基于仿真的表演创意智能涌现方法研究与实现

论文研究基于仿真的表演创意智能涌现方法.通过对艺术表演的视频数据进行分析,研究并实现基于仿真的表演创意智能涌现,拓展传统人工进行艺术表演创意带来的局限性.结合艺术表演领域的知识,对视频中的各个表演创意要素进行了分类和定义,随后使用计算机符号化理论与计算机识别的技术对不同的表演创意要素进行了计算机表达.随后使用机器学习的方法,将表演创意进行计算机智能涌现并利用观众评估实验效果.通过实验,该基于仿真的表演创意智能涌现方法能够生成一场简单的艺术表演,并在合理性、逼真度、创新性、与人工创意等四个方面展示了它的可行性.     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

基于增强现实技术的圆明园景观数字重现

提出基于关键帧匹配的增强现实跟踪注册算法,实现圆明园大水法遗址的数字重现。并采用随机树的方法将特征点的匹配问题转化为特征模式分类问题,解决图像间的宽基线特征匹配。基于该算法构建出基于视频透视式头盔显示器的移动增强现实系统。实验验证表明,该方法具有实时、鲁棒,适用于户外跟踪注册。     

基于生物进化的可恢复回声状态网络模型

为解决回声状态网络储备池在遭受随机故障和蓄意攻击等复杂情况下的适应性问题,提出了一种具有生物进化特征的可恢复回声状态网络—3DP-RESN.基于优先匹配的复制、新增加连接的变异和新增加连接的死亡进化策略,3DP-RESN能够实现从被破坏的网络拓扑中自恢复.将3DP-RESN、传统ESN（CESN）和被破坏的ESN（DESN）应用于NARMA系统、Henon映射和figure8这3种非线性时间序列逼近任务.实验结果表明,当储备池发生故障时,3DP-RESN对于3种时间序列的预测精度明显优于DESN,接近甚至高于未遭受储备池故障的CESN,尤其在figure8实验中,3DP-RESN与CESN、DESN相比,预测精度分别提高了30.56%和7.01%.此外,3DP-RESN的短期记忆能力也接近于CESN,因此,3DP-RESN具有强大的自适应恢复能力.