模拟退火蚁群算法求解二次分配问题

提出了一种求解二次分配问题的模拟退火蚁群算法。将模拟退火机制引入蚁群算法,在算法中设定随迭代变化的温度,将蚁群根据信息素矩阵搜索得到的解集作为候选集,根据当前温度按照模拟退火机制由候选集生成更新集,利用更新集更新信息素矩阵,并利用当前最优解对信息素矩阵进行强化。当算法出现停滞对信息素矩阵进行重置。实验表明,该算法有着高的稳定性与收敛速度。     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

不同熔点对熔融石英的影响

本文通过实验获取粒径为75μm的原料石英砂的熔点,对比原料自身物性,分析出如何获得优质的熔融石英。文中原料石英砂先被前置处理,以获取粒径大小不同的石英砂原料,以方便对比其熔融后的产物,发现粒径在6～50mm的石英砂,在电炉中持续0.5h被加热到1800℃以上可以得到符合企业采购标准的熔融石英。     

基于9轴姿态传感器的CNN旗语动作识别方法

区别于传统光纤传感器、图像识别和Kinect深度图像的旗语动作识别方法,提出了一种基于9轴姿态传感器的旗语动作识别方法.该方法通过佩戴在手腕处的9轴姿态传感器来采集旗语动作的3轴加速度、3轴角速度以及3轴磁偏角数据;在运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分类模型的基础上对其中的数据进行预处理,并通过分类识别算法对其进行改进;在数据预处理阶段,利用小波分解与重构函数对采集到的9轴数据进行高频去噪和低频信息提取,通过时间序列加窗进行分割处理,对各动作样本进行维度和长度统一;在特征提取阶段,采用构建的双卷积层、单池化层、单全连接层网络模型对重构数据进行特征提取;在分类识别阶段,提出一种CrossEntropy-Logistic联合损失函数来对5种动作进行迭代训练.实验结果表明,所提方法利用detcoef小波分解与重构函数对信号进行低频细节系数提取并采用一维CNN对降噪后的数据进行特征提取,通过CL联合损失函数对预测损失值和预测概率进行融合,分析所得到的训练准确率与测试准确率,在与各类方法的对比中取得了最高值,其平均训练识别率可达99％以上,测试准确率可达94％.     

基于非线性规划的椭球碰撞检测

精确碰撞检测具有重要的理论意义和现实意义,使用新颖的方式将非线性规划方法用于求解椭球曲面间的精确碰撞问题。该方法采用参数化椭球面,在矩阵变换下获得椭球面上任意点在任意时刻的坐标。建立几何约束方程,以时间最小化为优化目标,通过非线性规划方法寻求使得时间最小的椭球面参数坐标,从而得到碰撞点位置以及碰撞发生时间。应用结果表明,在局部时间窗口内,该方法用于临近椭球面间的碰撞计算,相对于其他算法在精度上有较大提高。     

注入剖面在升平示范区的分析与应用

本文针对目前注入剖面对应性和连续性分析少、与注水井测调结果符合率低以及在指导细分调整方面缺少标准的问题,应用注入剖面开展了分砂体、分连通类别储层动用状况评价,研究了细分调整界限,对连通优势相薄层及厚层内部低含水部位进行了措施挖潜,并与注水井测调资料结合进行了对比验证测试检配。从而搞清了剩余油的宏观分布,确定了剩余油挖潜方向、确定了"354"的细分调整界限,有效指导了措施调整,为示范区的精细挖潜提供了依据。     

基于控制点误差控制的网格简化算法

提出了一种基于控制点误差控制的网格简化算法，以初始网格三角形的中心点作为第一类控制点，以特征边的顶点作为第二类控制点，控制点与受控三角形之间的距离作为简化误差。根据设定的三角形权重，按照顺序进行三角形折叠操作，简化操作后必须满足控制点到受控三角形的距离小于阈值。     

基于OpenGL驱动的三维场景重构

基于OpenGL环境,提出利用场景渲染结果即帧缓存数据(主要包括颜色缓存及深度缓存)进行局部三维场景重构的方法.根据投影变换原理和深度缓存特点研究了逆投影变换,得到了三维点元的重构方法.在此基础上,利用帧缓存数据重构每像素对应的三维点元,从而构成相机坐标系下的三维点云模型,即原始三维场景在当前相机视角下的离散采样,被定义为虚拟视模型.根据透视投影和帧缓存的特点,分析了虚拟视模型的点位精度,实验表明虚拟视模型具有较高的相对精度.提出的场景重构方法具有天然的多分辨特性,支持场景简化与流式传输以及独立于场景的具体表示形式,可采用拦截方式从一般三维软件中实时重构虚拟视模型,从而提供了一种获取三维数据的新方法.     

残余应力分布对基板玻璃落球冲击强度影响的数值模拟研究

落球冲击强度是电子基板玻璃力学性能的重要指标,而残余应力对基板玻璃落球冲击强度有极大的影响。本文结合真实落球冲击试验,使用有限元方法对电子基板玻璃在不同残余应力分布模式下的落球冲击强度进行了数值模拟计算。结果表明,有限元数值模拟能够准确地反映落球冲击试验中的真实响应和基板玻璃破碎形貌。数值模拟中电子基板玻璃的落球冲击强度(通过残余质量率表征)和受冲击区域的残余张应力之间存在非线性关系,当残余张应力数值超过阈值时,落球冲击强度迅速下降。冲击区域存在的残余张应力对落球冲击产生的应力具有明显的放大作用,仅1.0 MPa的残余张应力就能使冲击产生的应力较无残余应力时提高约10 MPa,这是造成电子基板玻璃落球冲击强度下降的重要原因。     

XML技术在软件测试自动化中的应用

将XML技术应用到软件测试自动化技术中,提出了测试脚本的XML Schema数据模型,给出了如何利用XSLT从该模型得到测试驱动程序、测试报告等文档的方法。