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基于移动最小二乘法的阶跃型滑坡预警曲面模型: 2025年; 基于移动最小二乘法搭建阶跃型滑坡预警曲面模型,以三峡库区王家坡滑坡监测数据为例构建预警模型并验证了该模型用于滑坡阶跃预警的可行性。该模型通过移动最小二乘法拟合滑坡累计位移-监测期次曲线,利用拟合曲线导数信息确定滑坡阶跃变形区间,以区间二阶导数最大值点作为“类破坏点”获得当期降雨、前期降雨、位移速率阈值;根据“类破坏点”监测信息,利用移动最小二乘法建立滑坡阶跃变形发生的阈值曲面,以位移速率作为分级标准建立4级预警阈值曲面模型进行预警分析。王家坡滑坡验证结果表明,模型预警等级与滑坡实际位移情况相符,模型具有良好的预警效果,能实现高效准确的滑坡阶跃变形预警。; 王伟王伟刘世藩丁聪陈超; 关键词：降雨型滑坡预警模型移动最小二乘法

基于移动最小二乘法的DLP光机微投畸变校正方法: 2024年; 针对数字光处理(DLP)光固化3D打印机图像失真、畸变的问题,提出一种基于移动最小二乘法(MLS)的光机微投畸变校正方法。该方法根据板式相机采集的投影像素级图像得到误差区域后,选取控制点并计算目标移动点。利用这两组像素坐标点计算图像误差,结合区域控制和计算统一设备体系结构(CUDA)加速的MLS算法将控制点集合坐标像素点映射到目标移动点坐标,获取反向畸变图,最终以反向畸变校正畸变。实验结果表明,该方法可校正DLP光机微投畸变,最终校正后畸变平均值小于0.5 pixel,提升了投影质量。该方法对光固化3D打印行业有一定的贡献。; 李贤张晓峰王蔚生许仁杰黄漫辉; 关键词：移动最小二乘法

基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置: 本发明公开了基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置，其分为3个模块：预处理模块，超体素生成模块，超体素融合模块。预处理模块对3D点云数据进行背景去除及降噪。超体素生成模块利用基于移动最小二乘法的超体素分割方法...; 张陈涛谢哲欣曾亮陶金张建寰

基于移动最小二乘法的水轮机运行特性曲面构建: 2023年; 针对水轮机实测运行数据分布非结构性、疏密不均等特点,采用移动最小二乘法拟合机组实测运行参数获得水轮机工作区空间特性曲面,可体现数据曲面局部特性、避免数据分布密度差异导致的失真。通过拉依达准则进行初步的数据滤波,对离散样本点进行不同范围的局部拟合自适应确定支撑半径,结合马氏距离除噪法建立稳健移动最小二乘曲面重构模型。实例计算结果表明,与最小二乘法相比,移动最小二乘法对水轮机运行特性数据进行了较高精度的有效拟合和局部数据补充,可真实反映水轮机运行特性,为修正水轮机出厂运行特性曲线提供参考。; 李鹏刘艳娜; 关键词：移动最小二乘法曲面拟合

基于移动最小二乘法的应变测量数据场重构方法: 2023年; 基于移动最小二乘法,提出了一种应变测量数据场重构的方法。该方法将受轴压铝制圆筒的应变测量数据与相应的理论结果进行比较,筛选出了有效的应变测量数据。通过计算有效测点之间距离和采用冒泡排序法确定这些距离顺序的方式,高效简便地计算了各个有效测点的支撑域半径。根据获得的有效应变测量数据和计算得到的移动最小二乘形函数,重构出了重构区域三维表面各个节点的应变值,并且绘制出了相应的应变云图。数值计算结果验证了本文方法的合理性、精确性和高效性。; 周书涛巨亚堂胡彦平马斌捷; 关键词：移动最小二乘法

附加增值条件的移动最小二乘法的点云孔洞修补被引量：8: 2023年; 由于扫描设备局限或模型结构复杂等因素导致点云模型出现孔洞,这严重影响模型的后续处理。针对点云孔洞的修补问题,文中提出了一种附加增值条件移动最小二乘法的点云孔洞修补方法。首先提取封闭的孔洞边界,通过密度分析进行迭代切片,不仅削弱点云分布不均的影响,还提高模型细节特征的保留程度;再将离散群点投影至拟合曲面,投影点集二次拟合以获取拟合面节点,保证有足够的边界邻域节点为基础进行孔洞修补;最后利用附加增值条件移动最小二乘法对孔洞进行迭代修补,并对增值点云进行曲率约束,从而达到契合原始模型空间特征的重建。实验采用人为在四个点云模型上制造不同类型的孔洞,并与现有的四种方法进行对比,验证所提方法的有效性,结果表明,文中方法相较于现有的四种方法,完整率、准确率提高了1.83%以上,配准均方根误差与平均曲率均方根降低了68%以上,对比证明了文中方法对于点云模型孔洞具有较强的适用性,可为重建三维点云模型提供可靠信息。; 兰猗令康传利王宁杨佳乐陈进启; 关键词：点云模型孔洞修补移动最小二乘法

基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置: 本发明公开了基于移动最小二乘法与超体素的3D点云分割方法和装置，其分为3个模块：预处理模块，超体素生成模块，超体素融合模块。预处理模块对3D点云数据进行背景去除及降噪。超体素生成模块利用基于移动最小二乘法的超体素分割方法...; 张陈涛谢哲欣曾亮陶金张建寰

基于移动最小二乘法的稳健重构方法被引量：2: 2021年; 在实际工程问题中,由于人为或环境等外界因素的影响,通过仪器测量获得的数据,不可避免地会存在粗大误差,以某种方式偏离测量数据,导致数据重构的精度不稳定。针对包含粗大误差的测量数据,本文提出一种基于移动最小二乘法的稳健重构方法,该方法对支持域内节点采用最小二乘法进行拟合,将生成的拟合点根据引入的几何特征参数α,量化各节点的异常程度并剔除异常值。对支持域内的剩余节点采用加权最小二乘法确定局部拟合系数,移动支持域完成全域的曲线曲面重构。在每个支持域内仅剔除一个点,就能有效地处理多个粗大误差,且剔除过程无需主观地设定阈值或分配权重。数值模拟与测量实验结果表明:本文方法可有效剔除测量数据中的粗大误差,与传统移动最小二乘法相比,本文数值案例精度能提高60%以上,具有良好的重构稳健性。; 顾天奇胡晨捷涂毅林述温; 关键词：计算机应用移动最小二乘法粗大误差稳健性

基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法被引量：2: 2021年; 针对一体化飞行器高度耦合的非线性气动问题,提出了一种基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法;首先,对影响模型精度的因素进行了分析;接着,在构建移动最小二乘模型时采用遗传算法获取最佳支撑域半径以及最佳影响因子β,提高近似精度从而达到减少样本点的目的;得到泛化能力较强的气动力模型,并与偏最小二乘方法的建模结果进行对比;实验结果表明:移动最小二乘法的建模效果优于偏最小二乘方法,预测误差较小,证明了将该方法应用于气动数据建模是可行的。; 周志高黄俊刘志勤黎茂锋李光伟; 关键词：移动最小二乘法遗传算法

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