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为了精化布料网格得到逼真的布料模拟效果,提出了一种基于机器学习的方法合成高分辨率布料褶皱。首先模拟真实的布料运动,获取布料运动的帧数据信息,将布料运动的帧数据信息转换为图像信息的形式进行存储。然后将图像信息作为输入,输入到卷积神经网络(CNN)中进行训练,通过将卷积神经网络与缩小网络相结合,最终得到高分辨率布料图像。最后将高分辨率布料图像转换为高分辨率布料网格,对布料进行模拟。实验结果表明,与初始的低分辨率布料网格对比,合成的高分辨率布料网格模拟出的布料有着大量且细微的褶皱,并且能够模拟出真实的布料效果,与真实场景中的布料模拟效果相似。该方法在不同的场景中都可以模拟出高质量的布料动画效果,而且减少了仿真速度,验证了该方法的有效性。 相似文献
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武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。 相似文献
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基于神经网络的股票交易数据的预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验. 相似文献
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目的 在布料仿真中,针对基于物理方法计算复杂、耗时长、实时性差的缺点,提出了一种融合随机森林模型的布料分层建模方法。方法 采用基于物理的方法计算出各个质点的初始位置,连接各个质点形成最初始水平布料。然后通过使用随机森林模型的回归算法来推断质点在下一水平布料的位置,使用3细分法连接质点,再通过边翻转操作生成稳定的布料网格,重复上述过程直至产生满意的动画效果。结果 在固定共轭梯度法(CG)改进后的隐式积分方法和交替方向乘子法(ADMM)的迭代次数,保证两种传统方法计算的模拟结果具有相似误差的情况下,实验结果表明,当模拟的质点数较少时,融合随机森林模型的布料分层建模方法与两种传统基于物理的模拟方法相比,没有很大的优势,但在模拟足够数量的质点时,融合随机森林模型的布料分层建模方法的模拟速度相比于ADMM算法提高了约26%。结论 采用随机森林模型来进行分层布料模拟,省去了传统基于物理的模拟方法进行的大量数值计算,显著提升了布料模拟的效率,并且在施加外界力、与外界物体发生碰撞的情况下,融合随机森林模型的布料分层建模方法依旧可以产生稳定可靠的模拟动画,是一种高效的布料模拟方法。 相似文献
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本文以中北大学计算机科学与技术专业为例,通过对专业大一到大四学生的问卷调查与座谈,分析学生对专业知识的掌握情况、对专业了解情况、对所学专业的热爱度等,总结现有状况产生的原因,并对未来提出建设性的意见。 相似文献
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光纤型半导体激光器线阵工艺研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用计算机控制技术、激光器调制技术、光纤耦合技术、微透镜聚焦技术,研究了半导体激光器的线阵.利用线阵组合原理展示了半导体激光器线阵技术的原理和实现过程,扩展了线阵技术在快速成型、显示技术等方面的应用领域. 相似文献
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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。 相似文献
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改进的粒子群优化算法 总被引:4,自引:2,他引:2
为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度,基于经典PSO方法和量子理论基础之上,提出了一种改进的基于量子行为的PSO算法--cQPSO算法.新算法中,采用全同粒子系更新粒子位置,并引用混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,试图改善粒子的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度.对经典函数的测试计算表明,改进算法的性能优于经典的PSO算法、基于量子行为的PSO算法. 相似文献
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