基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

基于BP神经网络的虚假财务报告识别

针对虚假财务报告的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的虚假财务报告识别模型。根据1999~2002年的年度审计报告意见,从上市公司中,选择确定了44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家真实财务报告样本,这88个样本构成训练数据集。类似地,从2003~2006年的上市公司中,选择了73家虚假财务报告样本和99家真实财务报告样本,这172个样本构成测试数据集。10个财务指标被选择为识别变量,使用训练数据集对BP神经网络模型进行训练,并将训练后的模型对测试数据集进行测试,取得了较好的实验结果。     

基于指数环境因子函数的软件可靠性增长模型

绝大部分软件可靠性增长模型采取的软件可靠性标准都是测试可靠性,实际上,软件的测试剖面很难真实地反映运行剖面,软件运行环境和测试环境不可能一致。考虑测试环境与运行环境差别,根据经验数据拟合环境因子,提出一种随时间变化的指数环境因子函数;并建立基于指数环境因子的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型;利用一组公开发表的数据集对模型进行评估。结果表明,本文提出的环境因子函数计算复杂度低,基于该函数的软件可靠性模型具有更好的拟合和预测能力。     

基于特征子空间的三维模型相关反馈检索方法

从三维模型中提取出的高维特征向量一般分布在原始空间的某个非线性低维子空间中,而测地距度量算法可以有效地甄别这种非线性分布.提出一种在相关反馈中,通过更新测地距离来捕捉三维模型特征点的分布特性的检索算法.为了解决相关反馈后期效果提升缓慢的缺陷,作者提出了模型潜力值理论来辅助使用了测地距核函数的支持向量机学习器改善相关反馈机制.     

基于虚拟样机技术的双足机器人运动仿真研究

应用三维建模软件SolidWorks建立了HIT-ROBOCEAN双足机器人的简化模型,导入虚拟样机仿真分析软件Adams中生成虚拟样机模型,并通过在科学计算软件Matlab中得到的机器人行走步态的关节运动轨迹对虚拟样机模型进行控制,通过联合仿真获得机器人行走步态的三维仿真动画,并利用该虚拟样机模型对机器人行走步态进行运动学及动力学分析。为双足机器人步态规划的研究提供了一种新的方法。     

基于Transformer网络多模态融合的密集视频描述方法

针对目前的密集视频描述模型大多使用两阶段的方法存在效率较低、忽略音频及语义信息,描述结果不全面的问题。提出了一种基于Transformer网络多模态和语义信息融合的密集视频描述方法。提取自适应R(2+1)D网络提取视觉特征,设计了语义探测器生成语义信息,加入音频特征进行补充,建立了多尺度可变形注意力模块,应用并行的预测头,加快模型收敛速度,提高模型精度。实验结果表明：模型在2个基准数据集上性能均有很好的表现,评价指标BLEU4上达到了2.17。     

LSVDD: 基于局部支持向量数据描述的稀有类分析算法

在单类支持向量数据描述算法的基础上, 提出了一种基于局部支持向量数据描述的稀有类分析算法: LSVDD, 能够处理存在类重叠的类不平衡问题. 该算法利用支持向量数据描述算法对各类样本分别进行单类学习, 从而获得单类模型; 然后对单类模型的概念重叠区域使用属性选择进一步进行局部单类学习, 最后得到综合分类模型. 在仿真数据集和UCI数据集上的实验结果表明, LSVDD能够有效和稳定地提高稀有类分析精度.     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

GPU上的实时三维云仿真

云的建模和绘制-直是计算机图形领域研究的挑战之一.提出了一种全在GPU上的三维云模拟和渲染的框架,从面片生成、排序和渲染全在GPU内完成.云建模采用编制的云模型编辑器对云的形状和颜色等属性进行编辑,通过面片组合生成三维云几何模型.云的渲染方面,采用GPU上实现的bitonic排序方法对组成三维云的面片进行排序以实现正确的alpha混合;并将图形引擎特性-几何着色器引入到GPU上的三维云渲染中,实现三维云几何形体在GPU中的生成.开发了三维云生成和渲染模块,实现了可视化仿真应用中大规模和实时渲染的三维云仿真模块.     

适用于成组数据的Jelinski-Moranda模型研究

针对软件可靠性测试的成组测试数据,建立了适用于成组测试数据的软件可靠性Ｊｅｌｉｎｓｋｉ－Ｍｏｒａｎｄａ增长模型,并对其参数解特性进行了分析。通过分析得知,适用于成组测试数据的Ｊｅｌｉｎｓｋｉ－Ｍｏｒａｎｄａ模型的参数估计方程存在多个解,且只有在一定条件下才有合理解。最后给出了其参数解估计的有效数值算法。     

基于可靠性的软件构件费用分配最优模型

针对软件系统可靠性和费用分配问题,给出了一种基于可靠性的软件构件费用分配最优模型。将软件系统可靠性定义为软件构件失效率、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行的规定任务时间的函数,详细描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤。在求解过程中,将费用最优模型转化为Kuhn-Tucker方程,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

基于Lévy测度的动态操作风险度量

依据我国商业银行1994-2012年操作风险历史数据,本文引入Lévy测度描述操作风险损失所具有的非连续跳跃行为,利用稀疏序列法产生动态操作风险损失过程,采用了同时考虑损失频率相关性和强度相关性的Lévy Copula模型,给出了具有时变参数和时变相关性结构的动态操作风险度量模型和数值实验技术,计算了不同置信水平上的VaR与CVaR.实证结果表明:Lévy Copula模型能在减少模型设定风险的同时,较好地描述风险单元间的相关性结构;Lévy Copula模型相比于传统Copula模型对相关性结构刻画更为细致,能降低风险资本,并且通过稳健性检验;动态Lévy Copula模型能捕捉到风险的变化趋势,减少由于时变参数导致的风险资本估计偏差.     

城轨列车运行仿真系统中三维视景研究与实现

首先分析了北京地铁一号线列车运行仿真系统中实时三维视号子系统的特点，提出利用UML（Unitlea Mpdeling Language。统一建模语言）对三维观景于系统设计进行描述，并利用Creator分别建立车站和隧道三维模型，解决了三维视景于系统与列车运行仿真系统中其他子系境之间实时性的关键问题。实现结果表明：三维视景子系统具有较强的真实感，并且具有较好的实时性。     

Extended research on software hybrid testing combining reliability and directed testing

The software reliability testing has many disadvantages in practice,such as high complexity of constructing operational profiles and poor fault detection efficiency.Oppositely,the directed testing with a high fault detection rate is incapable of estimating reliability quantificationally.To solve this problem,a hybrid testing combining reliability and directed testing as well as a reliability model based on the order statistic(OS) model were presented by Mitchell.An extended research on Mitchell’s work is proposed.Firstly,the most proper distribution of the fault’s failure rate which tends to be lognormal is suggested,and a detailed form of the OS model based on lognormal and the corresponding parameter estimation method are proposed,respectively.Secondly,an implementing framework for the hybrid testing is proposed.Finally,the hybrid testing and the OS model are applied on a real website system.The experimental results indicate:the hybrid testing has more efficient fault detection power and lower testing cost than the reliability testing;compared with three traditional software reliability growth models,the OS model has a best or pretty estimation or prediction power for each data set;and for the failure data set collected from hybrid testing,the OS model also achieves an acceptable estimation result.     

铜闪速熔炼过程操作模式分级匹配技术与演化策略

针对铜闪速熔炼过程关键工艺参数无法在线检测、过程建模及优化控制困难的问题, 阐述了基于数据的铜闪速熔炼过程操作模式优化方法. 基于综合工况评判指标及操作模式智能分类方法构建优良操作模式库, 在此基础上, 提出操作模式分级匹配技术; 借助投影寻踪回归思想, 建立操作模式与综合工况评判指标之间的非线性关系模型, 采用基于实数编码的加速遗传算法进行最优操作模式的获取, 实现熔炼过程的优化控制. 某冶炼厂生产数据验证了所提方法的可行性.     

混凝土坝施工三维动态可视化仿真与优化

提出了混凝土坝施工三维动态可视化仿真原理，并介绍了在GIS系统和VC++的基础上集成开发的仿真软件，实现了可视化技术与仿真技术的有机结合。通过该软件对大坝施工的不同方案的比选，确定了最为经济合理的机械配套方案，并得到了相应的坝块浇筑顺序、机械利用率、施工浇筑月强度等指标，同时将复杂的施工过程用运动的三维画面形象地描述出来，为全面地掌握复杂施工过程提供了的途径，极大提高了混凝土坝施工组织设计的现代化水平。     

地铁列车运行仿真系统中三维视景建模和简化

随着计算机软、硬件技术的迅速发展,利用三维视景仿真技术动态描述列车运行仿真过程成为一个新的发展方向。简要介绍了三维视景技术在地铁列车运行仿真系统中的应用情况,以北京地铁一号线为例,分析了地铁三维视景模型的构成,研究了在PC机上利用Creator建立地铁三维模型的主要过程,详细分析了建模过程中的难点问题及相应的解决方法,最后介绍了适合地铁车站三维模型的简化方法。     

作战任务和资源间的匹配模型及求解算法研究

针对作战任务和作战资源的匹配问题,提出了一种匹配模型及其求解算法.首先分析了作战任务和资源的属性,建立了匹配问题的约束满足模型.基于改进的多优先级动态列表规划算法提出了一种匹配模型的求解算法,并结合实例进行了分析验证.结果表明,算法中引入任务与资源选择优先权参数,可以有效消解优先权冲突,增加匹配的灵活性.     

考虑右删失数据的改进Jelinski-Moranda软件可靠性模型

针对软件可靠性测试停止时间不对应失效的右删失问题,给出考虑完全右删失失效数据的改进Je-linski-Moranda(J-M)模型。定量分析了右删失失效数据对可靠性参数评估值的影响,在此基础上分别给出基于残存缺陷比率、失效率以及可靠度函数的软件可靠性测试停止准则。最后将改进模型应用于一组失效数据集,计算结果表明,改进后的模型可充分挖掘右删失数据中蕴含的时间信息,得到更准确的参数评估值。并且所提出的停止准则可有效指导软件可靠性测试活动的开展,具有较好的工程应用价值。