基于广义叉积鲁棒性的识别式数据拟合

• 作者: 覃禾群 郭俊杰 陈燕玲 韦进文
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 数学
• 关键词: 广义叉积 模式识别 点云 数据拟合 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 仪器科学与技术
• 页码范围: 7-12
• 分类号: O241|O235
• 字数: 4797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2011.14.007

摘要

传统的数据拟合不能对数据进行合理分块,还会选用错误的几何元素.因此提出基于广义叉积鲁棒性原理的识别式数据拟合方法.该原理说明,叉矩阵正交时积矢量鲁棒性强.考察一个数据序列是否包含某几何元素,先用其局部数据点顺次提取该元素的特征参数,再构造正交的叉矩阵并将特征矢量序列映射到积矢量空间.该映射既能克服噪声对恒定特征参数的干扰,又能放大错误几何元素的特征参数的变化.若积矢量在一定范围内是恒定的,则可确认相应数据段中的几何元素并对其边界进行精确定位.试验证明了该方法的有效性.该方法可用于逆向工程的曲面重建,或用作模式分类的一般方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭俊杰	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	50	343	9.0	16.0
2	陈燕玲	广西大学电气工程学院	7	9	2.0	3.0
3	韦进文	广西大学机械工程学院	4	2	1.0	1.0
7	覃禾群	广西大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0