地下管线最小水平及垂直距离

地下管线最小水平及垂直距离

摘自：规划、景观技术措施2009 P33

表6.2.1 地下管线之间最小水平距离（净距）

注：排水管线埋深浅于建筑物基础时不宜小于2.5m，排水管线埋深深于建筑物基础时不宜小于3.0m。

全国民用建筑工程设计技术措施给水排水2.6.7

注：1 净距指管外壁距离，管道交叉设套管时指套管外壁距离，直埋式热力管道指保温管壳外壁距离。

2 电力电缆在道路的东侧(南北方向的路)或南侧(东西方向的路)；通讯电缆在道路的西侧或北侧。一般均在人行道下。

3 PE管与热力管道间的距离应在保证聚乙烯管道表面的温度不超过4O℃的条件下计算确定，最小不得小于1.5m。PE管与乔木灌木的水平间距为1.5m，与雨污水管水平间距，管公称外径小于200mm时为0.5m～1.0m，管公称外径大于200mm时为1.0m～1.5m，与其他管道交叉时，净距不应小于0.15m。

4 PVC—U管与热力管、燃气管之间水平净距不宜小于1.5m。在其它管线上部跨越时，净距不得小于0.2m。

导线排列方式及线间距离的确定

导线排列方式及线间距离的确定 一、导线的排列方式 导线和避雷针在杆塔上的位置称为导线在杆塔，上的排列方式。导线排列方式没有绝对固定，常见的有三种；垂直排列、水平排列和三角形排列。 1．垂直排列方式 垂直排列方式使用于双回路配电线路，两个回路的导线分别悬挂于杆塔两侧。这种排列结构紧凑，节省投资，但是杆塔较高，增加雷击机会，而上下层导线容易相互接近而发生相间闪落因此这种排列的运行可靠性较低，根据排列方式不同可分为：正六边形、伞形、倒伞形、平行形等2．水平排列方式水平排列有两种布置方式。一种是对于10KV和35KV配电线路中跨越杆、跨越直线杆等，应用两棵杆与横担组成门型结构，导线使用悬式绝缘子固定于横担上，杆顶可以设置两根避雷线。这种杆塔能承受较大的负载。3．三角形排列 三角形排列方式常有3 种布置方法，线路采用针式绝缘子时；线路采 用悬式绝缘子；杆顶可设置避雷线。 二、线间距离的确定，一般可按照以下原则 1. 导线与杆塔间必须保证有足够的绝缘间距，包括导线应用悬式绝缘子水平排 列在最大风偏时于杆塔间的绝缘距离。导线与杆塔之间的最小净空距离如下表所示

2.导线在档距中部的接近程度不至发生相间闪落，对于35KV配电线 路，线间距离一般按下式计算： D=+Un/110+艮号下（fmax） 式中D-导线水平距离（m），Lk-悬式绝缘子串长度（采用瓷横担绝缘子时 Lk=O），Un-线路额定电压（KV，Fmax-导线最大弧垂（n） 35KV配电线路当导线垂直排列时，垂直线间距离，一般采用对于10（6）KV架空线路的线间距离，可按下式确定： D=++ 式中D-导线间距（m, I-线路档距（m）, Un-线路额定电压（KV 10KV及以下不同电压等级的配电线路同杆架设时，导线悬挂点间（横 担之间）的最小垂直距离应符合下表的规定： m） 导线悬挂点间的最小垂直距离

基于最大最小距离的人脸识别

Neighbor Search with Global Geometry:A Minimax Message Passing Algorithm 基于全局数据集合结构的近邻搜索：极大极小信息传递算法 人脸识别简介： 人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。 基本算法：1.基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms ）。 2.基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms ）。 3.基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms ）。 4.利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network ）。 5.利用线性回归进行识别的算法。 6.利用稀疏表示进行识别的算法。 我的课题是利用最小最大距离进行人脸识别的算法（ Neighbor with Global Geometry ：A Minimax Message Passing Algorithm ） 核心算法： 1. k-Nearest Neighbor algorithm （k 邻近算法） K 最近邻(k-Nearest Neighbor ，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN 算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN 方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN 方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN 方法较其他方法更为适合。 具体来说就是在N 个已知样本中，找出X 的k 个近邻。设这N 个样本中，来自1w 类的样本有1N 个，来自2w 类的有2N 个，…，来自c w 类的有c N 个，若12,,...,c k k k 分别是k 个近邻中属于12,...,c w w w 类

全口义齿再修复中确定垂直距离的方法探讨

全口义齿再修复中确定垂直距离的方法探讨 周　秦1,白乐康1,张　怡2,张　琳3 (1.西安交通大学口腔医院　陕西西安　710004; 2.贵州省凯里市418医院口腔科; 3.陕西省人民医院口腔科) [摘要]　目的:探讨全口义齿再修复中确定垂直距离的方法。方法:对25例长期配戴全口义齿而垂直距离过低的病例,根据颞下颌关节(TMJ)的结构特点,分别采用不同的颌位记录方法进行全口义齿再修复。结果:全口义齿再修复后,患者的面下1/3高度获得适度恢复,咀嚼功能良好,无TMJ区不适症状。结论:在全口义齿再修复中,确定垂直距离时应充分考虑无牙颌患者TMJ改建后的结构特点。 [关键词]　全口义齿;垂直距离;颞下颌关节 [中图分类号]　R783.6 [文献标识码]　A [文章编号]　1003-1634(2004)10-0620-02 The methods of reestablishing vertical dimensions when replacing complete dentures　ZHOU Qin,BA I L e-kang,ZHA N G Yi,ZHA N G L in.College of S tom atology,Xi’an Jiaotong U niversity,Xi’an710004,China. [Abstract]Objective:To discuss the methods of reestablishing vertical dimensions of occlusion when re placing com2 plete dentures.Method:25complete denture wearers with lower vertical dimensions were re placed by new ones through different means of recording maxillomandibular relations,according to their temporomandibular joint structures.R esult: The results obtained were satisfactory in terms of reestablishing the proper dimensions of the lower third of the face,the functional activities of mastication,and restoring the harmony relations of the occlusion muscles and TMJ.Conclusion: Temporomandibular joint’reconstruction of edentulous patients should be considered during reestablishing the proper ver2 tical dimensions when replacing old dentures. [K ey words]　complete denture;vertical dimensions;tem poromandibular joints 全口义齿修复中垂直距离的恢复直接影响到患者的美观及咀嚼功能和颅颌系统的健康。在临床上,对于长期配戴全口义齿因人工牙重度磨耗所致垂直距离过低的患者,升高咬合至正常高度后,有些患者会出现面部肌肉酸困、咀嚼无力,甚至颞颌关节(TMJ)区疼痛。那么,咬合垂直距离究竟恢复到多高才算恰当呢?我们根据颞颌关节的结构特点,结合临床检查确定合适的垂直距离进行全口义齿再修复,取得了满意效果。 材料和方法 1.临床资料　本组25例均来自我院修复科门诊,第1组:无牙颌患者20例,男12例,女8例,平均年龄68岁。配戴全口义齿2-12年,表现面下三分之一距离过低(低于正常8mm以上),第2组:无牙颌患者5例,近期因垂直距离过低更换全口义齿,面下三分之一垂直距离正常,自觉咀嚼肌酸困,TMJ区域疼痛。 2.研究方法 2.1　对第1组病例进行临床检查,包括旧义齿使用情况, TMJ检查及测量旧义齿咬合垂直距离。然后常规制取印模并进行颌位记录,用蜡牙合托将咬合垂直距离恢复到正常高度(息止牙合间隙2mm)。 在其配戴旧义齿和配戴蜡牙合托时,在头颅定位条件下分别拍摄双侧TMJ薛氏位片。 在X线片上观察髁状突与关节窝的位置关系。其中11例在配戴旧义齿时髁状突位于关节窝正中稍后位,而在配戴蜡牙合托时髁状突位于关节窝前位(关节前间隙明显减小而后间隙明显增大)记为第一类。另9例患者在配戴蜡牙合托时髁状突位于关节窝正中,而配戴旧义齿时髁状突位于关节窝后位(关节后间隙明显减小而前间隙明显增大)记为第二类。 对第一类病例采用一次修复法,在旧义齿基础上将咬合垂直距离升高2mm,进行常规颌位记录,完成全口义齿再修复。对第二类病例采用分次修复法,在旧义齿基础上每次将咬合垂直距离升高2-3mm,进行颌位记录及全口义齿制作,半年后再次升高2-3mm进行修复,逐渐将咬合垂直距离恢复至正常。 2.2　第2组病例,仅在配戴旧义齿时拍摄双侧TMJ薛氏位片,其余检查同第1组。在X线片上观察髁状突与关节窝的位置关系,其中4例髁状突位于关节窝前位(关节前间隙明显减小而后间隙明显增大),采用在旧义齿基础上将垂直距离降低2-4mm,进行全口义齿再修复。另1例戴旧义齿时髁状突基本位于关节窝正中,采用在垂直距离不变的基础上增加固位力、消除牙合干扰、达到平衡牙合的方法调整旧义齿。 结 果 1.第1组病例中,第一类11例,义齿修复时间均较长,患

最大最小距离算法以及实例

最大最小距离算法实例 10个模式样本点{x1(0 0), x2(3 8), x3(2 2), x4(1 1), x5(5 3), x6(4 8), x7(6 3), x8(5 4), x9(6 4), x10(7 5)} 第一步：选任意一个模式样本作为第一个聚类中心，如z1 = x1； 第二步：选距离z1最远的样本作为第二个聚类中心。 经计算，|| x6 - z1 ||最大，所以z2 = x6； 第三步：逐个计算各模式样本{x i, i = 1,2,…,N}与{z1, z2}之间的距离，即 D i1 = || x i - z1 || D i2 = || x i – z2 || 并选出其中的最小距离min(D i1, D i2)，i = 1,2,…,N 第四步：在所有模式样本的最小值中选出最大距

离，若该最大值达到||z1 - z2 ||的一定比例以 上，则相应的样本点取为第三个聚类中心 z3，即：若max{min(D i1, D i2), i = 1,2,…,N} > θ||z1 - z2 ||，则z3 = x i 否则，若找不到适合要求的样本作为新的 聚类中心，则找聚类中心的过程结束。 这里，θ可用试探法取一固定分数，如1/2。 在此例中，当i=7时，符合上述条件，故 z3 = x7 第五步：若有z3存在，则计算max{min(D i1, D i2, D i3), i = 1,2,…,N}。若该值超过||z1 - z2 ||的一定 比例，则存在z4，否则找聚类中心的过程 结束。 在此例中，无z4满足条件。 第六步：将模式样本{x i, i = 1,2,…,N}按最近距离分到最近的聚类中心： z1 = x1：{x1, x3, x4}为第一类 z2 = x6：{x2, x6}为第二类 z3 = x7：{x5, x7, x8, x9, x10}为第三类最后，还可在每一类中计算各样本的均值，得到更具代表性的聚类中心。

最短距离型问题的建模方法

最短距离型问题的建模方法 生活中经常会涉及到许多最优化的数学应用问题，实践上升为理论就需建立正确的数学模型进行求解。求最短距离是初中数学应用中最赏见的数学建模问题，很具有代表性。以下是我积累的一些教学资源，仅供参考。 1、 两点之间，线段最短。 （1）举一生活中实例：A 、B 两村在河的两侧，要修一供水管道为两村供水，问河的何处修建水泵站，可使铺设的管道长度最少？ 教师引导建立何种数学模型是这一问题解决的关键。平面几何中我们把两村庄作为点A 、B ，河看作是一条直线l ，连结AB 与直线交于点P ，点P 就是所求的水泵站修建位置。 （2）往下推广，如果点A 、B 在河l 的同侧，如何确定水泵站修建位置呢？ 学习完轴对称变换之后，我们可把图2转化为图1的情形来解决。 （3）继续往下推广，初中人教版教材书中有几个这样的习题，如原一条河改为两条河，打台球中如何击中球的设计问题等，都可类似这样去转化解决。 2、不在一线上的三个村庄集中打一眼井修建水塔提供自来水，这眼井 打在何处可使铺设通往三个村庄的自来水主管道长度最少？ 教师引导学生建立数模时，可化归为：不在同一直线上的三个点 之间，如何确定一点到这三点的距离之和最短。这就是著名的费尔马 问题。 （1）三个点连结可构成一等边三角形，不难引导学生发现要求 的点P 是这一等边三角形的中心。 （2）从∠APB=∠BPC=∠CPA=120°，猜想点P 是锐角三角形 内部一点，与三顶点所成张角为120°时，就是所求点。 （3）把三角形ABC 变为直角三角形及钝角三角形，情形又是怎么样的结果？ 3、一只蚂蚁从20×30×40规格纸箱的一角A 处到C ’处取食,求它走 的最短路线的长度? 教师可放开，让学生自我设计，再分组讨论，集思广益，是一很好 的化立体几何问题为平面几何求最短距离的数学建模问题。学生可 得出不同的答案，如下图： l l

直线上一动点到两定点距离之和最小问题

如何求直线上一动点p到（同侧）两定点距离之和的最小值 解题思路和步骤： 一、作出点p的位置：即其中一定点关于点p所在直线的对称点与另一定点的连线跟点p所在直线的交点。 1、作其中一定点关于点p所在直线的对称点； 2、连接该对称点和另一定点，所得直线与点p所在直线的交点即点p的位置。 二、其中一定点关于动点p所在直线的对称点与另一定点连结成的线段长即所求。 例题讲解 1、平面直角坐标系内有A（2，-1），B（3，3）两点，点P是y轴上一动点，求： （1）P到A、B距离之和最小时的坐标； （2）P到A、B距离之和的最小值； （3）三角形PAB的周长的最小值。

例2、正方形ABCD的边长为8，点M在CD上且DM=2，动点N在对角线AC上，则DN+MN的最小值是多少？

例3．（2009，深圳）如图，在直角坐标系中，点A的坐标为（－2，0），连结OA，将线段OA绕原点O 顺时针旋转120°，得到线段OB. （1）求点B的坐标； （2）求经过A、O、B三点的抛物线的解析式； （3）在（2）中抛物线的对称轴上是否存在点C，使△BOC的周长最小？若存在，求出点C的坐标和△BOC的最小周长；若不存在，请说明理由.

A D E P B C 巩固提高 1、在边长为2㎝的正方形ABCD 中，点Q 为BC 边的中点，点P 为对角线AC 上一动点，连接PB 、PQ ， 则△PBQ 周长的最小值为____________㎝。 2、如图所示，正方形ABCD 的面积为12，ABE △是等边三角形， 点E 在正方形ABCD 内，在对角线AC 上有一点P ，使PD PE 的和最小，则这个最小值为（ ） A ．23 B ．26 C ．3 D ．6 3、已知直角梯形ABCD 中，AD ∥BC ，AB ⊥BC ，AD =2，BC =DC =5，点P 在BC 上移动，则当PA +PD 取 最小值时，△APD 中边AP 上的高为（ ） A 、17 17 2 B 、 17174 C 、 17 178 D 、3 4、（2008，荆门）如图，菱形ABCD 的两条对角线分别长6和8，点P 是对角线AC 上的一个动点，点M 、N 分别

最大最小距离算法

最大最小距离算法函数： function [pattern]=maxmin(x) maxdistance=0; index=1;%相当于指针指示新中心点的位置 k=1;%中心点计数，也即是类别 center=zeros(size(x));%保存中心点 patternnum=size(x,1);%输入的数据数 distance=zeros(patternnum,3);%求距离 min=zeros(patternnum,1);%取较小距离 pattern=(patternnum);%表示类别 center(1,:)=x(1,:); pattern(1)=1; for i=2:patternnum distance(i,1)=sqrt((x(i,:)-center(1,:))*(x(i,:)-center(1,:))');%欧氏距离min(i,1)=distance(i,1); pattern(i)=1; if(maxdistancedistance(i,k)) min(i,1)=distance(i,k); pattern(i)=k; end end end max=0; for i=2:patternnum if((max

第三讲 最短距离问题

第三讲最短距离问题 一、知识梳理 几何模型1 条件：如图，、是直线同旁的两个定点． 问题：在直线上确定一点，使的值最小． 方法：作点关于直线的对称点，连结交于点， 则的值最小 几何模型2 条件：如图，、是直线异侧的两个定点．且A、 B到距离不相等 问题：在直线上确定一点，使的值最 大 方法：作点关于直线的对称点，连结交于点，则 的值最小 二、方法归纳 对于几何模型1，近年来，除了常见的“一个动点”外，出现了“两个动点”、“三个动点”等变式问题的问题，而解决此类问题的关键在于：找点关于线的对称点，实现“折”转“直”。 对于几何模型2，近年出现的中考题都是直接应用。 三、课堂精讲例题 （一）、题中出现一个动点。 例1、在正方形ABCD中，点E为BC上一定点，且 BE=10,CE=14,P为BD上一动点，求PE+PC最小值。 【难度分级】A类

〖试题来源〗经典例题 〖选题意图〗使学生掌握几何模型1的应用 〖解题思路〗作关于对称点,可以证明在上， 易求 解：作关于对称点 四边形ABCD是正方形 在上，且 即是的最小值 【搭配课堂训练题】 1、已知：抛物线的对称轴为x=-1与轴交于两点，与 轴交于点其中、 （1）求这条抛物线的函数表达式． （2）已知在对称轴上存在一点P，使得的周长最小．请 求出点P的坐标 【难度分级】A类 〖试题来源〗2009年山东济南中考真题。 〖答案〗 解：（1）由题意得解得 ∴此抛物线的解析式为

（2）连结、.因为的长度一定，所以周长最小，就是使最小.点关于对称轴的对称点是点，与对称轴的交点即为所求的点. 设直线的表达式为则 解得 ∴此直线的表达式为 把代入得 ∴点的坐标为 例2：已知：直线与轴交于A，与轴交于 D，抛物线与直线交于A、E两点，与 轴交于B、C两点，且B点坐标为（1，0）． （1）求抛物线的解析式； （2）在抛物线的对称轴上找一点M，使的值最大，求出点M的坐标． 【难度分级】A类 〖试题来源〗2009眉山中考数学真题 〖选题意图〗使学生掌握几何模型2的应用

算法导论求n个点的最小距离

算法导论求n个点的最小距离 在中文算法导论649页算法： 0：把所有的点按照横坐标排序 1：用一条竖直的线L将所有的点分成两等份 2：递归算出左半部门的这段两点距离d1，右半部门的这段两点距离d2，取d=min(d1,d2) 3：算出"1个在左半部分，另外1个在右半部分"这样的点对的最短距离d3 4：结果=min(d1,d2,d3) 关键就是这第3步貌似这需要n^2的时间，把左边每1个点以及右面每1个点都相比较一下，其实奥秘就在这里。 首先，两边的点，与分割线L的距离超过d的，都可以扔掉了，其次，纵然两个点P1,P2(不妨令P1在左边，P2在右面)与分割线L的距离(程度距离)都小于d，如果它们的纵坐标之差大于d，也没戏了。 就是这两点使得搜索范围大大减小：对左半部分的，与L的距离在d之内的，每1个P1来讲：右半部分内，切合以上两个条件的点P2至多只有六个！ 原因就是： d是两个半平面各自内，任意两点的最小距离，因此在同一个半平面内，任何两点距离都不有可能超过d。 咱们又要求P1以及P2的程度距离不能超过d，垂直距离也不能超过d，在这个d*2d 的小方块内，至多只能放下六个距离不小于d的点。 因此，第3步总的比较距离的回数不超过n*6 第3步的具体做法是： 3.1删除所有到L的距离大于d的点O(n) 3.2把右半平面的点按照纵坐标y排序O(nlogn) 3.3对左半平面内的每个点P1，找出右半平面内纵坐标与P1的纵坐标的差在d以内的点P2，计算距离取最小值，算出d3 O(n*6)=O(n) 改进：咱们对3.2这个排序的O(nlogn)不太满意. 既然全部算法是递归的，咱们可以哄骗第2步的子递归中已经排好序的序列，在第3.2部合并这两个子列，这样3.2的复杂度变成了O(n)。 这样，全般算法就是O(nlogn)的。 代码如下：VC6.0下编译通过 #include"stdafx.h" #include stdio.h #include stdlib.h #include math.h #define MAX 10000 typedef struct point{ int x,y； }POINT； double delta=MAX； int totalnum；

小学奥数最短路线问题(有答案)

小学六年级奥数教案—运筹学初步 本讲主要讲统筹安排问题、排队问题、最短路线问题、场地设置问题等。这些都是人们日常生活、工作中经常碰到的问题，怎样才能把它们安排得更合理，多快好省地办事，就是这讲涉及的问题。当然，限于现有的知识水平，我们仅仅是初步探索一下。 1.统筹安排问题 例1星期天妈妈要做好多事情。擦玻璃要20分钟，收拾厨房要15分钟，洗脏衣服的领子、袖口要10分钟，打开全自动洗衣机洗衣服要40分钟，晾衣服要10分钟。妈妈干完所有这些事情最少用多长时间？ 分析与解：如果按照题目告诉的几件事，一件一件去做，要95分钟。要想节约时间，就要想想在哪段时间里闲着，能否利用闲着的时间做其它事。最合理的安排是：先洗脏衣服的领子和袖口，接着打开全自动洗衣机洗衣服，在洗衣服的40分钟内擦玻璃和收拾厨房，最后晾衣服，共需60分钟（见下图）。 例1告诉我们，当有许多事要做时，科学地安排好先后顺序，就能用较少的时间完成较多的事情。 2.排队问题 例2理发室里有甲、乙两位理发师，同时来了五位顾客，根据他们所要理的发型，分别需要10，12，15，20和24分钟。怎样安排他们的理发顺序，才能使这五人理发和等候所用时间的总和最少？最少要用多少时间？ 分析与解：一人理发时，其他人需等待，为使总的等待时间尽量短，应让理发所需时间少的人先理。甲先给需10分钟的人理发，然后15分钟的，最后24分钟的；乙先给需12分钟的人理发，然后20分钟的。甲给需10分钟的人理发时，有2人等待，占用三人的时间和为（10×3）分；然后，甲给需 15分钟的人理发，有 1人等待，占用两人的时间和为（15×2）分；最后，甲给需 24分钟的人理发，无人等待。

功能角度确定垂直距离对全口义齿重建咬合关系满意度的影响

中国组织工程研究与临床康复第15卷第9期2011–02–26出版 Journal of Clinical Rehabilitative Tissue Engineering Research February 26, 2011 Vol.15, No.9 ISSN 1673-8225 CN 21-1539/R CODEN: Z LKHAH 1647 Department of Stomatology, the Second Central Hospital of Jilin, Jilin 132001, Jilin Province, China Zhang Jing-lin, Associate chief physician, Department of Stomatology, the Second Central Hospital of Jilin, Jilin 132001, Jilin Province, China Correspondence to: Zhang Jing-lin, Associate chief physician, Department of Stomatology, the Second Central Hospital of Jilin, Jilin 132001, Jilin Province, China hqct001@163. com Received:2010-08-30 Accepted:2011-01-18 吉林市第二中心医院口腔科，吉林省吉林市132001 张景林，男，1967年生，吉林省吉林市人，汉族，1990年上海铁道医学院毕业，副主任医师，主要从事全口义齿功能性修复的研究。 通讯作者：张景林，吉林市第二中心医院口腔科，吉林省吉林市132001 hqct001@163. com 中图分类号:R318 文献标识码:B 文章编号:1673-8225 (2011)09-01647-03 收稿日期：2010-08-30修回日期：2011-01-18 (20100820011/YJ·L) 功能角度确定垂直距离对全口义齿重建咬合关系满意度的影响 张景林，白月影，王雯 Effect of vertical dimension determined by functional view on occlusal relationship satisfaction of reconstruction of complete denture Zhang Jing-lin, Bai Yue-ying, Wang Wen Abstract BACKGROUND: At present, for the determination of vertical dimension, vertical dimension of rest position is mostly used to reduce mean rest position gap, and combined with experience of physician, finally determine the vertical dimension of complete denture, this dimension is not necessarily maybe the optimal vertical dimension of patients. OBJECTIVE: To investigate the effect of vertical dimension determined by functional view on repair satisfaction of complete dentures in patients with edentulous jaw, according to self-control functional and traditional approach. METHODS: A total of 40 patients were treated with the repairs of complete dentures, the vertical dimension was determined by functional and traditional approach to manufacture complete dentures, respectively. The dentural satisfaction of patients with edentulous jaw was tested, after the patients wore their dentures 3 months. RESULTS AND CONCLUSION: The satisfaction of complete dentures manufactured by functional approach was superior to that by traditional approach (P < 0.05). Functional approach can determine the vertical dimension of the repair of complete dentures. Zhang JL, Bai YY, Wang W. Effect of vertical dimension determined by functional view on occlusal relationship satisfaction of reconstruction of complete denture. Zhongguo Zuzhi Gongcheng Yanjiu yu Linchuang Kangfu. 2011;15(9): 1647-1649. [https://www.wendangku.net/doc/f64062272.html, https://www.wendangku.net/doc/f64062272.html,] 摘要 背景：目前临床上进行全口义齿修复时，对于垂直距离的确定，多采用息止颌位垂直距离减去息止颌间隙均值，并结合医 师的经验，最终确定全口义齿的垂直距离，单此距离不一定就是患者的最适的垂直距离。 目的：通过自身对照比较功能法和传统法确定全口义齿垂直距离对无牙颌患者全口义齿修复满意度的影响。 方法：40例进行全口义齿再修复的患者，分别采用功能法和传统的方法确定垂直距离，制作完成全口义齿。戴用3个月以 后，测试无牙颌患者对义齿的满意度。 结果与结论：功能法制作的全口义齿满意度高于传统法(P < 0.05)，说明功能法可确定再修复全口义齿的垂直距离。 关键词：全口义齿；功能；垂直距离；满意度；自身对照 doi:10.3969/j.issn.1673-8225.2011.09.031 张景林，白月影，王雯.功能角度确定垂直距离对全口义齿重建咬合关系满意度的影响[J].中国组织工程研究与临床康复， 2011，15(9):1647-1649. [https://www.wendangku.net/doc/f64062272.html, https://www.wendangku.net/doc/f64062272.html,] 0 引言 确定合适的全口义齿垂直距离的主观和客观指标一直是国内外学者研究的热点。廉云敏等[1]通过关节前后间隙的大小来评定适宜的垂直距离。但进行全口义齿修复的患者多为老年人，无法应对复杂的仪器检测。为了简化临床操作，提高义齿的舒适性和减少复诊调改的次数，本文应用自身对照法，分别采用功能法确定全口义齿的垂直距离，和传统法确定垂直距离制作2副义齿，比较两者的满意度。 1 对象和方法 设计：自身对照。 时间及地点：实验于2008-02/2010-05在吉林市第二中心医院口腔修复室进行。 对象：2008-02/2010-05在吉林市第二中心医院口腔科就诊的全口牙列缺失患者40例，其中男19例，女21例。年龄60~75岁。所有患者表现为：面部下1/3的距离减小，唇红部显窄，口角下垂，鼻唇沟变深，颏部前突，呈苍老面容，同时伴随旧义齿人工牙尖窝形态消失。 纳入条件：①要求患者身体健康。②无明显颞下颌关节疾病。③无精神疾患。④知情合作，签署知情同意书。⑤再次进行全口义齿修复，前1副全口义齿戴用时间为6~10年，垂直距离明显降低。 方法： 传统法义齿制作：两次印模法制取全口印模，灌注石膏模型，采用自凝塑料制作上下颌暂时基托，以息止颌位垂直距离减去息止颌间隙3 mm的方法确定垂直距离，常规包埋、去蜡、填塞、热处理后制作完成。 功能法义齿制作：两次印模法制取全口印模，

算法导论求n个点的最小距离

算法导论求n个点的最小距离 2010-01-20 17:23 在中文算法导论649页 算法： 0：把所有的点按照横坐标排序 1：用一条竖直的线L将所有的点分成两等份 2：递归算出左半部分的最近两点距离d1，右半部分的最近两点距离d2，取 d=min(d1,d2) 3：算出“一个在左半部分，另一个在右半部分”这样的点对的最短距离d3。4：结果＝min(d1,d2,d3) 关键就是这第3步。貌似这需要n^2的时间，把左边每个点和右边每个点都对比一下。其实不然。秘密就在这里。 首先，两边的点，与分割线L的距离超过d的，都可以扔掉了。 其次，即使两个点P1,P2（不妨令P1在左边，P2在右边）与分割线L的距离（水平距离）都小于d，如果它们的纵坐标之差大于d，也没戏。 就是这两点使得搜索范围大大减小： 对于左半部分的，与L的距离在d之内的，每个P1来说：右半部分内，符合以上两个条件的点P2最多只有6个！ 原因就是： d是两个半平面各自内，任意两点的最小距离，因此在同一个半平面内，任何两点距离都不可能超过d。 我们又要求P1和P2的水平距离不能超过d，垂直距离也不能超过d，在这个d*2d 的小方块内，最多只能放下6个距离不小于d的点。 因此，第3步总的比较距离的次数不超过n*6。 第3步的具体做法是： 3.1 删除所有到L的距离大于d的点。 O(n) 3.2 把右半平面的点按照纵坐标y排序。 O(nlogn) 3.3 对于左半平面内的每个点P1，找出右半平面内纵坐标与P1的纵坐标的差在d以内的点P2，计算距离取最小值，算出d3。 O(n*6) = O(n) 因为3.2的排序需要O(nlogn)， 所以整个算法的复杂度就是O(n((logn)^2))。 改进：

立体几何垂直证明题常见模型及方法

立体几何垂直证明题常见模型及方法 证明空间线面垂直需注意以下几点： ①由已知想性质，由求证想判定，即分析法与综合法相结合寻找证题思路。 ②立体几何论证题的解答中，利用题设条件的性质适当添加辅助线（或面）是解题的常用方法之一。 ③明确何时应用判定定理，何时应用性质定理，用定理时要先申明条件再由定理得出相应结论。 垂直转化：线线垂直 线面垂直 面面垂直； 基础篇 类型一：线线垂直证明（共面垂直、异面垂直） （1） 共面垂直：实际上是平面内的两条直线的垂直 （只需要同学们掌握以下几种模型） ○1 等腰（等边）三角形中的中线 ○ 2 菱形（正方形）的对角线互相垂直 ○3勾股定理中的三角形 ○ 4 1:1:2 的直角梯形中 ○ 5 利用相似或全等证明直角。 例：在正方体1111ABCD A BC D -中，O 为底面ABCD 的中心，E 为1CC ,求证：1AO OE ⊥ （2） 异面垂直 （利用线面垂直来证明，高考中的意图） 例1 在正四面体ABCD 中，求证AC BD ⊥ 变式 1 如图，在四棱锥ABCD P -中，底面A B C D 是矩形，已知 60,22,2,2,3=∠====PAB PD PA AD AB ． 证明：AD PB ⊥；

变式2 如图，在边长为2的正方形ABCD 中，点E 是AB 的中点，点F 是BC 的中点，将△AED,△DCF 分别沿,DE DF 折起，使,A C 两点重合于' A . 求证:' A D EF ⊥； 变式3如图，在三棱锥P ABC -中，⊿PAB 是等边三角形，∠P AC =∠PBC =90 o证明：AB ⊥PC 类型二：线面垂直证明 方法○1 利用线面垂直的判断定理 例2：在正方体1111ABCD A BC D -中，O 为底面ABCD 的中心，E 为1CC ,求证： 1 AO BDE ⊥平面 变式1：在正方体1111ABCD A BC D -中，,求证：1 1AC BDC ⊥平面 变式2：如图：直三棱柱ABC －A 1B 1C 1中， AC =BC =AA 1=2，∠ACB =90?.E 为BB 1 的中点，D 点在AB 上且DE = 3 . 求证：CD ⊥平面A 1ABB 1； B E 'A D F G

数学建模任意两点间最短距离

任意两点间最短距离-floyd算法matlab程序 %Floyd's Algorithm 通过一个图的权值矩阵求出它的任意两点间的最短路径矩阵。 %Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths)，是一种动态规划算法， %稠密图效果最佳，边权可正可负。 %此算法简单有效，由于三重循环结构紧凑，对于稠密图，效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。 %a为图的带权邻接矩阵 %从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始，递归地进行n次更新， %即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)； %又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……； %最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。 %矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵， %同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。 %采用的是松弛技术，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。所以时间复杂度为O(n^3); matlab函数文件为： function [D,path]=floyd1(a) a(find(a==0))=inf; n=size(a,1); %计算出a的规模的大小. D=a;path=zeros(n,n);%设置D和path的初值. for i=1:n for j=1:n if D(i,j)~=inf path(i,j)=j; end

end end %做n次迭代，每次迭代均更新D(i,j)和path(i,j) for k=1:n for i=1:n for j=1:n if D(i,k)+D(k,j)

数学考点---最短距离问题(带答案)

数学考点---最短距离问题 1.我们常利用“两点之间线段最短”解决两条线段和最小的相关问题，下面是熟悉的一道习题：如图1，已知，A，B在直线l的同一侧，在l上求作一点，使得PA+PB最小．我们只要作点B关于l的对称点B′，（如图2所示）根据对称性可知，PB=PB'．因此，求AP+BP最小就相当于求AP+PB′最小，显然当A、P、B′在一条直线上时AP+PB′最小，因此连接AB'，与直线l的交点就是要求的点P．有很多问题都可用类似的方法去思考解决．探究：（1）如图3，正方形ABCD的边长为2，E为BC的中点，P是BD上一动点．连接EP，CP，则EP+CP的最小值是； 运用：（2）如图4，平面直角坐标系中有三点A（6，4）、B（4，6）、C（0，2），在x轴上找一点D，使得四边形ABCD的周长最小，则点D的坐标应该是； 操作：（3）如图5，A是锐角MON内部任意一点，在∠MON的两边OM，ON上各求作一点B，C，组成△ABC，使△ABC周长最小．（不写作法，保留作图痕迹） 2.作图题（不写作法，保留作图痕迹）：（1）如图①，点A、B在直线l的两侧，在l上求一点P，使得PA+PB最小；（2）如图②，点A、B在直线l的同一侧，在l上求一点P，使得PA+PB最小；（3）如图③，点A是锐角三角形MON内部任意一点，在∠MON的两边OM，ON上各取一点B、C，与点A组成三角形，使三角形周长最小；（4）如图④，AB是锐角三角形MON内部一条线段，在∠MON的两边OM，ON上各取一点C、D组成四边形，使四边形周长最小；（5）如图，连结M、N与直线l相交于点O，当两直线的夹角等于450，且OM=6，MN=2时，PM+PN的最小值是 3.（1）如图，点A、B、C在直线l的同侧，在直线l上求作一点P，使得四边形APBC的周长最小，请写出作法 （2）AB是锐角MON内部一条线段，在角MON的两边OM，ON上各取一点C，D组成四边形，使四边形周长最小．（如图所示） 4.已知A（﹣3，8）和B（2，2），在x轴上有一点M，使得|AM|+|BM|为最短，那么点M的坐标为（） A．（﹣1，0）B．（1，0）C．（）D．（）

实验1 最大最小距离法

实验一 最大最小距离法 一．实验目的 本实验的目的是使学生了解最大最小距离法聚类方法，掌握最大最小距离聚类分析法的基本原理，培养学生实际动手和思考能力，为数据分析和处理打下牢固基础。 二．最大最小距离聚类算法 该算法以欧氏距离为基础，首先辨识最远的聚类中心，然后确定其他的聚类中心，直到无新的聚类中心产生。最后将样本按最小距离原则归入最近的类。 例：样本分布如图所示。 最大最小距离聚类算法步骤如下： ① 给定θ，10<<θ，并且任取一个样本作为第一个聚合中心，11x Z =。 ② 寻找新的集合中心： 计算其它所有样本到1Z 的距离1i D ： 若}{max 11i i k D D =，则取k x 为第二个聚合中心2Z ，62x Z =。 计算所有样本到1Z 和2Z 的距离1i D 和2i D ：

若)},max{min(21i i l D D D =，n i ,....,2,1=，并且12D D l ?>θ，12D 为1Z 和2Z 间距离，则取l x 为第三个集合中心3Z ，73x Z =。【注意：∑=-= -=d i i i i z x Z x D 1 21 11||||||， ||||22Z x D i i -=】 如果3Z 存在，则计算)},,max{min(321i i i j D D D D =，n i ,....,2,1=，若12D D j ?>θ，则建立第四个聚合中心。依次类推，直到最大最小距离不大于12D ?θ时，结束寻找聚合中心的计算。 注意7x 所在第列，29在),min(21i i D D 中为最大的，而且8029?>=θl D ，一 般取2 1 = θ。所以，73x Z =。 这里的例中只有三个集合中心，11x Z =，62x Z =，73x Z =。 ③ 按最近邻原则把所有样本归属于距离最近的聚合中心，得： 1431},,{Z x x x ∈， 262},{Z x x ∈，3109875},,,,{Z x x x x x ∈。 ④ 按照某聚类准则考查聚类结果，若不满意，则重选θ，第一个聚合中心1Z ，返回到②，直到满意，算法结束。 该算法的聚类结果与参数θ和起始点1Z 的选取关系重大。若无先验样本分布知识，则只有用试探法通过多次试探优化，若有先验知识用于指导θ和1Z 选取，则算法可很快收敛。 三．实验内容 见右图所示，为二维点集。 四．实验步骤 1、提取分类特征，确定特征值值域，确定特征空间； 2、编写聚类程序； 3、将所提取的样本的加以聚类； 4、用误差平方和准则（也可选用其他准则）加以评价，直到满意为止。