人工心理模型驱动的人脸表情动画合成

提出了一种人脸表情动画合成方法,该方法以人工心理模型输出概率值作为权重向量,通过因素加权综合法,控制表情动画模型参数。实验结果表明,该方法实现了心理状态对表情的实时驱动,合成的人脸表情动画真实、自然。     

单片、单板微机兼容示教板应用设计

公开了一项实用新型专利──单片单板微机兼容示教板。该仪器是在笔者完成了单片微机示教板基础上的创新,多种兼容功能的具备使其硬件成本成倍降低。它的采用使微机实验教学的速度与质量得到显著提高。本文介绍其设计思想并给出原理框图与结构示意图。     

隐马尔可夫情感模型的复合情绪生成

情感模型的建立,是产生人工情感的一种途径,也是和谐人机交互的基础.针对现有的隐马尔可夫情感模型仅能产生基本情绪的问题,提出了一种改进的模型,使其能够产生复合情绪.首先,放宽已有理论的假设条件,使得某种刺激可以引发多种基本情绪,并且2种基本情绪状态的强度可以同时增大,提高了模型的普适性;其次在引入辅助矩阵和可变阈值后,实现了情感模型的复合情绪生成.通过仿真试验,验证了该模型的有效性.     

基于支持向量机回归的模型辨识

提出了一种简化的基于遗忘因子矩形窗算法的最小二乘支持向量机回归算法。其针对标准支持向量机存在的缺陷,引入最小二乘、矩形窗以及遗忘因子等思想对其进行改进,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于免疫多Agent系统求解炼钢连铸动态调度问题(待续)

炼钢连铸生产过程中,随着调度问题规模的扩大,传统的集中式动态调度方法存在响应速度慢等问题。为了解决此问题,基于多Agent动态调度系统与人体免疫系统的相似性,模拟人体免疫系统的结构和机制,设计了动态调度系统的体系结构和协商机制,建立了炼钢连铸免疫多Agent动态调度系统。仿真实验表明,所建系统可以快速有效解决炼钢连铸动态调度问题。     

基于维度注意力与多尺度卷积网络的脑电分类方法研究

针对脑电信号的非平稳性、时变复杂和分类准确率较低的问题,以及传统机器学习方法在提取复杂特征方面的不足,提出了一种基于维度注意力机制的多尺度时空卷积神经网络分类模型(DIMS-CNN),旨在提高分类准确率,以更好地适用于实际应用场景。首先,对数据进行带通滤波和去伪迹,并进行了降采样和通道选择等预处理;随后,将经过处理的数据输入构建的时空卷积模型中,为了进一步增强网络的特征提取能力,加入了时序和通道的多维度注意力机制以及正则化技术;对于数据量不足的问题,采用了频带互换的方法进行数据增强,且提高了模型的泛化性能。分别在HGD数据集和实验室自采集数据集上进行验证,获得了90.97%和90.21%的平均分类准确率,发现所提方法在分类准确率上有显著提高。     

基于免疫多Agent系统求解炼钢连铸动态调度问题(续完)

正3.2 EA内部运算EA模拟免疫系统中巨噬细胞的功能,负责提呈抗原和消除抗原等工作,EA分为NEA和CEA,NEA和CEA提呈抗原和消除抗原的工作有所不同。车间中的每台非连铸机设备具有一个NEA,NEA识别所有CA向其释放的抗原,并将识别结果EFTi,j,k提呈给相应CA的T细胞,令EFTi,j,k=ESTk+pi,j,k式中,ESTk为设备k在动态事件发生时的最早开工时间,即动态事件发生时,设备k正在进行操作的完工时间,如果没有正在进行的操作,ESTk即是动态事件发生时刻,ESTk在计算过程中不断更新。NEA接收各CA向其发送的B细胞活化值,选取B细胞活化值最大的抗原进行消除,     

基于人工免疫系统和ZigBee的智能家居灯光控制系统的设计

针对传统家居灯光控制方法智能水平低的问题,提出了一种基于人工免疫系统和ZigBee的新型智能家居灯光控制系统。经过仿真验证,该系统可充分利用外界自然光,动态控制灯具,并最终输出符合用户习惯的结果,以达到用最小的能耗实现最好效果的目的。     

基于Agent的人机情感交互系统研究

该文在软件Agent技术基础上,提出具有识别真实人情感,同时又能够表达虚拟人个性情感的Multi-AgentSystem体系结构。在系统的感知Agent中,采用隐马尔可夫(HMM)数学模型通过表情(视觉)和语言(声音)对六种基本情感状态进行识别。实验结果说明基于视觉和听觉的多模态识别算法能提高计算机对人的情感识别率。文章最后指出面向Agent技术实现人机情感交互系统的开发是一种行之有效的方法。     

面向老年人的智能家居多模态交互系统研究

提出了应用于智能家居老年人帮助的新型多模态人机交互模式。构建了基于avatar的智能家居人机交互原型系统,集成了语音处理和视线追踪功能,实现了视觉和听觉双通道交互;同时采用基于规则的任务推理方法感知用户任务信息。测试结果表明,该交互模式提高了老年人的交互体验。