利用深度图像改进光场描述符的三维模型检索算法

针对光场描述符丢失三维模型空间信息以及全景视图描述符投影视图较少的问题,提出一种结合深度图像的三维模型检索算法. 该算法引入深度图像对光场描述符加以改进,得到投影视图后,分别提取其离散小波变换特征和Zernike矩特征;然后对深度图像进行聚类去掉冗余信息,并通过随机游走算法来确定每一类的权重,以更好地反映类间关系;最后设计改进全景视图相似距离计算方法,用于进一步的三维模型检索. 在普林斯顿模型库上的实验结果表明,该算法有效利用了三维模型空间信息,提高了检索精确度.     

一种基于单一视图的三维模型检索方法

针对已有研究存在的视图冗余性问题,提出采用单一视图进行三维模型形状特征度量t并通 过动态规划进行相似性计算,实现三雏模型的单一视图特征描述和匹配．算法主要由三步组成：首先,将三维模型进行姿态调整,并通过渲染得到最能表达三堆模型外形特征的主视lit．其次,对渲染得到的视图进行轮廓采样,通过内在距离扣内角提取模型彤技特征描述,最后,采用动态规剐算法计算不同模型之间的相似程度．实验结果表明：尽管只采用单一视图进行特征描述,但所提出的算法检索精度要高于一些典型三雏形状特征描述符,包括采用深度视图定义的形状描述符.     

新型噻唑-２-乙胺类ＨＡＴ抑制剂的ＱＳＡＲ研究

采用ＶＳＭＶＩ变量筛选方法从大量描述符中筛选最优子集,再由ＭＬＲ回归方法建立了８３个噻唑-２-乙胺类化合物与非洲人类锥虫病（ＨＡＴ）抑制活性之间的二维定量结构－活性相关（２Ｄ-ＱＳＡＲ）模型,最优模型的拟合相关系数（ｒ^２＝０.８８９２）和交叉验证相关系数（ｑ^２＝０.８５７４）表明模型具有良好的稳健性、拟合能力和预测能力。模型的描述符在一定程度上反映了分子的二维结构和疏水性对抑制活性具有重要影响。同时采用基于ＣｏＭＦＡ和ＣｏＭＳＩＡ方法的三维定量结构－活性相关（３Ｄ-ＱＳＡＲ）建立了相关性显著、预测能力强的定量模型（ＣｏＭＦＡ：ｒ^２＝０.９２４,ｑ^２＝０.５１６;ＣｏＭＳＩＡ：ｒ^２ ＝０.９４４,ｑ^２ ＝０.５３１）,其中ＣｏＭＳＩＡ的疏水场贡献率最高,说明了分子的疏水作用对抑制活性的重要影响。     

多特征结合相似度优化的三维工程模型检索算法

为提高三维模型的检索准确度,针对工程三角网格模型提出了一种基于随机点间距离和法向夹角余弦联合分布及二进制粒子群优化的检索算法。在模型表面构造若干随机点并计算各点之间的距离和法向夹角余弦,然后以距离和余弦为坐标轴建立距离一余弦二维网格,统计各网格中的随机点数量,得到三维模型的距离-余弦联合形状分布矩阵,用分布矩阵之间的L_2距离表示模型之间的相似度。为了体现形状分布矩阵中各元素对模型相似度影响的差异性,采用一种基于二进制粒子群优化的方法对相似度计算过程进行了改进。实验结果表明,本算法可有效提高工程三角网格模型检索的准确性。     

用MATLAB实现IGBT动态仿真

对ＩＧＢＴ模型暂态部分进行了详细的理论分析．考虑到ＩＧＢＴ的工作条件,必须用非准静态分析法描述ＩＧＢＴ的暂态电流、电压波形．并用ＭＡＴＬＡＢ的模型语言──Ｓ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ在电力系统工具箱中添加了ＩＧＢＴ模块,实现动态仿真．     

基于特征融合的文物碎片模型检索

基于特征的模型检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要包括特征提取和模型检索两个方面,其中特征的鲁棒性对模型检索结果起决定性作用.由于已有检索算法存在局部特征有效性较低的问题,该文提出一种基于特征融合的兵马俑碎片模型检索算法.针对兵马俑碎片的三维点云数据模型,首先计算点的主曲率和法向夹角,并对其加权融合;然后基于该...     

南宁市典型耕地区水稻籽实微量元素生物富集差异分析

通过分析南宁典型耕地区５５７套水稻籽实及根系土相关元素含量,计算水稻籽实中Ａｓ、Ｂ、Ｃｄ、Ｃｒ、Ｃｕ、Ｈｇ、Ｍｏ、Ｎｉ、Ｐｂ、Ｓｅ、Ｚｎ等１１项元素的生物富集系数显示：早稻及晚稻籽实之间,早晚稻根系土之间元素含量相差较小,各元素富集能力有一定差异,Ｍｏ、Ｃｄ、Ｚｎ、Ｓｅ元素的生物富集能力最强,其中Ｍｏ元素ＢＣＦ大于５０％;Ａｓ、Ｃｒ、Ｎｉ、Ｐｂ元素最小,ＢＣＦ小于１％。金属元素超标率与ＢＣＦ之间无明显相关性。土壤中Ｍｏ、Ｚｎ含量与水稻籽实中Ａｓ、Ｃｕ、Ｃｒ的ＢＣＦ,土壤中Ｍｏ、Ｐ、Ｚｎ含量与水稻籽实中Ｍｏ、Ｚｎ的ＢＣＦ之间均呈现一定的负关联性。     

模糊双向联想记忆性质的讨论及模型推广

在文献［１］的基础上,给出了确定ＦＢＡＭ平衡态的方法,由此得到有关平衡态的３个性质,并证明了ＦＢＡＭ的平衡态是一致稳定的;利用Ｓ及Ｔ算子的合成函数和学习算法,得到了适用更为广泛的广义ＦＢＡＭ模型．     

基于高斯过程的三维模型语义分类和检索

针对三维模型检索系统提高准确率、减少几何特征和人类语义丰富性之间的“语义鸿沟”等问题, 提出一种基于高斯过程的语义分类和检索新方法.该方法采用一种统计2个采样点相对质心向量夹角的AC2直方图新特征,与形状分布的D2特征组合成低层特征,使用高斯过程进行三维模型语义分类的监督学习,计算测试模型的语义类概率预测分布,建立低层特征和查询概念之间的联系;使用语义距离和不相似度计算方法进行检索排序.实验结果表明：与已有的某些监督学习的方法相比,多类的测试模型进行语义分类的准确率明显得到提升,检索中能体现语义概念,检索性能也得到提高.     

ＢＡＰＴＡ－ＡＭ 脂质体抗大鼠重症急性胰腺炎的作用

为观察ＢＡＰＴＡ－ＡＭ 脂质体（ＢＡ－Ｌ）抗重症急性胰腺炎（ＳＡＰ）的作用,采用胰胆管逆行注射 ４％牛黄胆酸钠（ＴＣ）制作大鼠ＳＡＰ模型．ＢＡ－Ｌ治疗组于造模后立即尾静脉注射相应剂量ＢＡ－Ｌ, 给药２４ｈ后,观察各组大鼠的死亡情况,检测各组大鼠血清ＡＭＳ,ＬＤＨ,ＴＮＦ－α水平以及胰腺组 织匀浆ＭＤＡ水平及ＳＯＤ活性,ＨＥ染色观察胰腺组织病理学改变．结果表明：给予ＢＡ－Ｌ治疗后 ＳＡＰ大鼠死亡率明显降低,血清ＡＭＳ,ＬＤＨ,ＴＮＦ－α水平和胰腺组织匀浆ＭＤＡ 水平显著降低, ＳＯＤ活性增高,ＨＥ染色组织切片显示ＢＡ－Ｌ明显减轻胰腺组织损伤．表明ＢＡ－Ｌ能显著减轻大鼠 ＳＡＰ,为开发ＢＡ－Ｌ成临床ＳＡＰ治疗新药物提供必要的药效学依据．     

基于流形排序的三维模型检索方法

针对现有的基于视图的三维模型检索方法大多将二维投影视图特征直接用于表示三维模型,忽略不同视点下的二维投影视图特征的贡献度的问题,提出一种基于流形排序的三维模型检索方法,关注不同二维投影视图特征的贡献度。通过旋转三维模型获得34张不同视点的二维投影视图,采用基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征的词袋模型提取34张二维投影视图的词频向量特征,利用流形排序将同一个三维模型的34个词频向量特征聚合成一个三维模型特征。试验表明,基于流形排序的三维模型检索方法能够有效地提高检索结果的准确率。     

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法

讨论了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ故障诊断模型，并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进ＢＰ算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略，给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法，最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ机器人故障诊断模型，并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习，与传统ＢＰ算法比较，学习速度较快，且不易陷入局部极小点     

多视图融合的三维模型分类

目前基于视图的三维模型分类已经成为一个研究热点。但是,现有的方法会产生大量冗余视图,且所有的视图都被平等对待,忽略了不同视图之间的差异性和重要性。针对以上问题,提出了多视图融合的三维模型分类方法。该方法首先使用加入混合域注意力机制的视图特征提取网络提取视图特征,然后对这些视图特征进行特征融合,将融合后的特征输入到加入通道域注意力机制的视图权重学习网络,根据不同视图对三维模型重要性不同赋予不同权重,形成具有代表性的特征描述符用于三维模型分类。实验结果表明,在刚性三维模型数据集ModelNet10和ModelNet40中分类准确率分别达到了98.3%和95.5%。     

PROFIBUS从站与S7-200 PLC的通讯研究

ＰＲＯＦＩＢＵＳ现场总线技术是开放、成熟的技术,主要用作自动化系统与分布现场设备之间交换信息。ＰＬＣ是ＰＲＯＦＩＢＵＳ的典型主站设备。Ｓ７－２００小ＰＬＣ可通过网络、分布系统轻易完成复杂的控制要求,可充分发挥其在ＦＣＳ中的实时性。对Ｓ７－２００的ＰＰＩ协议进行了分析、研究,给出了ＰＰＩ通讯协议格式及ＰＲＯＦＩＢＵＳ从站（ＰＲＯＦＩＢＵＳ－ＦＤＬ规范）核心软件改造的流程图,实现了ＰＲＯＦＩＢＵＳ从站     

在固定时间抽样的可变抽样区间的单边控制图

根据文献（１）在固定时间抽样的可变抽样区间（ＶＳＩＦＴ）的ｘ－控制图的模型设计标准差（Ｓ）、极差（Ｒ）和不合格品数（ｎｐ）图。计算了ＶＳＩＦＴＳ图,Ｒ图和ｎｐ图的发信号前的平均时间、并同固定抽样区间（ＦＳＩ）的常规Ｓ、Ｒ和ｎｐ图作比较。所设计的ＶＳＩＦＴ、Ｒ和ｎｐ图能缩短过程失控时间,从而减少不合格品数。     

T-S型模糊RBF神经网络多变量自适应控制器的研究

提出Ｔ Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型,并将该网络模型应用于多变量控制系统,构成多变量自适应控制器．同时对网络结构和参数的学习算法及网络参数的在线自学习算法进行研究．仿真结果表明本文提出的学习方法是有效的,该多变量控制器具有良好的自适应控制能力     

基于适应加权非对称AdaBoost HMM的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种适应性加权非对称AdaBoost隐马尔克夫模型（HMM）分类算法.算法中提出了由三维模型表面的绝对法向量表示的两种新特征,将经过归一化和姿态调整的三维模型划分为若干部分,各部分对应HMM的一个状态,对各部分提取特征并用主成分分析（PCA）降维,对模型的4种特征对应的弱分类器使用非对称AdaBoost算法进行boosting. HMM的结构及参数初始值由模型姿势调整的可能形式及观测顺序确定,训练过程中参数用期望最大化方法计算,最后使用加权相似度计算对三维模型分类.分析及试验结果表明,与基于分布函数的分类算法相比,该算法明显提高了正确率.适应性加权后,分类正确率可进一步提高.     

利用WSEIAC模型进行通信系统效能评估

全面阐述了常用于系统效能评估的ＷＳＥＩＡＣ模型，给出了从不同角度定义效能，以及各单元的ＭＴＢＦ、ＭＴＴＲ在不同数值组合时，利用该模型对通信系统效能值的计算结果。这一评估模型充分反映了单元的可靠性、维修性水平对系统效能值的影响。     

棱边有限元法在涡流场数值计算中的应用

本文讨论了三维瞬态涡流场的数值计算的两种方法：混合有限元－边界积分法（ＦＥＭ—ＢＩＭ）和新Ａ法．在ＦＥＭ—ＢＩＭ法中，以磁场强度Ｈ（用于涡流区）和样标量位（用于非涡流区）用为状态变量，充分利用了ＦＥＭ法和ＢＩＭ的各自优点，同时还采用了棱边单元的离散技术．这样，由于离散区域只限制于涡流区域及其边界，所以和常规有限元法相比，大大减少了未知量．在新Ａ法中，引入了补树的概念，使约束规范变得更为容量处理．本文最后给出了两个计算实例，并对这两种方法所得的结果进行了比较．