曲线形状的坐标优化调配算法

针对计算机角色动画序列生成和具有关键帧模型特征中间模型设计中的光滑要求,提出了一种同时于适用于平面曲线形状和空间曲线形状在不同局部变形插值后的整体优化重构方法,并对开或闭曲线形状调配有统一的算法形式。该算法根据最小二乘原理,应用曲线形状的向量坐标和与夹角、边长相关的比例函数建立了具有稳定惟一解的形状重构优化方程。通过对不同比例函数和曲线数据的实验,得到了调配曲线的周长和面积的变化特性。在算法处理框架中,给出了避免产生自交或挤压变形的非线性局部插值算法、空间曲线渐变算法、三维曲面拼接算法和实例。实验结果表明,该算法在中间帧形状有自然光滑的过渡,在算法的简易性方面有明显的优势。     

低阻油层识别方法研究

通过双河油田上倾尖灭区低胆油层的研究,探讨了多种识别低阻油层的方法。提出了“概念识别－φ－Sw图版识别－BAYES多组判别、神经网络模式识别”这样一套由简单到复杂,多层次、多种数学手段相互补充的识别方法,使该区低阻油层的解释符合率达到80％以上,也为评价和识别同类油层提供了方法和依据。     

基于安卓操作系统视频监控手机软件的设计

在线摄像机建设具有很大的市场空间和广泛的市场需求层次.迫切需要此类有安全验证的应用软件,提高在线视频资源的利用率.本项目成果可以应用于各种区域性的地区,学校、社区等公共场合建立在线视频调用,维护公共场所的便捷性和提高视频监控的利用率.     

一种H.264/AVC中帧内快速预测方法研究

文章详细分析了H.264/AVC中帧内预测的模式选择过程,并且提出一种快速的Intra_4×4模式选择算法。该算法根据相邻块预测模式相关性及各预测模式的相关性在计算RD_cost前先对帧内9种模式进行预判断,选择与最可能模式相关的模式作为候选模式,可预先避免计算超过50%的可能性小的模式,从而使帧内预测的复杂度降低,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。     

推荐系统综述

随着网络应用的不断发展,网络资源呈指数型增长,信息过载现象日益严重,如何高效获取符合需求的资源成为困扰人们的问题之一。推荐系统能对海量信息进行有效过滤,为用户推荐符合其需求的资源。对推荐系统的研究现状进行详细介绍,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐这三种传统推荐方式,并重点分析了基于卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN）这四种常见的深度学习推荐模型的研究进展;归纳整理了推荐领域常用的数据集,同时分析对比了传统推荐算法和基于深度学习的推荐算法的差异。最后,总结了实际应用中具有代表性的推荐模型,讨论了推荐系统面临的挑战和未来的研究方向。     

基于递归率REC特征的网络流量相空间重构监测

传统上对网络流时间序列分析多采用线性分析方法,没有充分利用到网络流客观存在的非线性特征信息,从而使数据分析能力受限。提出了基于定量递归分析递归率REC特征的网络流量相空间重构监测模型,基于相空间重构和递归图分析,设计了网络流量的REC递归率的定量递归特征作为网络流量序列分析的数据支撑。使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取流量序列的相空间重构的关键参数,利用递归图中有规律的点线检验网络总出口流量的确定性和可预测性,利用REC特征监测网络流量序列的异常流量和特性进行分析。仿真实验表明,网络流量序列的定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,精度较传统特征统计方法提高19%以上,采用REC递归率特征对异常流量序列的预测预报监测准确率为99.7%,比采用传统的其它非线性递归特征提高了13.2%,展示了算法在网络流量和非平稳数据序列分析中的优越性能。     

用随机法更准确地评价储量

特征评价是作出决定的关键。石油特征评价中的储量分类定义标准使人作出的储量评价比较保守。另一要素是被粗心地采用的实际误差。许多评价工程没有意识到它是在基本的统计过程中产生的。     

适用于动态软件体系结构的扩展的Z描述语言

动态软件体系结构语言已成为描述复杂软件体系结构的重要工具,然而许多描述语言都是静态的,并不能对动态软件体系进行描述。为此,对经典Z描述语言进行扩展,主要通过对构件、连接件和它们的添加以及删除来达到动态演化的目的。实例分析表明了这种扩展的可行性。     

储层参数空间预测技术在宝浪油田的应用

储层空间预测技术是一项能对储集层各项物理参数的三维空间分布进行定量描述的新技术,它不仅能定量描述和预测参数的平面分布,而且能较好描述和预测其剖在分布。该技术应用于宝浪油田,效果良好。     

储层参数空间预测技术在宝浪油田的应用

储层空间预测技术是一项能对储集层各项物理参数的三维空间分布进行定量描述的新技术。它不仅能定量描述和预测参数的平面分布,而且能较好描述和预测其剖面分布。该技术应用于宝浪油田,效果良好。