认同——持有传统的、机械的、静态的数学课程知识观,认同传统的、机械的、静态的高中数学教科书编写策略（大致强调知识、结果、显性、学科、传授、内部等）;持有现代的、辩证的、动态的数学课程知识观,认同现代的、辩证的、动态的高中数学教科书编写策略（大致强调文化、过程、隐性、活动、建构、外部等）。基于数学课程知识观理论图景,对高中数学教科书编写策略进行了理论建构,并以3个课时的内容进行了微型实证和验证反思。首先,本文认为基于数学课程知识观视角的高中数学教科书编写策略的指导思想有3个,即:数学教科书应该具有学科性,数学教科书应该具有教学性,数学教科书应该具有人文性。其次,在此基础上我们提出如下6条具体的编写设想。第一条,经历数学化:衔接知识的过程与结果样态。第二条,揭示潜隐性.:兼顾知识的外显和内敛价值。第三条,渗透心理化:整合知识的逻辑和心理顺序。第四条,创设关联性:搭建知识的内部和外部链接。第五条,彰显主体性.:协调知识的科学和人文特质。第六条,体现交互性:铺设知识的传授和建构渠道。对于我国实际来说,数学教科书编写以前主要是国家行为,受到传统的教育理念的深刻影响;现在教科书多元化以后,编写策略是教科书建设的一个重要研究课题。因此,我们主张高中数学教科书在编写的时候,立足于数学知识的结果、显性、逻辑、内部、传授维度的基础上,尤其要注意数学知识的过程、隐性、心理、外部和建构维度,把它们辩证地平衡起来,防止矫枉过正的简单化和一分为二的片面性,从而实现数学知识的最大教育价值和最佳育人效果。
姚亚盼[5]（2015）在《三维重建中的点云精简研究》文中指出近年来，随着人们对虚拟现实技术的关注增加，如何得到更好的三维重建效果越发引起研究者们的关注，而在三维重建过程中，对三维点云数据处理的重点又在于对三维点云数据的精简，所以，对三维点云数据的精简技术的研究是一个研究热点。本文研究内容主要集中在如何将多视角下采集得到的三维点云数据配准成为一个整体的三维点云数据和在进行配准等预处理之后的三维点云精简两个方面。具体研究内容如下：本文首先通过利用Kinect相机获取多视角下物体的三维点云信息，在对三维点云数据进行预处理时，对传统的ICP算法进行改进，给出了一种基于多视角的改进ICP算法，并利用该算法进行多视角下的三维点云配准，从而得到被测物体的整体三维点云数据。其次，阐述了一种改进的点云精简算法。通过利用八叉树对三维点云数据进行拓扑划分，然后利用曲率与法向量结合的方法判断点云的特征信息，根据判断结果进行点云精简，避免了对曲面上的点云精简过度，可以使得后续三维重建过程得到更好的重建效果。最后，利用Kinect相机采集三维点云数据时自身的特点，提出了一种结合彩色图像的点云精简方法，这种方法能够避免采集及精简过程造成的物体表面一些曲率没有显着变化但却是特征信息的点云数据的丢失，可以对物体表面特征信息进行很好的保留。
刘新月[6]（2014）在《图的（p,1）-全标号和非正常标号》文中进行了进一步梳理图的标号问题是图论研究的主要问题之一,它有着丰富的理论内容和应用背景.图标号问题的一种实际应用背景源于频道分配问题：某一区域有若干电台,不同电台要使用不同频率的无线电波发送信号.为避免相互干扰,位置十分接近的电台要使用相差足够远的频率；位置较近的电台要使用有一定相差的频率.将频道分配给电台,目标是在保证电台互不干扰的前提下使用最少的频道资源.受此问题启发,Griggs和Yeh引入了L（2,1）-标号.2000年,G.J. Chang[5]等人将其推广到了L（p,1）-标号,这个问题在许多文献中有过研究Whittcscy[6]等人研究了图G的剖分图的L（2,1）-标号.图G的剖分图s1（G）是在图G的每条边上插入一个点得到的图.图s1（G）的L（p,1）-标号对应原图G的（p,1）-全标号.定义1.2.1图的一个k-L（2,1）-标号是从其顶点集V（G）到非负整数集{0,1,…,k}的一个映射f：V（G）→{0,1,…,k},使得：（1）对G中任意两点u,v,若d（u,v）=1,则|f（u）-f（v）|≥2；（2）对G中任意两点u,v,若d（u,v）=2,则|f（u）-f（v）|≥1.使得图G存在k-L（2,1）-标号的最小正整数k,称为图G的L（2,1）-标号数,记为λ（G）.与此相似,我们可以定义L（p,1）-标号.定义1.2.2图的一个k-L（p,1）-标号是从其顶点集V（G）到非负整数集{0,1,…,k}的一个映射f：V（G）→{0,1,…,k},使得：（1）对G中任意两点u,v,若d（u,v）=1,则|f（u）-f（v）|≥p；（2）对G中任意两点u,v,若d（u,v）=2,则|f（u）-f（v）|≥1.使得图G存在k-L（p,1）-标号的最小正整数k,称为图G的L（p,1）-标号数,记为λp（G）.定义1.2.3图G的（p,1）-全标号是对图G的顶点和边的一个标号分配,即存在映射f:V（G）∪E（G）→{0,1,…,k),使得：（1）G中任意相邻两点u,v,有|f（u）-f（u）|≥1；（2）G中任意相邻两边e,e’,有|f（e）-f（e’）|≥1；（3）G中任意相关联的点u和边e,有|f（u）-f（e）|≥p.称这样的一个分配为图G的（p,1）-全标号.（p,1）-全标号的跨度为两个标号差中的最大值.图G的（p,1）-全标号的最小跨度称为（p,1）-全标号数,记作λTp（G）不难看出,图的（p,1）-全标号是加强了条件的全染色问题,即还要求任意一点与其关联边的标号至少相差p.Havet和yu提出了图的（p,1）-全标号,并研究了λTp（G）的平凡上下界.证明了对任意图G,均有λTp（G）≥△+p-1,λTp（G）≤2△（G）+p-1,并提出了猜想λTp（G）≤min{△（G）+2p-1,2△（G）+p-1} Havet[8]改进了（2,1）-全标号的某些结果,得到了若△（G）≥2,则λTp（G）≤2△（G） Havet和yu猜想若G为连通图,△（G）≤3,且G≠K4,则λTp（G）≤5.图G的最大平均度mad（G）是其所有真子图的平均度的最大值,即mad（G）=max{2|E（H）|/|V（H）|,H∈G}.本文所研究的图都是无向简单图.在本文的第二章中,我们研究了图的（p,1）-全标号,主要得到了如下结论：定理2.1.4若G为连通平面图,△（G）≤3,最大平均度mad（G）<9/4,则λ2T（G）≤5.定理2.1.5若G为连通平面图,△（G）≤4,最大平均度mad（G）<5/2,则λT2（G）≤7.定义2.2.1任意连通图G,其顶点集为V（G）={v1,v2,…,vn}.G’表示G的复制图,顶点集为V（G’）={v’1,v’2,…,v’n},倍图D（G）构造如下：把G中每个顶点和G’中对应复制点连接起来,即：V（D（G））=V（G）∪V（G’）,E（D（G））=E（G）∪E（G’）∪{v1v’1,v2v’2,…,vnv’n}.定理2.2.5Gn表示阶为n的圈,则λTp（D（Cn））=p+3,若n三0（mod2）；p+3≤λTp（D（Cn））≤p+4,若n≡1（mod2）.定义2.2.2Fm表示阶为m+1的扇,当n个扇Fm的扇心连成圆时,用Cn·Fm表示,记V（Cn）={v1,v2,…,vn),则V（Gn·Fm）=V（Gn）∪{uij|i=1,2,…,n；j=1,2,…,m),E（Cn·Fm）=E（Cn）∪{viuij|i=1,2,…,n；j=1,2,…,m}∪{uijuij+1|i=1,2,…,n；j=1,2,…,m-1}.定理2.2.7若n为偶数,则λpT（Gn·Fm）=p+3,当m=1时；m+p+1≤λTp（Cn·Fm）≤m+p+2,当m≥2时,其中p≥2.定义2.2.3设G和G’表示两个简单图,其顶点集为V（G）={u1,u2,…,un}, V（G’）={v1,v2,…,vn)在G和G’之间叠加匹配：uivi,uivi+1,uivi+2,…,uivi+m,…,uivi+（n）,其中i=1,2,…,n；m=0,1,2,…,n；当i+m>n时,i+m为模n意义下的加法.这样得到的一系列图G（1）n,nG（2）n,n,…,G（n）n,n,称为图G和图G’的弱联图.定理2.2.9设Pn表示阶为n的路,则m+p+2≤λTp（P（m+1）n,n）≤m+p+4, m=0,1,2,…,n一2,n≥4.定理2.2.11设Cn表示阶为n的圈,当n为偶数时,有m+p+3≤λTp（C（m+1）n,n）≤m+p+5,m=0,1,2,…,n-1.定理2.3.6平面图G,最大度为△（G）,若其最大度点导出子图中含有奇圈,则λTp（G）≥△（G）+p.定理2.3.7平面图G,最大度为△（G）,若其最大度点导出子图是r-正则的,且△（G）一p<r,则λTp（G）≥△（G）+p.在频率分配背景下,还可能出现以下情况：接收频率波段的某些站点已坏掉或不受控制.反映在标号问题中,可允许某些顶点标号不受限制.对此,可研究非正常的标号问题.定义3.1.1p,q,r,s为非负整数,其中p≥q.图G的非正常（r,s,p,g）-标号是对图G的顶点集的一个整数分配L,使得：（1）若d（u,v）=1,则对每一u∈V（G）,除N（u）中至多r个顶点外,有|L（u）-L（v）|≥p；（2）若d（u,v）=2,则对每一u∈V（G）,除{v|d（u,v）=2}中至多s个顶点外,有|L（u）-L（v）f≥q.图G的非正常（r,s,p,q）-标号的最小跨度,记作λ（r,s）（G；p,q）称为G的λ（r,s）（G；p,q）数.若任意两个相邻顶点u,v不满足上述条件,即有|L（u）-L（v）|≤p,则称v为u的坏点,反过来,u也称为v的坏点；若距离为2的两个点u,v也不满足上述条件,即有|L（u）-L（v）|≤q,则称v为u的坏点,同时u也称为v的坏点.在图G中,若对任意两个坏点u和v,均有L（u）=L（v）,则由此得到的图G的一个非正常（r,s,p,q）-标号称为图G的一个非正常（r,s,p,q）’-标号.将这个非正常（r,s,p,q）’-数记作λ（r,s）（G；p,q）.在本文的第三章,我们主要得到了如下结论：定理3.1.3平面图G,不含4到9圈,p,g,r,s为正整数,p≥q,G的最大度为△,则λ（r,s）（G；p,q）≤（2q-1）（△-r-s）+4p+4q-4.
陈聪梅[7]（2013）在《基于Kinect的三维点云数据处理》文中提出由于三维激光扫描的软硬件水平日趋成熟和大众化，相应的三维点云数据的处理技术成为越来越受关注的研究热点，广泛应用于计算机动画、医学图像处理、文物保护、地形勘探和数字化媒体创作等领域。随着扫描设备的采样精度和扫描速度不断提高，获取的点云数据呈海量增长，导致后期的多视拼接、表面重建和数据存储对硬件处理设备带来新的挑战和压力。针对目前基于三维扫描设备的数据处理的计算量大、复杂度高、需要在高性能的设备上才能处理、不能在各个领域广泛应用等问题，并结合深度体感设备Kinect，本文提出了一种能够在中低端计算机上实现的简单、高效的三维点云数据处理方法，其中包括点云拼接及表面重建算法等关键技术，主要研究工作和贡献概括如下：首先，本文从深度体感设备Kinect出发，详细介绍了该设备基于PC上的开发及其颜色和深度信息的获取原理，并对采集得到的点云数据进行阈值分割和拓扑关系的建立等预处理，大大提高点云拼接及表面重建处理的速度。其次，本文提出了一种基于几何特征不变量的拼接方法。该方法通过曲率和邻域标识相似度等度量来确定匹配点关系，根据匹配点之间的坐标变换估算初始刚体变换的旋转和平移矩阵，将不同视角的点云数据初始配准在同一坐标系下。然后根据最近点迭代法算法，利用奇异值分解，迭代计算精确配准的刚体变换，以完成多视拼接。再次，本文对以往基于区域生长的表面重建算法进行改进：根据平坦度大小确定初始点构造初始三角形，以增强三角剖分的鲁棒性；通过对邻域的不同定义，选择搜索范围，实现非连通区域的连接；利用双三次样条插值函数拟合曲面，修复点云孔洞，改善网格重建质量。最后，本文在Visual Studio2008开发环境下结合OpenCV和OpenGL底层图形库混合编程设计并实现点云拼接及表面重建算法，取得了良好的结果。
尹飞,杨方,燕子宗[8]（2010）在《Ferrers图在正整数拆分中的应用》文中指出正整数的拆分与许多计数问题有着密切的关系.文章运用Ferrers图讨论了正整数拆分问题,得到正整数拆分的共轭拆分表达式,证明了正整数进行拆分的拆分数,可转化为求较小数n-m（m+1）/2的拆分数.
王宝丽[9]（2009）在《关于路核和路剖分的研究》文中研究说明图G最长路的阶称为环游阶,记为τ（G）.顶点集V（G）的子集S称为图G的Pn-核,如果满足τ（G[S]）≤n-1且V（G）-S的每一个顶点v与G[S]中阶为n-1路的端顶点相连。把顶点集V（G）剖分成A,B两部分,使得τ（G[S]）≤a和τ（G[S]）≤b,此剖分称为G的一个（a,b）一剖分。本文证明了对于n<（?）-1的正整数,任意围长为g的图都有一个Pn+1-核.并且还得到,如果τ（G）=a+b,其中1≤a≤b,图G的围长g>（?）（a+1）,那么G有一个（a,b）-剖分。
周祖煜[10]（2008）在《面状空间数据拓扑关系快速构建方法研究》文中进行了进一步梳理在GIS中使用具有拓扑关系的空间数据,不仅使空间实体数据量大大减少,而且解决了邻接关系和网络关系问题。空间数据拓扑关系的建立一直是GIS研究的重要问题和难点,这一问题被列入相关国际组织的研究重点,而其中面状空间数据拓扑关系的建立又是重中之中。目前,面状拓扑关系算法存在着处理效率不高、海量数据处理能力较差等问题。GIS的飞速发展又对空间数据处理效率提出了新的更高的要求,为此,针对面状空间数据拓扑关系的建立问题,本文通过对三角网技术展开深入的研究,提出基于不规则三角网的面状空间数据拓扑关系的构建算法体系。为了解决海量空间数据三角网的快速建立问题,经过对点数据的预处理,提出了基于有序点集的快速构建不规则三角网的方法,并在此基础上给出了三角网的维护方法。海量折线求交处理中的大量无效求交判断是GIS中高系统耗费的环节,本文通过将三角网进行折线约束,进而提出基于三角网的折线求交算法,大大减少了无效判断,提高了处理效率。为了实现弧段的组织,本文提出了基于三角网的弧段快速组织方法和基于三角网的弧段拓扑关系的快速构建方法。在弧段组织的基础上,本文提出了多边形组织方法,同时构建了多边形与弧段的拓扑关系。为了解决孤岛和内点的归属问题,本文提出了基于三角网的外多边形快速归属算法和基于三角网的内点快速归属算法,完成整个面状空间数据拓扑关系构建体系。为了提高算法的稳定性和适应性,本文还提出了模糊处理方法。本文提出的算法体系由于充分利用了三角网的邻接性和自适应性,经过对比测试和大量的实验数据检验证明,算法高效、稳定、适应性强。
二、关于正整数无序不重复剖分的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于正整数无序不重复剖分的探讨（论文提纲范文）
（1）网络匹配排除问题和容错性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 图与互连网络 |
| 1.2 图的基本概念与互连网络模型 |
| 1.2.1 图的基本概念与记号 |
| 1.2.2 互连网络模型和诊断模型简介 |
| 1.3 互连网络的匹配排除问题研究进展 |
| 1.4 互连网络的容错性与故障诊断问题研究进展 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 M?bius立方体的分数匹配排除数与分数强匹配排除数 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 M?bius立方体的分数匹配排除数与强匹配排除数 |
| 2.3 M?bius立方体的分数强匹配排除集的结构 |
| 第三章 图的条件匹配排除数 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 条件匹配排除数的上界 |
| 3.3 给定条件匹配排除数的图 |
| 3.4 条件匹配排除数的极值问题 |
| 第四章 图的l限制与g-好邻边连通度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 几类图的l-限制与g-好邻边连通度 |
| 4.3 l-限制与g-好邻边连通度的上下界 |
| 4.4 具有较小l-限制与g-好邻边连通度图的刻画 |
| 4.5 l-限制与g-好邻边连通度的极值问题 |
| 第五章 环形匹配合成网络的g-限制条件故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 两种诊断模型 |
| 5.3 环形匹配合成网络的g-限制连通度 |
| 5.4 环形匹配合成网络的g-限制故障诊断 |
| 第六章 (n,k)-星图的圈点连通度 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 (n,2)-星图的圈点割结构 |
| 6.3 圈点连通度 |
| 第七章 全文总结及进一步的研究工作 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间完成或发表的论文 |
| 致谢 |
（2）基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别的研究背景及意义 |
| 1.1.2 三维成像激光雷达及三维激光点云 |
| 1.1.3 基于三维激光点云的目标识别及其国内外进展 |
| 1.2 基于三维激光点云的车辆目标识别涉及的关键技术 |
| 1.2.1 点云数据的获取与转化技术 |
| 1.2.2 三维点云数据预处理技术 |
| 1.2.3 三维激光点云特征提取技术 |
| 1.3 课题研究任务及论文安排 |
| 1.3.1 课题研究任务 |
| 1.3.2 论文安排 |
| 第二章 点云数据信息的获取与转化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维激光雷达扫描平台 |
| 2.3 与扫描平台通信的客户端控制系统 |
| 2.3.1 基于串口通信的转台控制系统 |
| 2.3.2 基于网络通信的雷达控制系统 |
| 2.4 三维点云坐标信息的获取与规范 |
| 2.4.1 雷达数据包的获取及解析 |
| 2.4.2 三维点云PCD文件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 场景三维点云数据的预处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 坐标系转换 |
| 3.3 背景点移除 |
| 3.3.1 基于雷达扫描特性的背景点移除方法 |
| 3.3.2 背景点移除效果 |
| 3.4 杂散点去除 |
| 3.4.1 杂散点产生的原因 |
| 3.4.2 基于体素的杂散点移除方案 |
| 3.4.3 基于密度的杂散点移除方案 |
| 3.4.4 基于统计分布的杂散点移除方案 |
| 3.4.5 三种杂散点移除算法对比分析 |
| 3.5 基于点云分割的单物体聚类 |
| 3.5.1 传统目标分割算法 |
| 3.5.2 基于欧式距离的欧式聚类算法 |
| 3.5.3 基于法向量的区域增长算法 |
| 3.5.4 两种算法的分割性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 复杂场景下的车辆目标识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 车辆模型库点云数据集的扩充及建立 |
| 4.3 传统点云目标特征提取算法及特征模型库的构建 |
| 4.3.1 PFH算法 |
| 4.3.2 FPFH算法 |
| 4.3.3 VFH算法 |
| 4.3.4 ESF算法 |
| 4.4 待识别车辆目标的提取 |
| 4.5 基于传统特征提取算法的车辆目标在线识别 |
| 4.5.1 基于传统特征的识别方案 |
| 4.5.2 识别结果分析 |
| 4.6 基于IVFH-S的车辆目标识别 |
| 4.6.1 IVFH-S算法 |
| 4.6.2 基于K近邻的在线识别 |
| 4.6.3 识别结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 车辆识别软件设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 车辆识别软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作及创新点 |
| 6.1.1 论文主要工作 |
| 6.1.2 创新点 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果目录 |
（3）面向求解三维复杂流动问题的GPU并行算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 网格方法与无网格方法简介 |
| 1.3 GPU并行CFD方法研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 流场数值计算方法基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 流动控制方程 |
| 2.2.1 RANS方程 |
| 2.2.2 Spalart-Allmaras一方程湍流模型 |
| 2.2.3 方程无量纲化 |
| 2.3 控制方程的离散近似 |
| 2.3.1 通量计算格式 |
| 2.3.1.1 JST中心格式 |
| 2.3.1.2 Roe迎风格式 |
| 2.3.1.3 粘性通量计算格式 |
| 2.3.2 时间推进方法 |
| 2.3.2.1 显式四步Runge-Kutta方法 |
| 2.3.2.2 隐式LU-SGS方法 |
| 2.3.3 边界条件 |
| 2.3.3.1 物面边界条件 |
| 2.3.3.2 远场边界条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 GPU并行化技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GPU硬件架构及其并行机制 |
| 3.2.1 GPU硬件架构 |
| 3.2.2 GPU并行机制 |
| 3.3 CUDA统一编程模型 |
| 3.3.1 核函数及其线程结构 |
| 3.3.2 GPU存储器类型 |
| 3.3.3 并行线程通信与同步 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网格算法GPU并行化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 显式格式网格算法的GPU并行化 |
| 4.2.1 显式格式GPU并行算法实施 |
| 4.2.1.1 并行任务的划分 |
| 4.2.1.2 核函数及其线程结构的构建 |
| 4.2.1.3 数据存储结构的构造 |
| 4.2.2 显式GPU算法数值算例 |
| 4.2.2.1 算法性能评估指标 |
| 4.2.2.2 线程结构及网格规模测试 |
| 4.2.2.3 典型流动算例计算与分析 |
| 4.3 隐式格式网格算法的GPU并行化 |
| 4.3.1 并行隐式计算格式构造 |
| 4.3.1.1 标准LU-SGS格式 |
| 4.3.1.2 网格顶点着色分组技术 |
| 4.3.1.3 并行MC-LUSGS格式 |
| 4.3.2 隐式格式GPU并行算法实施 |
| 4.3.2.1 隐式算法整体流程 |
| 4.3.2.2 数据存储结构的调整 |
| 4.3.2.3 隐式格式核函数的构建 |
| 4.3.2 隐式GPU算法数值算例 |
| 4.3.2.1 算法性能评估指标 |
| 4.3.2.1 二维RAE2822 翼型跨声速绕流 |
| 4.3.2.2 二维30P-30N三段翼型亚声速绕流 |
| 4.3.2.3 三维DLR-F4 机翼跨声速绕流 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 无网格算法GPU并行化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 无网格数值方法基础 |
| 5.2.1 无网格点云 |
| 5.2.2 最小二乘导数拟合 |
| 5.2.3 RANS方程离散近似 |
| 5.3 无网格算法的GPU并行化实施 |
| 5.3.1 无网格GPU算法计算流程 |
| 5.3.2 基于点映射关系的核函数 |
| 5.3.3 无网格算法数据存储结构 |
| 5.4 无网格GPU并行算法性能优化 |
| 5.4.1 核函数合并 |
| 5.4.2 MLPRO排序 |
| 5.5 无网格GPU算法数值算例 |
| 5.5.1 无粘流动算例 |
| 5.5.1.1 二维NACA0012 翼型跨声速绕流 |
| 5.5.1.2 二维NLR7301 翼型亚声速绕流 |
| 5.5.1.3 三维ONERA M6 机翼跨声速绕流 |
| 5.5.2 粘性流动算例 |
| 5.5.2.1 二维平板边界层 |
| 5.5.2.2 二维RAE2822 翼型跨声速绕流 |
| 5.5.2.3 三维DLR-F6 翼身组合体跨声速绕流 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 本文研究的创新之处 |
| 6.3 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）基于数学课程知识观的高中数学教科书编写策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 缘起和目标:绪论 |
| 1.1 研究缘起及问题 |
| 1.1.1 研究缘起 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究价值 |
| 1.2.1 理论价值 |
| 1.2.2 实践价值 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 数学课程知识观 |
| 1.3.2 高中数学教科书 |
| 1.3.3 编写策略 |
| 1.4 研究路径及方法 |
| 1.4.1 研究路径 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 综述和评论:相关研究及其进展 |
| 2.1 关于知识观及数学(知识)观的研究 |
| 2.1.1 关于知识观的研究 |
| 2.1.2 关于数学(知识)观的研究 |
| 2.2 关于高中数学教科书编写策略的相关研究 |
| 2.2.1 关于功能目标和编写原则的研究 |
| 2.2.2 关于内容素材和组织呈现的研究 |
| 2.2.3 关于语言图表和教材评价的研究 |
| 2.2.4 关于编辑技术和其他学科的研究 |
| 2.3 关于知识观、数学(知识)观和课程教材关系的研究 |
| 2.3.1 课程和教材对数学(知识)观形成的影响 |
| 2.3.2 课程和教材中的数学(知识)观前提及其体现 |
| 2.3.3 利用课程和教材去培养数学(知识)观的建议 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 梳理和考察:多维视角的知识观审视及其对数学课程和教科书的影响 |
| 3.1 知识与知识观 |
| 3.1.1 知识 |
| 3.1.2 知识观与认识论、知识论 |
| 3.2 多维视角下的知识观审视 |
| 3.2.1 数学哲学视角下的知识观 |
| 3.2.2 心理学视角下的知识观 |
| 3.2.3 教育学视角下的知识观 |
| 3.3 知识观对数学课程和教科书编写的影响 |
| 3.3.1 从数学哲学视角来看 |
| 3.3.2 从心理学视角来看 |
| 3.3.3 从教育学视角来看 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 厘清和界定:数学课程知识观涵义、图景及其观照下的高中数学教科书 |
| 4.1 数学观与数学知识观辨析 |
| 4.1.1 数学观是有关数学发展的“世界观” |
| 4.1.2 数学知识观是面向数学教育的知识观 |
| 4.2 数学课程知识观的提出及其图景 |
| 4.2.1 数学课程知识观的概念及其特点 |
| 4.2.2 数学课程知识观是知识教育立场的价值综合 |
| 4.2.3 数学课程知识观的理论图景概述 |
| 4.3 数学课程知识观下的高中数学教科书编写透视 |
| 4.3.1 基于数学课程知识观精选的学科知识 |
| 4.3.2 作为编写策略加工过的课程知识 |
| 4.3.3 借助教科书编写引导数学(知识)观发展 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 检视和辩驳:数学课程知识观及教科书编写策略的历史存在和现实认同 |
| 5.1 中外教科书里隐匿的数学课程知识观 |
| 5.1.1 以《几何原本》和《九章算术》为例:1949年以前的典型 |
| 5.1.2 以SMP版和人教大纲版为例:1970年前后的典型 |
| 5.1.3 以CPMP版和苏教课标版为例:2000年以来的典型 |
| 5.2 数学课程知识观及高中数学教科书编写策略问卷设计 |
| 5.2.1 理论维度设计 |
| 5.2.2 项目鉴别度、信度和效度 |
| 5.3 对中学数学教科书作者的调查 |
| 5.3.1 教科书作者的数学课程知识观 |
| 5.3.2 教科书作者的编写策略认同 |
| 5.3.3 教科书作者的数学课程知识观和编写策略认同的相关研究 |
| 5.4 对高中数学教师的调查 |
| 5.4.1 高中数学教师的数学课程知识观 |
| 5.4.2 高中数学教师的编写策略认同 |
| 5.4.3 高中数学教师的数学课程知识观和编写策略认同的相关研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 反思和建构:数学课程知识观下的高中数学教科书编写策略设想 |
| 6.1 数学课程知识观下高中数学教科书编写策略的指导思想 |
| 6.1.1 数学教科书应该具有学科性 |
| 6.1.2 数学教科书应该具有教学性 |
| 6.1.3 数学教科书应该具有人文性 |
| 6.2 数学课程知识观下高中数学教科书编写策略的具体设想 |
| 6.2.1 经历数学化:衔接知识的结果与过程样态 |
| 6.2.2 揭示潜隐性:兼顾知识的外显与内敛价值 |
| 6.2.3 渗透心理化:整合知识的逻辑和心理顺序 |
| 6.2.4 创设关联性:搭建知识的内部和外部链接 |
| 6.2.5 彰显主体性:协调知识的科学和人文特质 |
| 6.2.6 体现交互性:铺设知识的传授和建构渠道 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 尝试和探索:基于策略设想编写的3个微型实证研究案例 |
| 7.1 微型实验1:棱柱、棱锥和棱台(课时) |
| 7.1.1 实验设计 |
| 7.1.2 信息处理 |
| 7.1.3 研究启示 |
| 7.2 微型实验2:两个基本计数原理(课时) |
| 7.2.1 实验设计 |
| 7.2.2 信息处理 |
| 7.2.3 研究启示 |
| 7.3 微型实验3:基本不等式(课时) |
| 7.3.1 调查设计 |
| 7.3.2 信息处理 |
| 7.3.3 研究启示 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结和展望:结论、不足及前景 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究不足 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录 |
| 附录1 数学课程知识观调查问卷 |
| 附录2 高中数学教科书编写策略认同调查问卷 |
| 附录3 棱柱、棱锥和棱台(静态陈述式) |
| 附录4 棱柱、棱锥和棱台(动态发生式) |
| 附录5 棱柱、棱锥和棱台(测试问卷) |
| 附录6 两个基本计数原理(旁观式) |
| 附录7 两个基本计数原理(参与式) |
| 附录8 两个基本计数原理(测试问卷) |
| 附录9 基本不等式(孤立式) |
| 附录10 基本不等式(关联式) |
| 附录11 基本不等式(访谈问卷) |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（5）三维重建中的点云精简研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 点云数据处理的研究现状 |
| 1.3 点云精简的效果度量 |
| 1.4 本文研究内容及创新点 |
| 2 点云采集及精简前预处理 |
| 2.1 点云数据采集 |
| 2.2 精简前预处理 |
| 2.2.1 点云去噪 |
| 2.2.2 点云配准 |
| 2.3 改进的点云配准算法 |
| 2.3.1 点云重合部分提取 |
| 2.3.2 点云数据分类配准 |
| 2.3.3 改进 ICP 算法的应用 |
| 2.4 实验过程及数据分析 |
| 2.4.1 实验环境及实验过程 |
| 2.4.2 实验数据及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 点云拓扑关系建立 |
| 3.1 邻域类型 |
| 3.2 拓扑关系建立 |
| 3.2.1 三维栅格法及基于包围盒的点云精简 |
| 3.2.2 八叉树法 |
| 3.2.3 BSP 树法 |
| 3.3 实验数据及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于几何信息的点云精简算法 |
| 4.1 法向量估计及基于法向量偏差的精简 |
| 4.1.1 法向量估计 |
| 4.1.2 基于法向量偏差的精简 |
| 4.2 曲率计算及基于曲率的精简 |
| 4.2.1 曲率估计 |
| 4.2.2 基于曲率的精简 |
| 4.3 改进的点云精简算法 |
| 4.4 实验数据及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结合彩色图的点云精简 |
| 5.1 坐标系变换 |
| 5.2 彩色图像处理 |
| 5.3 深度图像处理 |
| 5.4 结合彩色图像信息的点云精简 |
| 5.5 实验数据及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 今后研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）图的（p,1）-全标号和非正常标号（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| §1.1 基本术语与符号 |
| §1.2 图的染色问题的发展及其推广 |
| 第二章 图的(p,1)-全标号 |
| §2.1 稀疏图的(2,1)-全标号 |
| §2.2 几类特殊图的(p,1)-全标号 |
| §2.3 图的(p,1)-全标号的下界 |
| 第三章 图的非正常标号 |
| §3.1 图的非正常(r,s,p,q)-标号 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于Kinect的三维点云数据处理（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 三维点云数据处理技术及现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 基于 Kinect 的采数据集及其预处理 |
| 2.1 Kinect 简介 |
| 2.2 基于 Kinect 的数据采集 |
| 2.3 建立数据的邻域拓扑关系 |
| 2.3.1 单坐标轴结合阈值搜索法 |
| 2.3.2 k-d 树算法 |
| 2.4 实验结果和讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于几何特征的点云拼接 |
| 3.1 初始拼接 |
| 3.1.1 几何信息的计算 |
| 3.1.2 对应关系的确立 |
| 3.1.3 坐标变换的聚类 |
| 3.2 基于 ICP 算法的精确拼接 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于区域生长法的表面重建 |
| 4.1 基于区域生长法的表面重建 |
| 4.1.1 初始三角形的确定 |
| 4.1.2 新三角形的扩展 |
| 4.1.3 搜索范围的选择 |
| 4.1.4 剖分算法 |
| 4.2 孔洞修补 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 今后的工作和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的文章 |
| 致谢 |
（9）关于路核和路剖分的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| §1-1 图论的发展史 |
| §1-2 本文所研究的内容-路核和路剖分 |
| 第二章 图的基本知识 |
| §2-1 图 完全图 完全多部图 |
| §2-2 路剖分 路核 |
| 第三章 路核和路剖分的研究现状及已有结果 |
| §3-1 关于路剖分的一些结论 |
| §3-2 路核,路半核和路剖分之间的关系 |
| 第四章 本文关于路核和路剖分的研究结果 |
| §4-1 关于路半核的初步结果 |
| §4-2 本文的主要研究结果 |
| 第五章 主要结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）面状空间数据拓扑关系快速构建方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图和附表清单 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 GIS拓扑数据模型 |
| 1.1.1 GIS发展 |
| 1.1.2 拓扑学 |
| 1.1.3 空间数据拓扑 |
| 1.2 面状空间数据拓扑关系构建技术研究现状 |
| 1.3 不规则三角网 |
| 1.3.1 Delaunay三角网 |
| 1.3.2 Delaunay三角网主要特性 |
| 1.3.3 Delaunay三角网地学应用 |
| 1.3.4 不规则三角网分类 |
| 1.3.5 三角网生成算法 |
| 1.4 研究目的和本文结构 |
| 第二章 原理及方法 |
| 2.1 面状空间数据拓扑关系快速构建原理 |
| 2.2 三角网快速构建原理及方法 |
| 2.2.1 定义 |
| 2.2.2 三角网快速构建原理 |
| 2.2.3 初始凸壳的建立方法 |
| 2.2.4 逐点插入建立三角网原理 |
| 2.2.5 三角网优化方法 |
| 2.3 三角网快速约束及折线快速求交原理及方法 |
| 2.3.1 定义 |
| 2.3.2 基于约束三角网的折线快速求交原理 |
| 2.3.3 折线段约束方法 |
| 2.3.4 约束三角网的循环算法 |
| 2.3.5 约束线段在三角网中的位置判定方法 |
| 2.4 基于三角网的弧段组织及拓扑关系建立原理及方法 |
| 2.4.1 弧段组织原理 |
| 2.4.2 基于三角网的弧段拓扑关系建立方法 |
| 2.5 多边形组织及拓扑关系建立原理及方法 |
| 2.5.1 多边形组织──弧段与多边形拓扑关系构建原理 |
| 2.5.2 外多边识别原理 |
| 2.6 基于三角网的外多边形快速归属原理及方法 |
| 2.7 基于三角网的内点快速归属原理及方法 |
| 2.8 模糊处理的原理及方法 |
| 2.8.1 模糊距离的确定 |
| 2.8.2 模糊距离内的点的合并方法 |
| 2.8.3 约束嵌入与约束转移方法 |
| 第三章 实现 |
| 3.1 数据结构 |
| 3.1.1 三角网数据结构 |
| 3.1.2 空间数据拓扑数据结构 |
| 3.2 数据预处理方法 |
| 3.2.1 点数据读入 |
| 3.2.2 与折线点重合的内点处理方法 |
| 3.2.3 重合点整理方法 |
| 3.3 三角网维护方法 |
| 3.3.1 增量、减量算法 |
| 3.3.2 内点删除算法 |
| 3.4 实现环境 |
| 第四章 应用 |
| 4.1 效率分析 |
| 4.2 实际应用 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成论文、专利及科研项目 |
四、关于正整数无序不重复剖分的探讨（论文参考文献）
- [1]网络匹配排除问题和容错性研究[D]. 李雅兰. 青海师范大学, 2021(09)
- [2]基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究[D]. 辛佳. 北京邮电大学, 2020(05)
- [3]面向求解三维复杂流动问题的GPU并行算法及其应用研究[D]. 张加乐. 南京航空航天大学, 2018(01)
- [4]基于数学课程知识观的高中数学教科书编写策略研究[D]. 胡晋宾. 南京师范大学, 2015(05)
- [5]三维重建中的点云精简研究[D]. 姚亚盼. 中北大学, 2015(07)
- [6]图的（p,1）-全标号和非正常标号[D]. 刘新月. 山东师范大学, 2014(08)
- [7]基于Kinect的三维点云数据处理[D]. 陈聪梅. 苏州大学, 2013(S2)
- [8]Ferrers图在正整数拆分中的应用[J]. 尹飞,杨方,燕子宗. 太原师范学院学报(自然科学版), 2010(01)
- [9]关于路核和路剖分的研究[D]. 王宝丽. 河北工业大学, 2009(12)
- [10]面状空间数据拓扑关系快速构建方法研究[D]. 周祖煜. 浙江大学, 2008(07)