一种新的三维物体的渐变算法

本文研究了动画生成的物体渐变技术,基于图形的矢量表示法,提出了一种通过网格化一个三维物体来生成中间渐变物体的算法。给出了算法的形式化描述,并在Marlab上实现了该算法。计算结果表明,按这种算法产生的动画过渡平滑,节奏自然,画面流畅,且该算法具有稳定、高效、逼真和易控等优点。     

一种新的二维形状渐变技术

文中提出了一种二维形状渐变的新方法,即基于连分式插值metamorphosis技术。用此方法可以实现多个不同形状之间的渐变。它是一新的非线性插值算法,与其他算法相比,该方法具有计算精度高、多边形过渡平滑、易于编程实现等优点。     

一种渐变镜头检测方法

镜头检测与分割在视频检索中起着关键的作用。切变镜头识别已有许多成熟的方法。如何识别渐变镜头是视频分割中的难点。文章利用视频中图像帧直方图方差的变化,提出了一种渐变镜头的分割方法。实验表明,该方法简单有效,且具有较高的精度。     

一种新的视频镜头分割算法

镜头是视频分析和索引的基础，但是自动的镜头分割，尤其是渐变切换的检测还是一个很有挑战性的课题。本文提出了一种利用直方图与模板匹配相结合来进行视频镜头切变检测的算法和一种利用图象灰度级平均(MGL)来进行渐变检测的算法，该渐变检测算法能有效区分摄象机镜头的运动和渐变。实际测试证明，利用本文算法进行视频镜头检测
能取得比较好的效果。     

一种新的面向参数化绘图的约束管理技术

参数化设计技术是当代ＣＡＤ技术的核心．作为该技术基础的几何约束系统的建模与求解，要求对约束进行方便、有效的管理．为此，本文基于自由度分析、图论、稀疏矩阵及非线性方程等理论，提出了几何约束最大归约理论，实现了几何约束系统的最大分解，并以归约树的形式清晰地表达了系统内在的串、并、耦合机制，并成功地应用于参数化绘图系统中至关重要的约束一致性检查、快速求解等约束管理问题.     

基于球面参数化的点模型渐变

为了获得光滑自然的点模型渐变效果,基于球面参数化,提出了一种鲁棒的渐变算法。该算法首先对源和目标模型进行球面参数化,使得参数化后的模型嵌入到单位球面上;然后在球面上自适应地对齐模型间的相应特征点,并将球面映射到矩形参数域上,基于该域建立模型间各采样点的对应关系;接着在渐变过程中,采用拉普拉斯算子计算出中间点模型的几何位置,以保持模型的细节;最后利用移动最小二乘曲面进行动态上采样,以消除中间模型的裂缝。实验结果表明,该算法具有良好匹配的采样点对应和光滑的渐变过程。     

一种多幅图像间的渐变技术

提出了一种图像渐变的新方法,即基于连分式插值Morphing技术。用此方法可以实现多幅不同图像之间的渐变。它是一新的非线性插值算法,与其他算法相比,该方法具有计算精度高、图像过渡平滑、易于编程实现等优点。更重要的是,它还具有信息隐藏的功能。     

一种新的参数在线自校正仿人智能控制算法

从对人(控制专家)宏观结构模拟和行为功能模拟的观点出发，在已有的仿人智能控制算法和相平面的分析方法基础上，提出了一种新的参数在线自校正的仿人智能控制算法。该方法将误差、误差导数等特征量引入参数在线校正公式，克服了以往采用盲目搜索法时校正量与系统实际运行轨迹不匹配的缺点，提高了仿人智能算法的适应性，快速性和鲁棒性。     

一种面向渐变浏览器指纹的识别方法

近年来相关研究提出了浏览器指纹的获取和识别方法,网站通过页面中的动态代码来收集用户的系统字体设置、显示设置、浏览器版本等指纹信息。但由于用户的很多行为能导致浏览器的指纹信息产生变化,而完全静态匹配指纹的方法对变化后的指纹无法识别,为了解决该问题,提出了一种基于字符串相似度匹配的面向渐变浏览器指纹的识别方法。该方法能够通过计算指纹信息的相似度来判断是否是用户变化后的指纹,且基于上述识别方法,实现了一种面向渐变浏览器指纹的识别系统,对用户的浏览器指纹进行采集和识别,实验结果验证了该方法能有效地识别出渐变浏览器指纹,提高回访用户的识别率。     

一种新的被动队列管理算法

针对因网络拥塞而产生的丢包问题,基于弃头方式提出了一种新的被动队列管理算法(Drop Front n based on Wavelet and Shuffled frog leaping,DFWS)。该算法首先利用小波变换对实际流量的长相关特性进行刻画,并利用混合蛙跳方法获取网络队长,同时结合弃头方式提出丢包策略和丢包概率。最后,以实际数据进行仿真实验,深入研究了网络队长、丢包数量和服务率之间的关系。结果发现,与其他算法相比,DFWS具有较好的适应性。     

图像自适应渐变的多分辨分析算法

给出了一种图像渐变的算法。根据二维多分辨分析(2-DMRA)的系数特征,把初始图像和目标图像分别分解为逼近图像和3个方向的细节图像,依据渐变优化因子选择自适应帧数,结合人类视角系统,生成渐变过程中的渐变序列图像。     

一种新的线性分布参数系统辨识方法

本文应用块脉冲函数（ＢＰＦ）将含有未知参数的线性分布参数系统偏微分方程转换为矩阵方程，通过最小二乘法辨识线性分布参数系统的参数，辨识结果表明，ＢＰＦ辨识法具有原理简捷，实现方便，辨识精度高等优点。     

非线性动态系统优化与参数估计集成的神经网络算法

基于动态系统优化与参数估计集成的迭代算法，提出一个求解系统优化的神经网络方法，得到一种动态系统优化与参数估计集成的神经网络算法，该算法通过重复求解参数估计问题和悠神经网络，获得原问题的精确最优解，由于系统优化问题用神经网络求解，因此该算法具有求解速度快，易于硬件实现等优点，特别适用于在线优化与控制。     

非线性NARMAX模型结构与参数一体化辨识的改进算法

本文针对现有辨识算法所存在的缺陷,作了如 下改进工作：提出了一种新的模型选项准则（[ERR]准则）,克服了原[err]准则易导致 冗余项被错误选入的缺陷,保证了模型结构的正确辨识;对原算法做了较大改进,克服了原 算法使用时遭遇的存储困难问题,极大程度地改善了辨识算法的数值稳定性．理论分析及仿 真结果均证明了改进算法的优越性及有效性．     

时变非线性分布参数控制系统的小波辨识算法

基于正交函数逼近理论,在Haar小波正交规范基的基础上,总结并推导出了其积分运算矩阵、微分运算矩阵、乘积运算矩阵及其运算性质,并应用于一类时变非线性分布参数系统的辨识.借助于正交小波函数逼近方法对分布参数系统进行辨识,经正交小波逼近变换转化为代数矩阵方程,因此该方法可以不考虑初始条件和边界条件,较其他辨识方法要简单得多.该算法简单、计算量小、简化了分布参数系统辨识的求解过程,应用在分布参数系统辨识中不失为一种有效的分析方法.     

一种移动代理协调系统的设计与实现

移动代理的协调是一种在多重代理系统中新兴的技术,同时,即时消息软件现在非常流行.探讨移动代理应用于网络教育环境中的协调模式,提出以即时消息软件为基础的移动代理协调系统,该系统具有容易实现,时空非结合协调等特点.     

一种新的神经模糊系统及其学习算法

本文提出一种规则结论部分的语言变量具有离散隶属度函数的、基于Mamdani形规则的新神经模糊系统,并描述了它的学习算法.新神经模糊系统由模糊推理系统及其一一对应的神经网络系统构成.在只有训练数据的情况下,首先提出了一种基于RBF神经网络的模糊建模方法.而在模糊推理系统由模糊建模或者直接由专家经验知识确定后,应用梯度下降法优化神经网络系统参数.倒立摆控制和时间序列预测的仿真试验体现了本文提出的新的神经模糊系统的可用性和优越性.     

采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法

支持向量机是建立在统计学习理论上的一种学习算法,较好地解决了小样本学习问题.由不同的参数和核函数构造的支持向量机在性能上存在很大差异,而在参数和核函数的选择上目前还没有明确的理论依据.针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法.结合LS-SVMlab工具箱,在MATLAB实验平台的仿真实验表明,该方法提高了支持向量机的参数选择效率,得到的参数对测试样本的分类结果是最优的,从而避免了人为设定参数的不足,同时缩短了优化时间.     

滞后关联分布参数系统的分散变结构控制

针对滞后分布参数关联大系统的变结构控制进行了讨论,采用M-矩阵理论,Lp-估计及Liapunov方法,给出了完全分散的滑动流形和变结构控制器的设计方案.此外,还给出了系统轨线达到滑动流形的时间估计.     

一类系统参数辨识的按段多重一般正交多项式方法

本文介绍了按段多重一般正交多项式系及其基本性质,并把它们应用于参数可分离系统的参数辨识.由于采用了按段低阶正交多项式多重逼近技术,该方法具有计算量少、结果精度高、可递推计算及不需要被辨识参数的初始估计等优点.本文提出了两个算法,并成功地应用于发酵过程细菌生长动力学模型的参数辨识.