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基于R^＊-tree的散乱点云截面数据获取算法
1
作者
孙殿柱
范志先
+1 位作者
朱昌志
田中朝
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2010年第4期464-468,共5页
为快速准确地获取散乱点云的截面数据,以较少数据准确表达模型信息,提出一种截面数据获取算法.采用R*-tree建立点云的动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取截面邻域数据,依据该数据与截平面的位置关系将邻域数据分为正负两个邻域,...
为快速准确地获取散乱点云的截面数据,以较少数据准确表达模型信息,提出一种截面数据获取算法.采用R*-tree建立点云的动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取截面邻域数据,依据该数据与截平面的位置关系将邻域数据分为正负两个邻域,通过对两邻域数据点配对连线与截平面求交获取截面数据,并采用最小生成树算法对其排序,最终得到有序的截面数据.结果表明,该算法数据适应性强,截面数据获取精度高,运行速度快,且能够以较少数据准确表达模型型面特征.
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关键词
散乱点云
R＊-tree
截面邻域数据
截面数据获取
最小生成树
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职称材料
基于点云截面数据点的多轮廓排序算法
被引量：
5
2
作者
付敬帅
李斌
《河南科学》
2019年第6期933-937,共5页
针对使用切片技术提取的点云截面数据点的多轮廓排序问题,提出了一种简便有效的算法.该算法分为两步,首先通过最近邻域搜索,根据距离阈值依次生成各个轮廓的闭合多边形,完成多轮廓截面数据点的粗排序和轮廓分离,然后将剩余数据点依照最...
针对使用切片技术提取的点云截面数据点的多轮廓排序问题,提出了一种简便有效的算法.该算法分为两步,首先通过最近邻域搜索,根据距离阈值依次生成各个轮廓的闭合多边形,完成多轮廓截面数据点的粗排序和轮廓分离,然后将剩余数据点依照最小夹角原则插入到相应的轮廓闭合多边形中,达成截面数据点的精确排序.实验证明,该算法可对逆向工程中各种复杂的截面数据点实现精确排序和轮廓分离,将无序数据点转化为有序数据点,排序结果稳定、准确.
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关键词
截面数据点
最近邻域搜索
闭合多边形
轮廓分离
最小夹角原则
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职称材料
基于K-邻近法的电网关键断面在线分布式发现方法
被引量：
14
3
作者
王彬
郭文鑫
+4 位作者
刘文涛
卢建刚
向德军
周哲民
余志文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期113-118,共6页
随着可再生能源大规模接入电网,电力系统正面临着越来越复杂的运行环境,从而对电网在线操作的时间粒度提出了更高的要求。关键断面在线发现以及其极限传输容量计算是保证大电网在线安全运行的重要手段,调度员通过调控关键断面控制电网...
随着可再生能源大规模接入电网,电力系统正面临着越来越复杂的运行环境,从而对电网在线操作的时间粒度提出了更高的要求。关键断面在线发现以及其极限传输容量计算是保证大电网在线安全运行的重要手段,调度员通过调控关键断面控制电网安全、稳定运行。从数据驱动的角度出发,对电网在线运行状态建立特征集合,运用层次聚类和分布式特征选择筛选出影响断面出现与否的关键特征,随后运用二分类分布式的K-邻近法(KNN)建立特征集合与断面出现与否的映射。算例分析表明,相比于传统方法,所提机器学习方法可以大大减少关键断面在线发现所需时间,且关键断面预测精度达到工程应用需求。
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关键词
关键断面
K-邻近法
分布式
机器学习
数据挖掘
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职称材料
题名
基于R^＊-tree的散乱点云截面数据获取算法
1
作者
孙殿柱
范志先
朱昌志
田中朝
机构
山东理工大学机械工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2010年第4期464-468,共5页
基金
国家"863"计划项目(2006AA04Z105)
文摘
为快速准确地获取散乱点云的截面数据,以较少数据准确表达模型信息,提出一种截面数据获取算法.采用R*-tree建立点云的动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取截面邻域数据,依据该数据与截平面的位置关系将邻域数据分为正负两个邻域,通过对两邻域数据点配对连线与截平面求交获取截面数据,并采用最小生成树算法对其排序,最终得到有序的截面数据.结果表明,该算法数据适应性强,截面数据获取精度高,运行速度快,且能够以较少数据准确表达模型型面特征.
关键词
散乱点云
R＊-tree
截面邻域数据
截面数据获取
最小生成树
Keywords
scattered points
R^＊-tree
section neighbor data
acquisition of
section
data
minimum spanning tree
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于点云截面数据点的多轮廓排序算法
被引量：
5
2
作者
付敬帅
李斌
机构
长安大学地质工程与测绘学院
出处
《河南科学》
2019年第6期933-937,共5页
基金
国家973研究项目(2014CB744702)
文摘
针对使用切片技术提取的点云截面数据点的多轮廓排序问题,提出了一种简便有效的算法.该算法分为两步,首先通过最近邻域搜索,根据距离阈值依次生成各个轮廓的闭合多边形,完成多轮廓截面数据点的粗排序和轮廓分离,然后将剩余数据点依照最小夹角原则插入到相应的轮廓闭合多边形中,达成截面数据点的精确排序.实验证明,该算法可对逆向工程中各种复杂的截面数据点实现精确排序和轮廓分离,将无序数据点转化为有序数据点,排序结果稳定、准确.
关键词
截面数据点
最近邻域搜索
闭合多边形
轮廓分离
最小夹角原则
Keywords
cross-
section
data
point
nearest
neighbor
search
closed polygon
contour separation
minimum angle principle
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于K-邻近法的电网关键断面在线分布式发现方法
被引量：
14
3
作者
王彬
郭文鑫
刘文涛
卢建刚
向德军
周哲民
余志文
机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
北京清大高科系统控制有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期113-118,共6页
基金
南方电网科技项目(GDKJ00000058)"面向大数据的复杂大电网安全特征选择和知识发现的关键技术与示范应用"~~
文摘
随着可再生能源大规模接入电网,电力系统正面临着越来越复杂的运行环境,从而对电网在线操作的时间粒度提出了更高的要求。关键断面在线发现以及其极限传输容量计算是保证大电网在线安全运行的重要手段,调度员通过调控关键断面控制电网安全、稳定运行。从数据驱动的角度出发,对电网在线运行状态建立特征集合,运用层次聚类和分布式特征选择筛选出影响断面出现与否的关键特征,随后运用二分类分布式的K-邻近法(KNN)建立特征集合与断面出现与否的映射。算例分析表明,相比于传统方法,所提机器学习方法可以大大减少关键断面在线发现所需时间,且关键断面预测精度达到工程应用需求。
关键词
关键断面
K-邻近法
分布式
机器学习
数据挖掘
Keywords
key
section
K nearest
neighbor
algorithm (KNN)
distributed
machine learning
data
mining
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于R^＊-tree的散乱点云截面数据获取算法
孙殿柱
范志先
朱昌志
田中朝
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于点云截面数据点的多轮廓排序算法
付敬帅
李斌
《河南科学》
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于K-邻近法的电网关键断面在线分布式发现方法
王彬
郭文鑫
刘文涛
卢建刚
向德军
周哲民
余志文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019
14
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职称材料
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