融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN （open neural networks library）神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%~11.32%。基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN （deep neural network）的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。     

计算机专业实践教学环节的探索与实践

随着高校教学实践改革的不断深入,作为实践性特别强的计算机科学与技术专业,它的实践性教学环节的改革尤为重要,文章主要针对中北大学计算机科学与技术专业实践教学环节包括的内容、存在的问题,提出针对计算机科学与技术专业教学实践改革的办法。     

一种求解组卷问题的量子粒子群算法

为提高智能组卷的效率,提出一种求解组卷问题的带自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法。首先在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,根据构造的变异概率对粒子进行变异使粒子跳出局部最优;其次基于项目反应理论,构建分步组卷问题的数学模型,减少组卷冗余度和提高组卷效率。仿真实验表明,与遗传算法相比,所提出的算法在组卷成功率和组卷质量方面均具有更好的性能。     

融合优质粒子分布的粒子群优化算法

针对传统的粒子群算法易于陷入局部最优和对高维空间搜索精度不高的缺点,提出融合优质粒子分布的粒子群优化算法.此算法根据分布估计算法,首先通过统计学习得到概率模型,再根据概率模型来产生优质粒子.这不仅仅能抑制传统粒子群早熟停滞的现象,还使得种群中每个粒子通过向自身历史最优值、群体最优值和优质粒子的学习而具有更佳的解决多峰值,多维搜索空间的能力.通过对几个常用测试函数的仿真实验表明,提出的新算法能够有效地跳出局部最优值,在多峰、多维空间内有更好的全局搜索能力,所以性能优于传统的粒子群优化算法.     

C++程序设计中构造函数的探讨

首先介绍了类的构造函数特征和分类,举例说明了组合类对象和派生类对象构造函数的构造方法及调用次序;其次研究了使用缺省拷贝构造函数时,如果类中包含new运算符而导致指针挂起的原因,并给出了解决方法;最后介绍了转换构造函数的功能及使用转换构造函数进行类型转换的步骤。     

主动装甲防护系统关键技术探讨

目的 立足于现代战争，研究提高垣克防护能力的途径。方法 讨论了主动装甲防护系统的防御构思，并对其中的关键技术进行了有意义的探讨。结果 提出了发展我国主动装甲防护系统的设计思路。结论 主动装甲防护系统具有十分重要的军事应用价值。