一种硅油填充术眼内硅油乳化过程模拟可视化方法

眼科中治疗孔源性视网膜脱离(RRD)的玻璃体切割联合硅油填充术中,预测术后硅油乳化情况,并根据其确定术中适宜硅油填充量和最终取出时间是手术成功的关键.然而手术流程中医生无法直接观察眼球内部结构,很难对填充物质进行定量分析,手术完成后亦对硅油乳化状态缺乏可视化认知.该文提出一种基于光滑粒子流体动力学的体积不可压缩多相流体...     

工业场景下基于深度学习的时序预测方法及应用

为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码?解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工业应用场景。为了清晰全面地评估模型性能,介绍了面向点预测、序列预测问题的统计指标和误差计算方法。同时,整理了经典的公开工业数据集,以便研究者快速评估算法性能。并以过程工业中的采矿、冶金为例,介绍了时序预测方法在真实工业场景下的应用和效果。最后,总结了工业领域中应用深度学习技术所面临的低稳健性和弱可解释性等问题,并探讨了工业场景下时序预测方法研究的未来发展方向。      

虚拟环境下人工鱼感知融合模型研究*

为了逼真模拟人工鱼的感知能力,对感知系统的融合模型进行研究是首先应该考虑的问题。首先对智能虚拟环境下的感知系统进行了建模,并给出了人工鱼的感知融合模型,利用多源注意力理论将人工鱼的感知分为静态注意力资源区和动态注意力资源区,并设计了感知权重分析器,为模型的高效、可行、合理打下了基础。经动画仿真,得到满意的结果。     

深度学习在材料显微图像分析中的应用与挑战

材料的组织结构主要受成分和制备加工工艺的影响,是决定材料性能的关键因素,在材料研发的全周期内具有重要作用。材料组织结构以非结构化图像数据的形式呈现,利用人工经验性的手段进行分析和信息抽取,遗漏了大量的材料学信息和隐含知识。深度学习技术的发展和应用,为材料显微图像中信息的精准、快速、自动获取提供了重要的研究手段。本文从图像处理、图像分析和图像理解3个方面概述了材料显微图像处理与信息挖掘的主要研究内容和关键技术,详细介绍了深度学习在图像分析中的图像识别、图像分割和图像生成3个任务中的研究进展,讨论了深度学习在材料显微图像分析和信息挖掘中的发展方向和挑战。     

面向显微影像的多聚焦多图融合中失焦扩散效应消除方法

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响。      

基于简单占空比调节的异步电机直接转矩控制

针对异步电机传统直接转矩控制(DTC)存在的转矩脉动大、开关频率不固定等问题,已经提出了一些通过优化有效电压矢量占空比来减小转矩脉动的方法。然而,这些方法不仅计算复杂而且对参数依赖性大。本文在比较三种经典占空比控制方法性能的基础上,提出一种简单有效的占空比确定方法。该方法能同时减小转矩和磁链脉动,并且尽可能保持了传统DTC结构简单和鲁棒性强的优点。仿真和实验结果验证了本文所提方法的有效性。     

人工生命概述

介绍人工生命的研究与发展,指出人工生命的研究方法及其与之密切相关的基本理论,最后结合个人的观点给出了人工生命的研究方向。     

人工鱼的认知建模方法研究

“人工鱼”利用人工生命方法创作计算机动画。为了进一步提高动画角色的智能水平,将人工智能方法学引入到“人工鱼”系统中,建立认知模型,控制人工动物的行为,使人工动物成为更加自主的和智能的角色。该文介绍了认知建模的概念、特点,给出人工鱼的认知建模方法研究的主要内容和模型结构。     

基于SOA的Struts框架应用

为简化、规范Web应用系统的开发和部署,提高系统的可移植性、安全性,该文利用Struts框架结构的Web应用系统开发原理及特性,采用面向服务架构的开发模式SOA,将SOA思想引入Struts框架中,形成一种新的开发框架模式。通过信息管理系统的开发实例介绍基于SOA架构的Struts框架的实现过程。基于SOA架构的Struts框架新模式能实现平台间的直接互操作,有效提升Web应用系统的可移植性和安全性。     

基于PSO智能优化的SFS三维重构算法研究

智能优化算法在优化计算、搜索和人工智能方面有着广泛的应用潜力。为了提高三维重构模型的逼真度,本文把智能优化算法中的PSO算法应用在SFS算法改进中,并应用基准 测试函数对算法进行仿真比较,最后分析了算法的性能效率与收敛性。可以看出,优化后的SFS算法性能有了显著提高。