基于层次B样条的三维变形

针对三维空间中物体的变形问题,描述了一种基于层次B样条的变形算法。该算法利用了多层次B样条技术,与其它方法相比,这种方法可以得到C2连续的变形函数并且在处理表面复杂的物体时会有更高的效率。将已有的MBA(多层次B样条算法)技术从双变量的情况扩展到三个变量的情形,然后在这一技术的基础之上,提出了最终的3D物体变形算法。最后用实例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于话题共振的群体情绪演化动力学模型研究

在线社交网络中舆情话题共振现象愈发多见,相似或相关话题的互动与叠加使公众群体情绪变得愈发复杂和不确定,增加了政府管控的难度.为此本文构建了一种在线社交网络中考虑可变交互阈值、基于观点动力学的双层复杂网络模型,将话题关系、时间机制、政府、媒体、网民等因素作为变量参数,利用中国流行的在线社交平台新浪微博数据进行了仿真模拟及对比验证.结果显示话题共振效应的存在对群体情绪的演化产生了一定的“阻尼”作用,使群体情绪表现的更加“固执”,难以被外界环境信息影响;同时在舆情生命周期不同阶段发生的话题共振现象中,群体情绪展示出了不同的演化特征.因此,针对不同情景的舆情事件,政府应采取不同应对策略以提升网络生态的治理能力.     

基于动态拓扑有领航者的智能群体群集运动控制

对具有二次积分动态的智能群体跟随领航者实现群集运动编队,提出了一个分散控制方法对智能群体进行分散控制。基于动态时变有领航者的网络拓扑,用图论模型表示智能体之间的相互作用及通信关系,运用推广的Lyapunov理论、微分包含及非平滑分析进行了稳定性分析,并得到所有智能体速度方向收敛到同一方向并与领航者保持一致;所有智能体速度大小收敛并与领航者相同;互连的智能体之间没有碰撞发生;所有智能体的人工势场函数被最小化等重要结论。给出了一个仿真实例,验证了该方法的有效性。     

基于复杂性理论的径流时间序列动力学特征分析

将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流具有实测径流的随机性和混沌程度高于天然径流的随机性和混沌程度;上游的混沌程度高于下游,而随机性低于下游的动态特征.黄河干流整体上处于随机、混沌共存状态,随机强于混沌;各站径流序列中存在某种结构,这些结构可能是周期性变化、持续性变化或自相似结构.人类活动近十几年的影响,增大了上游径流变化的随机性、降低了上游径流的复杂性(混沌),使其对径流的预测能力下降,增加了径流序列的识别难度.黄河干流大型水利工程的运用,对径流的影响程度随着空间位置的加大而减弱.     

一种简单的资源受限的群体演化模型

在资源有限的环境中,生物竞争生存资源,能力强的个体较之能力弱的个体能够获取更多生存资源,有更多繁殖后代的机会.为了探究不同生存能力的个体构成的群体在资源有限的环境中的演化过程,提出一种简单的群体演化模型,刻画包含个体生命的复制、变异和死亡等生命特性的群体动力学.仿真结果显示个体能力强的群体规模逐渐增长,而个体能力弱的群体规模不断变小,但是由于相互变异的存在,最终群体规模趋于一个均衡值.这与模型预测的相符.     

基于矢量空间的群体聚类方法研究

通过对群体成员的思维模式进行分析,基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法,通过执行该使算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集。在此基础上,定义并计算群体中各个聚集的偏好和整个群体的偏好,定义并计算群体中各个聚集的一致性指标和整个群体的一致性指标,为群体决策提供依据。最后通过一个实例对算法和一致性指标等进行验证。     

基于DTW方法及Hermite插值的运动序列长度归一化

运动捕获设备采集的数据冗余量大,缺乏结构化信息,编辑重用难度大,需用运动编辑方法处理.运动融合作为运动编辑的关键子问题之一,首要步骤就是运动序列长度归一化.提出一种基于动态时可规整方法(Dynamic Time Warping,DTW)及Hermite插值的运动序列长度归一化的方法,首先基于改进的DTW算法将运动序列进行姿态对齐,找到运动序列的一组对齐帧;其次按照长度的需要对运动序列对齐帧进行位移插值和角度插值,对根位移进行Hermite插值,对关节旋转角度采取四元数球面插值;最后,实验结果验证了该方法可以生成新的平滑的角色动画,提高了数据重用性,以此实现了运动捕捉数据处理效率的提高.     

高校毕业生群体迁移的空间分布实证研究

通过随机选取中国4个省(直辖市)中的7所高等院校的毕业生就业信息,分析了毕业生生源地到就业地之间的距离分布,发现这些来自不同地区,不同学校的毕业生的迁移距离具有标度分布的统计规律。统计结果显示:高校毕业生的群体迁移行为在空间上具有明显偏离泊松过程的胖尾分布。研究还发现形成这种分布的最小数据值和分布指数之间存在着正相关性,并且总是非本地生源对这种分布做出了贡献。     

基于证据理论的部分属性偏好信息群体赋权方法

针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识别方法,然后采用惟一参照物比较判断法计算证据的基本可信度分配,应用Dempster规则进行证据合成,进而得到专家群体的属性赋权。在证据合成过程中,推导出了合成结果的解析表达式,与直接运用证据合成规则相比计算量大大缩小;在专家群体信息集结中,给出了一种基于位置权向量和证据相似度指数的客观证据赋权方法,从而突出了与大多数专家意见相似的专家的作用。最后给出了一个示例。     

基于神经网络方法的船舶姿态运动极短期预报与仿真

根据动态神经网络具有通过学习能以任意精度逼近非线性函数的特性，建立了用于船舶运动极短期预报对角回归网络（DRNN）模型及算法，并将该算法所取得的结果与自回归预报法和周期图预报法的结果相比较，说明了该算法的可行性。     

一种新的虚拟维修手部动作生成方法

在维修仿真中,虚拟维修人员的手部操作起着重要的作用,对维修活动中手部动作的实时、连贯生成问题进行了研究。首先提出了一种包含详细解剖结构的虚拟手模型,其次在分析总结各类虚拟人运动控制算法的基础上,通过加入阻尼系数以克服传统IK算法难于或无法处理的奇异性、冲突性与多目标性问题,改进了阻尼IK方法,并利用Jacobi矩阵的正交投影来处理优先级多约束条件下的手部动作。最后以某型装备车辆的轮胎更换维修任务为例对提出的算法进行了验证和效果评估,表明了所提方法的有效性和健壮性。     

基于VR运动模拟器的体感模拟算法的研究

针对VR(Virtual Reality)运动模拟器使用的经典体感模拟控制算法存在相位延迟、虚假暗示的缺点导致虚实运动一致性不够,引发VR晕动症的问题,提出了一种改进体感模拟算法。改进体感模拟算法在经典模拟算法的基础上加入了前庭感知系统,对算法的输出误差进行反馈,采用模糊控制算法对输入加速度和角速度进行修正和预测,并且对虚拟现实中地形的起伏变化进行模拟。在MATLAB/Simulink中对改进体感模拟算法进行建模仿真,仿真结果表明改进体感模拟算法降低了相位延迟和虚假暗示,提高了虚实运动的一致性。     

基于INTERNET的群体决策支持系统研究与应用

在群体决策支持系统 GDSS研究成果的基础上 ,提出了基于 INTERNET环境的群体决策流程、群决策模型系统、群决策中间服务器 MTS的构成、专家端和经理端信息交换实现技术等解决方案、关键技术等 ,并给出一个商业销售群决策实例.     

基于坐标下降和偏移映射的运动编辑与重定向

提出了一种基于坐标下降和偏移映射的人体运动编辑与重定向方法,使角色运动适用于虚拟场景。采用加入生理限制的循环坐标下降算法自动求解约束帧目标姿态,在约束帧附近通过构造运动偏移映射曲线的方法对运动进行自动平滑处理。实验结果表明,该方法较为完整的很好的保留了原始运动的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。     

基于关键姿态映射的运动重定向

提出一种基于关键姿态映射的运动重定向方法,实现不同角色之间运动序列的快速映射。首先,对源运动数据降维,在低维空间中做聚类分析,提取关键姿态;其次,参数化运动序列,计算运动权值;最后,自动求解目标角色的关键姿态,结合运动权值重构目标角色的运动。实验结果表明,该方法较为完整的保留了源运动序列的特征,且重定向得到的运动较为平滑自然。     

A Stock Pricing Model Based on Arithmetic Brown Motion

1　 IntroductionStock value is an old and new study field.Gordon presented a model to estimate stockvalue in1 962 and now the model is widely used in the world.In Gordon model company′sdividends per share increase in geometric Brown motion,that is,dividend at the end of tyear isDt=D0 eμt ( 1 )where D0 denotes dividend per share in last year;μ denotes the mean of the logarithmnormal distribution and is calculated byμ =1( n -1 )△ t∑n- 1t=1ln( Dt 1 /Dt) ( 2 )where△t is interval of sampl…     

基于Loop细分曲面的虚拟人跑动仿真

细分曲面方法作为一种简单有效的三维造型方法得到了广泛的应用。首先对Loop细分曲面方法进行了简要介绍。然后分析了在造型时Loop细分方法存在使曲面过于光滑的问题，通过对细分规则的修改解决这个问题。最后以逆运动学和动力学相结合的方法，通过应用改进后的Loop细分曲面方法得到了逼真的虚拟人跑动仿真结果。试验结果说明所用方法的可行性。     

基于Kinect的皮影动作实时匹配研究

皮影文化传承中由于受众老龄化和传承断代化使得皮影文化逐渐面临没落,基于Kinect实现皮影动作实时匹配能够为传统皮影文化注入新的活力。根据皮影特点构建关节点皮影模型,实现了皮影的静态数字化。基于Kinect获取人体深度图像,通过分割遮罩和机器学习获取人体骨骼点坐标,生成人体骨架。对关节点皮影模型进行骨骼绑定与权重设置,将Kinect采集到的人体数据绑定到皮影上。通过骨骼树的遍历和动作匹配算法完成坐标映射,实现人体与皮影动作的实时匹配,从而完成皮影的动态表演数字化。