低复杂度高度场的通视性研究及快速光照计算

为快速判断高度场场景点的通视性和可见范围, 满足交互式应用的需要, 提出低复杂度高度场基于可见二叉树的凸包树简化方法。通过对高度场数据在8个方向的线性扫描, 确定每个高度场数据点的最大方位角, 构造凸包树型结构; 对凸包树信息进行分析, 构造可见性二叉树作为方向扫描存储结构, 在光照计算过程中有效提高可见点的搜索算法效率; 结合阴影图的间接光照计算, 实现了交互式帧率的动态低复杂度高度场绘制效果模拟, 降低计算成本。     

空地激光通信跟踪精度主要外界影响因素研究

为了分析空地激光通信外界因素对跟踪精度的影响情况,将平台振动、大气湍流和背景光三个主要影响因素归结到对跟踪精度影响的统一框架下进行了研究。使用实际测量得到的平台振动数据,建立空地激光通信跟踪仿真系统,分析了不同条件下,三种外界因素对跟踪精度的综合影响情况。在文中假设基础上,分析可知:粗跟踪单元可以较好的抑制地面运动平台的振动,保证激光能够进入精跟踪视场;中强度的湍流使精跟踪残差标准差增大4倍左右,如果试验地点选择在高海拔地区,大气湍流使精跟踪残差标准差增大2倍左右。     

基于学生行为数据的学生心理健康状态预测

为解决大学生心理健康状态识别问题,基于学生消费、上网和心理测评结果数据,首先应用Jenks Natural Breaks算法进行特征分类,然后根据特征分类结果使用Apriori算法进行特征关联分析,以挖掘与学生心理健康状态具有一定相关性的行为特征。最后,基于粒子群优化算法改进了惯性权重,并增加了对劣势粒子进行识别变异和选择的过程,以避免算法陷入局部最优解,同时使用萤火虫扰动策略加速粒子群向全局最优解收敛,构建了PDNN(Particle Difference Neural Network)神经网络模型用于预测学生的心理健康状态。在学生行为特征数据集上的实验结果表明,所提出的模型优于传统的机器学习和相关深度学习模型,并可以快速收敛,能更加有效准确地预测学生的心理健康状态。     

用传递函数法优化光学公差

用光学传递函数法制定公差适用于大像差光学系统。传递函数对公差的导数反映了公差对像质的影响程度。在批量生产中，加工误差符合概率统计规律，这就使我们能够借助于传递函数对公差的导数建立起加工误差与传递函数公差的关系式，从而保证光学系统的性能指标。本文应用此法得到的优化公差结果，对用计算机模拟加工的２０组镜头进行评价后，合格率达到了６０％，再加入装校时人工调整因素，合格率上升到８０％。     

特效电影工程中混合分辨率阴影图设计与硬阴影反走样

在实时的虚拟场景渲染中,为减少阴影图算法由分辨率不足导致的阴影走样,提出了利用并行线性扫描的混合分辨率阴影图算法。首先,从光源视角生成高分辨率阴影图,利用并行线性扫描算法对深度均值差进行计算和分析,自底向上的合并纹素,建立纹素之间的索引关系并讨论混合分辨率阴影图的存储。在渲染阶段,利用混合分辨率阴影图进行深度测试,绘制实时的反走样阴影。实验表明,与标准阴影图相比,混合分辨率阴影图能提高20%以上的重要区域分辨率,明显改善阴影边界锯齿走样,使Dragon等模型的计算时间减少9%~18%。经实际应用验证,混合分辨率阴影图是一种有效的实时阴影绘制算法,可有效减少阴影图算法的走样。     

二元聚合物刷体系相分离的计算机模拟

利用耗散粒子动力学(DPD)方法研究了二元聚合物刷体系的相分离行为. 发现组分间相容性的差别对膜厚的影响很小, 对纵向相分离结构中相区尺寸的影响则较大. 溶剂质量对控制聚合物刷膜的厚度和密度具有决定作用, 同时对层状膜结构也具有调控作用. 结果表明, 通过控制环境条件, 二元聚合物刷膜材料在快速且可逆地调节表面润湿性方面具有潜在的应用价值.     

基于消失点约束的多相机标定方法

针对多摄像机一维标定算法精度低、抗噪性和稳定性差等问题,提出了基于消失点之间互相约束的多摄像机标定方法.为了避免径向畸变对成像造成的影响,利用欧式空间位置约束的几何特性,进行畸变参数的求取.通过靶标特征点约束结合摄像机的射影不变性排除杂点的干扰,再利用空间消失点之间夹角一致性,以及靶标特征点所构成的直线和消失点的反向射线平行性来求解摄像机的参数.当一维靶标任意运动时,存在着无法区分靶标特征点对应的成像点临界问题,采取反推理论数学分析法可事先避免该问题的出现.通过构建多摄像机系统进行标定实验,可以看出该方法具有较高的标定精度,且随着噪声的增加,标定结果具有一定的抗噪性和稳定性;由相对误差值可知,该方法可应用于多摄像机系统.     

一种适用于数据仓库环境的增量聚类方法

聚类分析要求较高聚类质量和快速响应能力,各行业数据仓库中的大量、高维数据对算法的效率提出了更大的挑战.CURE算法能够提供高质量聚类结果但不满足联机聚类要求.结合数据仓库数据不定期批量、增量更新的特点,提出了一种新的增量式CURE聚类算法——InCURE,利用对象的互连性和近似度,保持原算法的动态聚类特性的同时大大缩短聚类时间.5维、20维、50维的大量数据实际测试表明无论低维还是高维数据,InCURE都比CURE具有更高的效率,适合数据仓库环境下的增量式聚类分析.     

基于蚁群优化的动态自适应拥塞避免路由算法

拥塞避免是控制网络拥塞的一种有效的方法。本文提出了一种基于蚁群优化的动态自适应拥塞避免路由算法,引入最大最小蚁群模型（MMAS）,在人工蚂蚁动态探索最优路径的同时,可以并存多条次优路径,算法引入了拥塞预警机制,对链路的拥塞程度进行监控,以避免陷入拥塞。仿真实验表明,该算法可以有效避免拥塞,提网络的传输速率和网络负载。     

大气信道对激光脉冲延迟时间影响的仿真研究

分析了大气散射和吸收特性,并进一步研究了大气散射所引起的激光脉冲延迟效应,定量分析了在不同能见度、不同脉冲传输距离、不同散射系数和单程散射反照率的条件下,大气信道所产生激光脉冲传输延迟时间,为探测误差的校正提供了理论依据.通过对仿真结果的分析可知,在衰减系数不变的条件下,大气信道的散射越严重,散射所造成的路径延迟就越大,激光脉冲传输延迟时间也就越长;而大气的吸收效应越明显,激光脉冲传输延迟时间越短.