大数据时代互联网产品的迭代创新设计方法研究

目的构建大数据时代互联网产品迭代创新设计的方法。方法通过对现有互联网产品迭代设计的分析,论述了大数据思维在互联网产品设计中对其设计范围、设计理念与设计方法3个方面所产生的影响,并提出定向广告投递,定制用户潜在需求,动态优化市场推广营销策略的互联网产品迭代创新设计的方法。结论论述了运用大数据思维进行互联网产品迭代设计的优势与注意点,为互联网产品设计的发展提出了合理化的建议。     

商业智能分析软件界面的可视化设计研究

目的探讨商业智能分析软件的可视化界面的设计方针和原则,提高商业智能分析软件的用户体验满意度。方法从当前市场上几种典型的商业智能分析软件出发,结合相关文献资料,研究软件使用者的认知习惯和交互特征,归纳和总结用户对商业智能分析软件界面的特定需求,剖析现有的商业智能分析软件的可视化界面设计特点,探讨商业智能分析软件可视化界面的设计方针和原则。结论揭示了商业智能分析软件中可视化界面的影响因素和重要性,提出了基于所见即所得的思想,提高了软件的交互效率,为今后的可视化界面发展提供了新思路。     

基于在线学习的自适应粒子滤波视频目标跟踪

传统的粒子滤波视觉跟踪算法采用固定模型和大量粒子表征目标后验概率,不能满足复杂条件下的视频目标实时跟踪.为了提高跟踪的鲁棒性和稳定性及计算效率,本文提出将自适应状态演化方程和在线增量学习观测似然模型嵌入到粒子滤波算法;并采用在线自动调整粒子数目的策略,提高粒子滤波视觉跟踪的计算效率.室内外实验结果表明,文中提出的视觉跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪序列图像中的运动目标,而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性.     

基于非线性ARX模型的静电陀螺转子微位移估计

静电陀螺转子大范围运动时位移具有严重的非线性和耦合性,用传统的3/4/3变换方法,检测电路无法估计转子的准确位置.本文分别利用基于小波网络和S型网络的非线性ARX模型,设计了转子位移估计环节.仿真结果表明,利用非线性ARX模型可以对转子位移进行较为准确的估计,位移检测线性范围可扩大到75%标称间隙.为了验证位移估计的实时性能,在xPC Target平台中对基于S网络的ARX模型进行实时仿真,对工程实现具有一定指导意义.     

基于粒子群优化的静电陀螺支承控制优化设计

静电陀螺支承控制系统的结构和参数优化对提高其性能具有重要影响.利用基于差分进化联合三目标速度方程改进的粒子群优化算法,分别针对具有线性和负刚度特性的静电支承控制系统模型进行了参数优化设计.结果表明,改进的粒子群优化算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力.所优化的参数可以提高静电支承控制系统动态性能.     

论虚拟现实技术(VR)引导工业设计的发展

工业设计的发展在本质上要增强视觉效果、传递可视性信息.解析了VR技术在工业设计中的运用内涵;阐述了国内外VR技术运用实例,论证了VR视觉艺术具备虚拟性、可变性、科技性、互动性的表现特征,因而代表了当代工业设计发展的一个新的趋向.     

不同低聚多元醇软段结构水性聚氨酯膜的制备EI北大核心CSCD

分别以相对分子质量均为2000的聚丙二醇(PPG)、聚四氢呋喃醚二醇(PTMG)、聚己二酸己二醇酯二醇(PHA)和聚己二酸乙二醇酯二醇(PEA)为软段原料,以异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)和小分子多元醇、小分子多元胺为硬段原料制备了系列水性聚氨脂(WPU)膜。通过红外光谱、动态力学热分析,以及溶胀和溶解选择因子、渗透汽化分离苯/环己烷测试对膜的结构和性能进行了表征。研究表明,WPU-PTMG膜硬段结合紧密,WPU-PPG膜溶胀率和渗透汽化通量较大;WPU-PEA膜的酯基密度较大,微相分离程度较高,对苯的亲和性最好;WPU-PHA膜的酯基密度小于WPU-PEA膜,其溶胀率和渗透汽化通量大于WPU-PEA。     

基于多模态感官理论的交互式数字艺术研究

以研究交互式数字艺术在多模态感官理论指引下的创作手段及未来发展趋势为目的。本文通过对目前交互式数字艺术的技术发展及艺术表现特征进行分析,从多模态感官理论的视觉,听觉,触觉,嗅觉,味觉以及交互手段出发,研究和探索如何构建多感官的交互式数字影像。对创作过程进行多感官互动分析,从感官融合,虚拟环境构建及媒介呈现方面总结多模态感官构建交互式数字艺术的方式方法,对未来数字艺术的发展提出新的展望。     

基于TRIZ物场分析理论的共享单车平台优化设计

随着共享经济的繁荣,共享单车应运而生,单车再度成为城市居民重要的出行方式之一。然而,伴随着共享单车的兴起,车辆停放、运营维护、安全隐患等一系列问题逐渐浮现并愈演愈烈。由于共享产品自身的发展模式、产品设计、运营手段等都处于一个探索阶段,使得这些问题一直未能有效解决。文章旨在通过TRIZ理论的物—场分析法对共享单车平台存在的一些问题进行解法探究,提出解决方案。     

静电悬浮的NARX网络自适应逆控制

静电悬浮控制系统中存在建模不准确及对象扰动,传统控制器只能在动态控制精度和扰动消除性能之间折衷;为了克服其对控制器精度的影响,研究了带扰动消除的自适应逆控制算法.以非线性自回归动态神经网络进行正模型、逆模型以及扰动消除控制器的实时辨识,利用基于遗传算法的改进粒子群算法进行神经网络的更新,以提高自适应收敛速度和精度.设计了基于DSP与PC的仿真环境,分别部署静电悬浮虚拟被控对象和自适应逆控制算法,实现对控制算法的实时验证.结果表明所设计的控制结构与算法可以实现对静电悬浮的稳定控制与扰动消除.利用PC和相应的I/O接口,以及所部署的实时控制算法可以实现快速控制原型,为控制器的工程实现提供基础.