具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法

在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中，面部是其中最关键的组成部分之一．因此，具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题．如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点．本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法．该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型，该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型；借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点，通过DFFD(Dirichlet Free-Form Deformation)的自由变形方法，调整该三维头部模型，进行非线性变形，向特征人面部结构逼近，从而构造出具有个性化特征的头部模型．在此基础上，本文提出了对该方法的一种改进，即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值，进行分层次控制，从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征．     

网络环境下渐开线齿轮的三维参数化造型

论述了基于网络环境下进行渐开线圆柱齿轮三维参数化特征造型的设计思想,将轮齿与轮体分别按特征分类,实现了直齿、斜齿、螺旋齿齿轮三维造型的统一,解决了特殊齿形和齿向曲线实体造型的难点。为其他零件三维建模提供了一种有效实用的方法。     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

软土路堤沉降预测方法研究

建立了依据路堤填土期施工期和预压期观测资料计算路堤总瞬时沉降、总固结沉降、地基固结指数的基因反演方法,进而根据这三个反演参数计算最终沉降,并与实际值作比较,二者符合较好.此外,再依据预压期的沉降资料,分别利用三种不同的计算模型反演计算最终沉降,并与实测结果进行比较,进而对沉降计算模型的选取提出建议.     

固相萃取光度法测定环境水样中镉(Ⅱ)的研究

 研究了用3,5-二溴-2-吡啶偶氮重氮氨基偶氮苯(3,5-DB-PDAB)固相萃取光度法测定镉(Ⅱ).在pH=10的硼砂-氢氧化钠缓冲介质中,TritonX-100存在下,3,5-DB-PDAB与镉(Ⅱ)反应生成2:1稳定配合物,体系最大吸收波长为530 nm,摩尔吸光系数ε=1.62×10⁵L/(mol·cm),环境水样中的镉(Ⅱ)用强阴离子交换固相萃取柱固相萃取预分离和富集后用该方法测定,方法简单,准确度高,回收率96%～10%,相对标准偏差小于3.5%.     

二部图上的K1,m划分问题

 考虑了二部图上的|V|-K_1,m划分问题.首先利用网络最大流与网络最小费用流算法给出了赋权二部图上该问题的1个多项式算法,然后证明了:不考虑二部图上的权重或w是一固定常数时,该算法的复杂度为O((|V|+|U|)³.最后证明了:赋权二部图上最小最大|V|-K_1,m划分问题是NP-难的.     

NGN和3G的演进及务实发展战略思考

介绍了下一代网络(NGN)和第三代移动通信(3G)研究的发展进程与现状,给出了对NGN概念、定义与框架目标的更深层次的理角,讨论了3G标准及其演进,探讨了3G与NGN的关系.     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

纳米CaCO3粉体在聚合物HDPE中分散性和力学性能的研究

为了改善聚合物HDPE的强韧性，利用扫描电子显微镜、微机控制电子万能试验机和液晶式摆锤冲击试验机等研究了表面处理剂、增容剂对HDPE／CaCO3共混材料力学性能的影响。结果表明，用表面处理剂硬脂酸处理的纳米级CaCO3粉体对HDPE相界面粘接作用有一定的改善，纳米CaCO3粉体在基体HDPE中的均匀分散性得到改善；加入增容剂（HDPE—g—MAN）后使得HDPE／纳米CaCO3共混材料力学性能进一步提高，为HDPE／纳米CaCO3复合材料的设计和生产运用提供重要的理论依据。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.