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1.
目的 为了更科学地研究和检验可穿戴产品的适合性,提出一种适合性检验方法,能够精确保留现实环境中的产品佩戴关系,并能将现实与虚拟的适合性检验研究相结合,得到合理的适合性检验结果.方法 以虚拟现实眼镜的适合性检验为例,通过高精度的三维测量技术将现实环境中的人、产品以及人—产品佩戴关系转化为三维虚拟信息,并以人—产品佩戴三维模型为参考基准对齐人和产品的虚拟模型,得到保留现实佩戴关系的人—产品佩戴模型组,再应用偏差分析法得出人—机佩戴区域的可视化适合性结果和统计数据,结合主观评价方法进一步分析产品的适合性.结论 虚实结合的产品适合性检验方法可在虚拟环境中高精度地保留现实环境中的人—产品佩戴关系,并能得到可视化的适合性检验结果,为检验和指导产品的适合性提供依据. 相似文献
2.
针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考. 相似文献
3.
从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP(Back Propagation)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络以及经典的模糊算法WM(Wang-Mendel)在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明:该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。 相似文献
4.
为了解决患者四肢康复治疗问题,设计了一款基于外骨骼的可穿戴四肢康复训练机器人,可以实现上肢和下肢联合康复治疗,它占地小,便于携带。该机器人由上肢模块、下肢模块和控制模块组成,采用Inventor软件进行三维建模,并对核心支撑部件进行静力学分析,以验证整体结构设计的稳定性和正确性。仿真结果表明:患者可以实现上肢康复和下肢康复联合训练,真正实现了四肢康复训练全方位和立体化,可以满足患者康复训练需求并且具有一定的市场推广价值。 相似文献
5.
可控关断的电流源型换流器(current source converter,CSC)相较于LCC和VSC具有较好的技术优势,逆阻型大功率可关断半导体器件的快速发展为CSC在高压直流输电领域的应用提供了发展契机。针对现有CSC的拓扑、调制方法的优缺点进行调研和对比,分析总结出适用于高压直流输电的LCC-CSC拓扑和特定谐波消除调制方法。将基于LCC-CSC的混合直流输电系统与LCC和VSC进行多方位的对比分析,对LCC-CSC的技术优点、存在的问题及未来研究的方向进行了总结,为CSC在高压直流输电的工程应用提供前期研究基础。 相似文献
6.
通过对低辐射镀膜玻璃现有技术进行分析,运用磁溅射镀膜技术解决现有膜系的小角度反射发红问题,降低钢化后的颜色变化. 相似文献
7.
以系统单位时间费用率和可用度为目标,构建了民机多部件系统不完全预防性维修多目标优化模型.引入机会维修思想,以部件机会维修可靠度阈值作为模型优化变量,将各部件维修方式按照时间相关性和结构相关性进行优化组合.模型采用改进后的自适应变异粒子群算法(Adaptive mutation particle swarm optimization,AM-PSO)求解Pareto最优解集.利用民机某型发动机反推控制和指示系统实际维修数据进行模型验证与分析,结果表明:在有限运行周期内运用本文的多目标优化模型与方法进行预防性维修活动,能有效降低系统维修成本的同时提高其可用度. 相似文献
8.
9.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。 相似文献
10.
针对复杂场景下文本识别流程复杂繁琐、适应性差、准确度低等缺点,本文提出一种复杂场景下文本检测和识别的新方法.该方法由文本区域检测网络及文本识别网络构成,文本区域检测网络为改进的PSENet,将PSENet的骨干网络改为ResNeXt-101,在特征提取过程中加入可微二值化操作来优化分割网络,不仅简化了后处理,而且提高了文本检测的性能.将卷积神经网络和加入聚合交叉熵损失的长短时记忆网络组成文本识别网络,聚合交叉熵的引入提高了文本识别的准确性.本文在两个数据集上进行验证,实验结果表明,两个网络模型融合后准确率最高达到95.6%,优于改进之前的方法.该方法能有效地检测和识别任意文本实例,具有很好的实用性. 相似文献