基于三维视觉的当代油画虚拟创作

当代油画创作过程中以其独特表现力以及表达手法受到大众的追捧,但当代油画受到创作形式以及创作工具的限制,降低了油画层次感的表达能力,为此,提出基于三维视觉的当代油画虚拟创作形式。对油画笔径以及关键帧进行确认,对过度帧插值进行确定,以三维视觉的呈现方式实现油画的虚拟创作。通过模拟实验结果可以看出,提出的创作方法能够有效地表达当代油画艺术风格,并增加层次感,实现三维虚拟视觉呈现。     

以数字媒体为依托视觉传达设计专业人才培养模式研究

随着计算机与信息技术的发展,数字化的信息传播逐渐被人们认识和接受,视觉传达设计在新形式的传播媒介中以更立体、更快捷的交互方式传播。在以数字媒体为依托的情况下,视觉传达设计要突破固有的平面设计理念,转向多元化、更注重用户体验的交互式设计。所以,设置新的教学体系刻不容缓,新的人才培养模式也应该应运而生。     

基于Spider卷积的三维点云分类与分割网络

针对传统的卷积神经网络（CNN）不能直接处理点云数据，需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格，导致过程复杂且点云识别精度低的问题，提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先，在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征；其次，引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块；然后，将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征；最后，使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验，实验结果表明，所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果，说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.     

小型无人飞行器机动过程中航姿互补滤波算法研究

磁惯导系统(MINS)广泛应用于小型无人飞行器的导航控制,能对加速度计、磁强计和陀螺仪等传感器的数据进行融合,得到航向与姿态信息,也被称为航姿参考系统(AHRS)。在频域实现数据融合的互补滤波算法是AHRS中的一种可靠姿态估计方法,具有简捷高效的优点。将基于不同传递函数及各种航姿表示形式的姿态互补滤波归纳为统一的广义互补滤波算法(GCF),分析该类算法中的乘性姿态误差,并引入运动加速度补偿方法,可以改善载体机动状态下的姿态精度。数值仿真及实验结果显示,GCF的滤波效果与无人机常用的卡尔曼滤波算法相当,而处理时间仅为后者的1/20,且GCF具有良好的数值稳定性,配合运动加速度补偿算法可有效消除线加速度对航姿测量的不利影响,尤其适合低成本、小型无人机应用场合。     

高硅电工钢Fe-10%Si和低碳钢Q235复合板轧制过程裂纹演变研究

对包覆浇铸制备的低碳钢-高硅电工钢-低碳钢三层复合铸坯进行热轧及温轧变形加工,对轧制过程中产生的裂纹及其演变进行研究,同时研究扩散退火工艺对裂纹变化的影响。结果表明,60 mm复合铸坯可以通过热轧及温轧变形减薄至0.5 mm;变形过程中高硅电工钢产生的深裂纹在本质上不受加工工艺的影响,其自身存在属性会保留在复合板内层中;变形过程中产生的普通裂纹受加工过程的影响很大,存在尺寸明显减小的现象;深裂纹及普通裂纹在加工过程中自身周围的合金基体中衍生的微裂纹会在扩散退火过程中得到消除。     

分布式风光电源规划的电能质量评估

提出一种分布式风光电源在规划阶段接入的电能质量分层综合评估方法。文中首先分析了风电机组和光伏对电网造成影响的主要电能质量指标;然后根据2种分布式电源接入位置及指标的不同对电能质量指标进行分层,并运用模糊层次分析法依次确定各层权重,在确定一级准则层权重时还利用D-S证据理论加入用户需求,进而合成得到总权重;最后基于层次分析法对DG位置不同的电网进行电能质量评估。该方法不仅可以对规划期电网的电能质量进行预评估,对已运行的电网也可以进行有效评估,同时对电能质量较差的原因进行分析,可以减少人力物力的浪费和不必要的经济损失。     

光片上网络MRR故障检测方法研究

光片上网络(photonic network-on-chip,PNoC)是下一代片上网络互联的趋势和典范,MRR(microring resonator)是PNoC中的关键器件,然而由于制造缺陷,且MRR对温度波动高度敏感,MRR极易发生故障,如何检测MRR故障是十分重要并亟待解决的问题。针对该问题提出了一种基于故障检测图的MRR故障检测方法,将n端口的光路由器建模为完全加权有向图并且建立MRR故障模型,通过完全加权有向图与故障模拟,确定基于MRR故障模型和故障检测图的故障检测方法。实验结果证明,在单故障和双故障模拟下,该方法均能够获得满意的故障覆盖率。     

改进相位迭代的低精度混合预编码方法

针对毫米波大规模天线(Massive-MIMO)系统中,低精度移相器的模拟预编码算法复杂度高的问题,该文提出一种改进的迭代相位混合预编码算法。该算法将模拟预编码优化矩阵分解为列向量逐个求解,并采用2阶秩矩阵近似得到次优的优化函数,然后将优化函数转化为求和形式并迭代收敛求得最优相位,以此降低计算复杂度。同时,为了最大化硬件效率,还设计出移相器相位分辨率为1 bit的模拟预编码方案。理论分析和仿真结果表明,所提算法计算复杂度较低,且其频谱效率更优。     

一种海量数据快速聚类算法

为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法（SPGK）.设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少K-means的欧氏距离计算次数.该算法基于Spark平台实现并行计算,进一步地提高了算法的运行效率.SPGK不但能够获得良好的聚类效果,而且缩减了欧氏距离计算次数,适用于海量数据的快速聚类.在千万级数据集上的实验结果表明,SPGK的性能明显优于现有的K-means++和基于K均值聚类的递归划分方法.