一种基于非线性弹簧模型的虚拟手交互新方法

基于虚拟手的交互技术在人机交互和人机工程学测试等应用中发挥着重要的作用。为了实现直观自然、实时准确、接近真实世界中的虚拟手与虚拟物体的交互,并计算出反馈作用力,首先提出了用非线性弹簧模型计算抓取作用力,使虚拟手和虚拟环境之间实现了基于物理的交互;然后将计算结果以视觉渲染的形式反馈给用户,并对仿真的速率做了定量分析,以便使仿真速率可以达到屏幕刷新频率和力反馈刷新频率的要求。实验结果表明,虚拟手不仅可以直观自然地抓取3维虚拟物体,而且和3维物体之间能够进行实时交互,同时可计算出反馈作用力。     

基于容错机制的电力系统故障诊断方法研究

在电力系统故障诊断工程中,线路保护及断路器的不确定性是影响故障诊断的重要因素.为此,通过BFT(拜占庭容错)投票方法,利用系统内设备间状态矩阵判断出故障设备及故障类型.利用PMU收集实时数据后,PDC会将线路故障后期望状态矩阵发送给全系统内测量设备.保护设备、断路器、警报会将实际状态与期望矩阵进行逻辑对比并投票选出保护域内公认的故障设备.该方法考虑了电力系统不确定性并有较可靠的容错能力.     

灰狼与郊狼混合优化算法及其聚类优化

郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm, COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法, 具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势, 但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足. 为弥补其不足, 并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer, GWO)的优势, 提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO, HCOAG). 首先提出了一种改进的COA (Improved COA, ICOA), 即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度, 并提出一种动态调整组内郊狼数方案, 使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强; 然后提出了一种简化操作的GWO (Simplified GWO, SGWO), 以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度; 最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合, 进一步获得更好的优化性能. 大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明, 与COA相比, HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度, 与其他先进的对比算法相比, HCOAG具有更好的优化性能, 能更好地解决聚类优化问题.     

基于MLP神经网络的圆锥角膜辅助诊断北大核心CSCD

圆锥角膜在病变过程中会导致角膜中央部位向前凸出,使角膜呈现出圆锥形,而且会导致高度不规则近视和散光,对视力造成不同程度损害。疾病一般发生于青少年时期,为了能及时治疗避免病变严重,筛查区分圆锥角膜具有十分重要的意义。而且临床上对于圆锥角膜诊断通常是采用角膜地形图的方法,可以得到角膜形态学的改变,但是有一定的误诊率。目前研究发现,角膜力学特性改变先于形态学,所以本文从角膜生物力学角度出发,提出一种基于多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)神经网络区分圆锥角膜的模型。首先,利用可视化生物力学分析仪(corneal visualization scheimpflug technology,Corvis-ST)测得角膜的生物力学视频,进行处理计算得到角膜生物力学参数作为数据集,其中包含正常角膜和圆锥角膜2种类别;然后,针对角膜生物力学参数数据集构建MLP神经网络模型,将70%数据集作为训练集,30%数据集作为测试集。在数据集上训练及测试的结果表明,该模型区分圆锥角膜的准确率为97.6%。     

空间查询算子的栅格算法与实现

地理信息获得了越来越广泛与深入的应用.空间分析是地理信息系统平台最核心的计算之一.矢量方法是面向物体的描述,物体间的几何关系隐含,关系判断需要基于计算几何算法定位、分析和检索,时间与空间复杂度较高.为避免其缺点,提出了基于栅格的空间查询算子算法的实现框架.此算法基于亚像素精度,可以较准确记录边界栅格的覆盖面积,通过判断两个图层相应栅格的覆盖面积,即可得出空间关系.此方法的正确率大大高于四色栅格签名(4CRS).同时,栅格索引中保存了要素属性信息等,可以为空间查询算子判断提供更有用的结果信息.     

职业院校多媒体教学应用现状的调查报告

随着计算机技术和现代教育技术在教育领域的发展,多媒体教学在越来越多的院校得到普及。为了了解职业院校多媒体教学的现状与存在的问题,我们针对职业院校多媒体教学的各个环节设计问卷,对在校大学生进行了问卷调查,发现我校多媒体教学中存在一些问题,在对多媒体教学的理论和现状进行分析的基础上,提出改进多媒体教学效果的思路。     

基于混合感知信息的路径规划模型

针对动态未知环境下的自主虚拟人实时避障问题,提出一种基于混合感知信息的路径规划模型。该模型由全局规划器和局部规划器组成,全局规划器依据已知环境信息先行规划出优化的运动路线,局部规划器通过对人类的规划行为进行分析,建立用于局部动态规划的运动代价评估函数,实现虚拟人在动态未知场景中的智能规划行为。实验结果表明,该模型能保证实时性,模拟符合人类特征的规划 行为。     

传感器优化布置研究现状与展望

传感器优化布置是一个组合优化问题,在结构健康监N/检测系统中具有重要意义.优化方法的选择直接关系到优化计算的效率和可行性.基于不同优化方法的基本原理,对目前用于传感器优化布置的几种优化算法的研究进展进行了分类介绍,对传感器优化布置研究中存在的问题进行了分析,并对其发展趋势进行了展望.     

基于反馈控制的自主虚拟人感知模型

提出了一种基于反馈控制的自主虚拟人感知模型.该模型首先使用感知过滤器模拟人类器官感知限制,然后设计了环形队列存储感知对象的相关信息来模拟人类的记忆功能,进而利用感知和记忆的结果,对感知过滤器的各项参数进行反馈控制,从而体现感知结果对感知过程的影响.实验结果表明,基于反馈控制的感知模型不仅能够较好地体现人类感知系统的特性,而且能够为自主虚拟人行为控制和决策提供更为真实的环境信息.     

UDP协议使用与分析研究

UDP协议是一种简洁、高效被广泛使用的协议。首先介绍了一种Windows环境下采用UDP协议的网络通信程序的设计方法,然后采用所设计的程序进行了通信试验。通过Sniffer软件捕获通信过程中的报文,对捕获的报文进行了详细分析,验证了网络模型及所介绍的网络通信程序,总结了UDP协议的优缺点。