卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

基于足底压力与支持向量机的步态相位识别研究

随着两足机器人、人工假肢技术以及为行走困难病人康复设计的康复训练机器人的发展,在线的步态相位识别方法越来越重要。本文提出的基于足底压力与支持向量机(SVM)的步态相位识别算法主要由五部分组成,即数据采集、数据预处理、特征提取、训练分类器和分类识别。实验表明：该方法能够对运动中的步态相位进行准确的判断。     

抑郁与网络游戏特征、行为重复的关系

通过采用玩家基本情况问卷、网络游戏特征量表、抑郁量表,调研了120名北京高校学生,获得100份有效数据,由此分析了玩家抑郁的心理特征与网络游戏的设计特征、行为重复之间的关系。研究结果为玩家的抑郁与游戏特征的6个维度即交友、团队合作、背景故事、游戏关卡、游戏奖励以及游戏角色之间存在显著的线性关系,其中游戏奖励、游戏关卡、团队合作对玩家抑郁影响更多;抑郁与行为重复也存在显著的相关性。得出玩家抑郁与网络游戏特征、玩家的行为重复有显著地相关性的结论。     

军事领域中的人机协作研究综述

目的 对军事领域中人机协作的应用现状和理论现状进行归纳与分析,指出未来的发展趋势,旨在为人机协作军事系统的技术发展和设计研究提供理论方向。方法 以无人机系统、无人车系统、无人艇系统的实际应用场景为代表,分析人机协作的军事应用现状;剖析军事背景下国内外人机协作任务分配、人机交互方式、人机交互界面设计、人机协作效能评估的研究进展;综合前人的研究现状对未来的研究发展趋势进行总结。结论 根据国内外研究的现状、热点与趋势可知,人机协作的任务分配需综合考虑人员行为和任务时序等因素,以提高人机协作效率,探寻更优的分配模式;多模态智能交互将成为未来人与无人集群交互的主流形态,多通道结合的信息交流将改变操作员与指控系统互动的方式,实现人与无人集群的高效交互;态势认知是未来智能战场面临的挑战,人机协作为智能态势认知领域的研究奠定了基础。     

悬吊状态下航天应急故障操作绩效变化研究

研究悬吊对航天应急故障操作绩效的影响。27名训练成熟的志愿者参与了悬吊实验,分别在悬吊前后完成三个复杂度水平的6个应急故障操作单元,实验收集了操作过程中的操作时间、操作错误数和主观工作负荷评价,并进行数据处理和讨论分析。结果发现悬吊状态下,操作时间有显著的增加,操作错误数没有显著变化。通过对工作负荷量表的六个维度的分析,发现悬吊前后的业绩水平和受挫程度并未出现明显的差异,其他四个方面包括脑力需求、时间压力、体力需求和努力程度,悬吊后比悬吊前都有显著的增加。结论为悬吊对航天应急故障操作的操作时间和工作负荷有一定影响,对操作错误数无显著影响,因此悬吊用于航天员的模拟失重训练是有意义的。由于悬吊会影响操作时间,所以对时间敏感的情况下悬吊操作应该避免。     

基于资源限制的多目标网络计划优化模型

目前网络计划优化研究要么没有考虑资源限定的柔性,要么只是集中于单纯的工期优化或资源优化等单目标优化。本文针对传统网络计划建模资源限制缺少柔性、优化目标单一等问题进行了深入的研究。在柔性资源的限制下,为使得工程网络计划达到总体最优,考虑工程项目的工期、成本、项目净现值、资源的均衡等多个目标,建立其网络计划优化模型,并采用粒子群算法予以求解。根据拓扑排序算法生成满足时序约束的活动序列并计算活动的时间参数。对于产生资源冲突的活动,依照执行优先权解决冲突资源的执行顺序,更新时间参数。采用随机权重的方法,让粒子群算法种群的多个个体进行随机转化,从而保持解的多样性。采用国际上通用的Patterson问题库中benchmark算例对本文提出的方法进行验证。结果表明,与初始方案相比,优化后的方案分别在工期上缩减了20%,成本上缩减了11.17%,净现值增加了11.82%,资源均衡度减少了18.29%。由此可见,提出的基于粒子群算法的优化模型对资源限制下的网络计划中的工期、成本、净现值、资源均衡度等多个目标均实现了不同程度的优化。     

基于J48决策树算法的大学生社交网络游戏参与原因分析

随着SNS社交网站的发展,嵌套在其平台上的社交网络游戏已成为大学生的新宠,而大学生网络成瘾也成为社会各界关注的焦点。为研究大学生参与社交网络游戏的原因,本文通过网络发布问卷的方式对大学生参与社交网络游戏的情况进行调查,将收集到的信息转换成数据导入到数据挖掘软件WEKA中。采用J48决策树算法对数据进行分类处理,得到游戏参与情况的决策树模型。模型分析结果表明,大学生社交网络游戏玩家参与社交网络游戏的原因主要与家庭环境、生活状态以及网站的社交活性有关。家庭的完整性和幸福度是影响大学生参与SNS网络游戏的最重要原因之一,对待生活的心态同样影响大学生是否会选择参与社交网络游戏,而SNS网络广泛的社交性是促进大学生参与社交网络游戏的另一个重要原因。这些参与游戏的原因与大学生网络成瘾的原因部分重合,为预防大学生网络成瘾提供了依据。     

基于形状的三维头面型聚类分析

传统的号型划分方法不能很好反映人体表面形状的特点，无法很好地满足头盔等适配性要求较高的产品设计需要。三维人体数据携带丰富的人体表面形状信息，采用三维人体数据建立的号型系统将有助于解决上述问题。以447个人头样本为例，提出基于块划分的形状差异描述方式，采用k-means聚类算法对基于块距离的矢量形式下的人头样本进行形状分组，并与最新国军标推荐的采用头宽长指数、头高长指数作为关键参数进行头型划分的结果进行了对比分析。结果表明，二者存在明显差异，表明将来修改标准时可参考本文方法尽量考虑形状上的差异。     

基于MAS的敏捷供应链管理系统框架结构

阐述敏捷供应链管理的历史发展和建模技术 ,提出一种基于MAS的敏捷供应链系统框架结构。该模型具有开放性、兼容性和模块化等特点 ,是一个较好的虚拟企业决策支持系统的模型 ,能有效地支持供应链动态建立、过程重组 ,以及增强供应链系统信息分布处理、软件可重用和规模可扩展能力。