检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2009年第10期35卷 1428-1433页

作者：孙艳丰孔祥刚张勇文雯北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

讨论了基于Qt应用程序开发框架和OSG图形引擎应用程序设计接口的浇筑仿真系统的开发方法,实现了某混凝土坝浇筑过程的可视化仿真.在技术层面上,提出了对大坝整体模型进行三维裁剪来得到不同浇筑时期大坝的模型的方法,避免了以往工程仿... 详细信息

讨论了基于Qt应用程序开发框架和OSG图形引擎应用程序设计接口的浇筑仿真系统的开发方法,实现了某混凝土坝浇筑过程的可视化仿真.在技术层面上,提出了对大坝整体模型进行三维裁剪来得到不同浇筑时期大坝的模型的方法,避免了以往工程仿真中手工对不同时期分别进行建模的方法.此方法完全根据施工采集的高程数据来生成对应的浇筑情况;二维可视化也是用同样的思路来动态模拟浇筑状况,同时将温度、应力场散乱点数据重建为网格,与二维仿真有机的融合在一起.最后给出了研究结果.

关键词：计算机仿真三维显示三维计算机图形

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基于Creator与Vega Prime的虚拟奥运场馆漫游系统

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北京工业大学学报 2009年第5期35卷 715-720页

作者：高荣华尹宝才孔德慧张勇司慧琳北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

以奥运羽毛球场馆为三维虚拟场景,采用建模工具软件Creator与三维图形高级开发环境Vega Prime为基本开发平台,结合Visual C++与OpenGL语言,改进计算机图形学边折叠网格简化算法,实现了具有不同复杂度的虚拟奥运羽毛球场馆三维模型简化,... 详细信息

以奥运羽毛球场馆为三维虚拟场景,采用建模工具软件Creator与三维图形高级开发环境Vega Prime为基本开发平台,结合Visual C++与OpenGL语言,改进计算机图形学边折叠网格简化算法,实现了具有不同复杂度的虚拟奥运羽毛球场馆三维模型简化,搭建了具有真实感的可以实时绘制的虚拟场馆三维模型;并根据Vega Prime绘制界面的不足,构建了具有友好用户界面的虚拟漫游系统,使得人们可以在进入奥运羽毛球馆观看比赛之前,提前了解场馆内座椅分布情况,同时方便管理人员更好的组织场馆内人群运营.实验证明,本系统具有很好的交互性和实时性.

关键词：虚拟现实网格简化漫游建模绘制

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扩展OWL处理模糊知识

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北京工业大学学报 2006年第7期32卷 653-660页

作者：高明霞刘椿年北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了解决模糊Ontology的表示和推理问题,本文结合网络本体语言OWL的特点,在模糊描述逻辑的基础上,构建了RDF/XML式的模糊算子和公理．用来表达Ontology中的模糊概念和模糊声明；提出了OWL到模糊算子的转换规则,统一了模糊Ontology中确... 详细信息

为了解决模糊Ontology的表示和推理问题,本文结合网络本体语言OWL的特点,在模糊描述逻辑的基础上,构建了RDF/XML式的模糊算子和公理．用来表达Ontology中的模糊概念和模糊声明；提出了OWL到模糊算子的转换规则,统一了模糊Ontology中确定知识的表示方法．最后,利用新增模糊词汇和转换规则解决了视频提取领域的模糊知识表示和推理任务．

关键词：本体网络本体语言(OWL) 模糊描述逻辑模糊网络本体语言(FOWL)

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人脸特征点跟踪及夸张人脸动画系统

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北京工业大学学报 2008年第8期34卷 878-883页

作者：孙艳丰范霞尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了研究视频中人脸特征点的跟踪问题,根据人脸特征点的不同特征,提出了不同的跟踪方法.对于眉都等特征点,利用光流跟踪方法,用拉普拉斯金字塔图代替了通常的灰度图作为光流输入图,减少了累积误差,提高了光流跟踪的准确性;对于嘴部特征... 详细信息

为了研究视频中人脸特征点的跟踪问题,根据人脸特征点的不同特征,提出了不同的跟踪方法.对于眉都等特征点,利用光流跟踪方法,用拉普拉斯金字塔图代替了通常的灰度图作为光流输入图,减少了累积误差,提高了光流跟踪的准确性;对于嘴部特征点,将光流与弹性图匹配相结合,通过光流预先得到大致位置,减小了弹性图匹配时的搜索范围,提高了跟踪速度;对于眼部特征点,采用图像二值化方法进行跟踪.通过MPEG-4机制将跟踪到的运动数据克隆到系统根据真实人脸特点生成的夸张人脸上进行动画,具有很强的娱乐色彩.

关键词：光流弹性图匹配 Gabor小波主动形状模型 MPEG-4

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基于混合评价指标的自组织模糊神经网络设计研究

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化工学报 2019年第7期70卷 2606-2615页

作者：乔俊飞贺增增杜胜利北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与... 详细信息

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybridevaluation index, HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度。其次,基于戴维森堡丁指数(Davies bouldin index, DBI)和邓恩指数(Dunn index, DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance evaluation index, REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root mean square error, RMSE)的变化情况来确定网络的学习能力,然后基于REI和RMSE提出了HEI。通过HEI来调整模糊神经网络的拓扑结构,有效解决了在无增长和修剪阈值时网络结构难以动态自调整的问题且避免了网络结构冗余。最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和大气中PM2.5浓度预测,证明了该结构设计方法的可行性和有效性。

关键词：自组织模糊神经网络混合评价指标优化设计动态建模预测

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基于结构优化的DDAG-SVM上肢康复训练动作识别方法

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自动化学报 2020年第3期46卷 549-561页

作者：左国玉徐兆坤卢佳豪龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对上肢康复训练系统中训练评估方法核心的动作识别问题,提出一种面向Brunnstrom 4~5期患者上肢康复训练动作的SODDAG-SVM(Structure-optimized decision directed acyclic graph-support vector machine)多分类识别方法.首先将多分类问题分解成一组二分类问题,并使用支持向量机构建各二分类器,分别采用遗传算法和特征子集区分度准则对各二分类器的核函数参数及特征子集进行优化.然后使用类对的SVM二分类器泛化误差来衡量每个类对的易被分离程度,并由其建立类对泛化误差上三角矩阵.最后由根节点开始,依次根据各节点的泛化误差矩阵,通过选择其中最易被分离类对的SVM分类器构成该节点的方式,来构建SODDAG-SVM多分类器结构.当待预测的实例较少时,直接构建实例经过的SODDAG-SVM部分结构并对实例进行预测;当待预测的实例较多时,先构建完整的SODDAG-SVM结构,再代入所有实例进行预测.通过人体传感技术获得Brunnstrom 4~5阶段上肢康复训练的常用动作样本集,进行SODDAG-SVM动作识别实验,准确率达到了95.49%,结果均优于常规的决策有向无环图(Decision directed acyceic graph,DDAG)和MaxWins方法,实验表明本文方法能有效地提高上肢康复训练动作识别的准确率.

关键词：上肢康复训练动作识别 SODDAG-SVM 多分类器二分类器

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基于肤色模型和重心模板的人脸检测

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北京工业大学学报 2006年第5期32卷 467-472页

作者：孙艳丰梁永涛苏世前尹宝才北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100022

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一... 详细信息

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．

关键词：人脸识别图像分割肤色重心模板

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基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制

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化工学报 2018年第3期69卷 1182-1190页

作者：韩红桂刘峥乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种I... 详细信息

针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种IT2FNN溶解氧浓度控制器。后采用自适应学习算法在线调整控制器的参数,提高了控制器的自适应能力。最后将提出的IT2FNN溶解氧浓度控制器应用于基准仿真2号模型(benchmark simulation model no.2,BSM2)平台,结果表明,IT2FNN控制器能够实现第5分区溶解氧浓度精确控制,具有较好的控制效果。

关键词：污水处理过程溶解氧过程控制神经网络区间二型神经网络实验验证基准仿真2号模型

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基于显著特征增强的跨模态视频片段检索

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4395-4404页

作者：杨金福刘玉斌宋琳闫雪北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候... 详细信息

随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配,忽略了视频上下文的“语境”信息,在视频理解时,存在对特征关系表达不足的问题。针对此,该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法,通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息,然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征,提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明,该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务,比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。

关键词：跨模态视频片段检索时间相邻网络残差通道注意力特征关系

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立方体机器人自抗扰平衡控制方法

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控制与决策 2019年第6期34卷 1203-1210页

作者：陈志刚阮晓钢李元北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视... 详细信息

针对立方体机器人动力学模型多变量、强耦合的问题,提出一种基于自抗扰控制的平衡控制器设计方法.引入虚拟控制量,并在控制量与输出向量之间并行地嵌入多个自抗扰控制器,从而实现对多变量系统的解耦控制,将系统的动态耦合和外部扰动视为各自通道上的自抗扰控制器的总扰动,在为期望姿态安排过渡过程基础上,设计扩张状态观测器对总扰动进行估计并实时补偿.综合采用经验试凑法和带宽法对控制器参数进行整定,对自抗扰控制器系统进行稳定控制、姿态跟踪、抗扰性和鲁棒性实验,并与PID控制系统进行定量对比分析.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能有效实现立方体机器人的平衡控制,而且较PID控制器具有更好的响应速度、控制精度和强鲁棒性.

关键词：自平衡机器人自平衡控制自抗扰控制参数整定 PID控制姿态控制

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