虚拟手术中软组织切割模型研究进展*

虚拟手术仿真训练系统是虚拟现实的重要应用,能够克服真实传统手术中资源少、训练不方便和可重复操作性差等问题。软组织切割是虚拟手术仿真训练系统中的重要组成部分,也是手术中最常见的操作。软组织切割模型建立的质量如何,直接决定了虚拟手术仿真的精度度和仿真度。为更好地对软组织切割模型进行深入探索,分析了虚拟手术仿真中软组织切割的研究难点。针对当前十四种有代表性的切割模型进行了研究,在此基础上对这些模型的优缺点进行了比较,并对软组织切割模型的发展趋势进行了展望。     

云模型的布谷鸟搜索算法*

针对布谷鸟搜索算法(CS)存在的不足,优化布谷鸟搜索算法求解连续函数问题的性能,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,设计出云模型的布谷鸟搜索算法(CCS)。其核心思想是通过云模型实现布谷鸟的进化学习过程,类似差分进化进行群体间的信息交流。经过10个测试函数的实验仿真,测试结果表明该文算法能有效改善求解连续函数优化问题的性能。同时,针对连续函数优化问题,该算法与其它算法相比是有更好性能的优化算法。     

新颖的网格模型压缩算法——网格切片

针对三维(3D)网格模型的存储与网络传输问题,提出一种新颖的三维模型压缩算法。该算法基于对网格模型的切片处理,主要由以下三个步骤组成:切片顶点的计算、切片边界的均匀采样以及对切片所得图像的编码。对于一个给定的三维模型,首先,计算模型的包围盒;然后,沿包围盒长度最长的方向进行切片;同时计算切片与网格模型表面每条边的交点,构成一个多边形,这个多边形即为切片的边界;其次,对切片边界进行均匀的重采样,使每层切片具有相同的顶点数;最后,把每层的顶点坐标转化为极坐标形式,这样,所有层顶点的ρ-坐标以及θ-坐标能分别构成一张图像,原始的三维模型即能由这两张图像表示。这种表示方法具有以下两个明显的优势:第一,降低了数据的维度,有效减少了数据量;第二,具有极大的数据相关性,进一步减少了数据的熵。基于这两个优势,该算法对图像数据进行差值编码以及算术编码,最后得到压缩后的文件。与增量参数细化(IPR)方法相比,在解码模型同等质量的前提下,所提算法的编码效率提高了23%。实验结果表明,所提算法在模型存储和传输应用中能取得很好的压缩效率,有效减少了数据量。     

基于特征和弹性网格模型的快速人脸建模

为解决特定人脸的建模问题提供了一个简单而行之有效的方法。给定特定人脸的正面侧面照片,以及内嵌具有人脸特征信息的弹性人脸网格模型,采用基于小波分析的方法进行人脸特征识别,基于特定人脸的特征线相对于一般人脸模型上的特征线的位移,根据弹性系数求解所有点的位移变化,适配特定人脸几何。纹理映射之后生成能以任意视线方向观察的高度真实感特定人脸。该方法能在廉价的PC平台上快速而方便地得到实现。     

基于引力模型的朴素贝叶斯分类算法*

针对朴素贝叶斯分类器在分类过程中,不同类别的同一特征量之间存在相似性,易导致误分类的现象,提出基于引力模型的朴素贝叶斯分类算法。提出以引力公式中的距离变量的平方作为“相似距离”,应用引力模型来刻画特征与其所属类别之间的相似度,从而克服朴素贝叶斯分类算法容易受到条件独立假设的影响,将所有特征同质化的缺点,并能有效地避免噪声干扰,达到修正先验概率、提高分类精度的目的。对遥感图像的分类实验表明,基于引力模型的朴素贝叶斯分类算法易于实现,可操作性强,且具有更高的平均分类准确率。     

基于参数的层次化Mesh互连片上网络结构*

提出一种基于参数的层次化Mesh互连片上网络结构—PHNoC,解决片上网络规模扩张引起的通信延迟和吞吐性能下降问题。采用分簇多层次互连的思想,提高片上网络扩展性和连通性;引入层数和分簇类型参数,实现不同网络规模的灵活配置;引入跨层流控参数,控制并平衡层间负载流量。仿真试验表明,在多种流量模式下,不同网络规模时,PHNoC结构的延迟和吞吐性能相比传统的平面或两层结构优势明显,而资源开销和实现复杂度增加不大,说明增加多层互连资源可有效换取通信性能的提高。     

基于用户分类的隐含因子模型研究*

针对现有隐含因子模型存在的新用户和项目的冷启动问题,提出基于用户分类的隐含因子模型,将用户分类信息融入到隐含因子的矩阵分解当中,先在原评分矩阵和用户分类信息的基础上使用指示函数和数据归一化等方法构建一个分类评分矩阵,再将分类评分矩阵融入到隐含因子模型的评分预测中。通过与传统隐含因子模型等方法在多个不同隐含因子个数上的实验比较分析,实验结果表明,改进模型能够不仅能解决新用户和项目的冷启动问题,还能有效降低预测评分的均方根误差,并提高预测推荐的准确度。     

带眼球细节的情感虚拟人面部表情合成*

针对当前三维头部重建中使用的网格模型不能完整表达头部拓扑结构或者模型过于复杂的问题,提出了一种完整头部网格模型合成方法。该方法首先以Candide-3模型为基础加入后脑勺模型,对面部Candide-3模型的眼睑部分进行重新建模,并加入比例合适的眼球模型,得到一个完整头部网格模型。然后结合人脸特征点信息和局部最小二乘法匹配原理对模型进行调整,并对模型进行纹理贴图合成真实感的虚拟人头部模型。最后,在该模型上用分段线性插值的方法,合成带眼球细节的情感虚拟人表情。实验结果表明,基于该模型合成的虚拟人表情不仅逼真而且情感丰富。     

基于广义投影神经网络优化的模型预测控制*

为降低模型预测控制优化问题的计算复杂度,以时滞系统的模型预测控制问题作为研究对象,利用神经网络动态平衡点与优化问题解相对应的特点,提出一种基于广义投影神经网络的模型预测控制优化算法。首先,将模型预测控制优化问题描述为一个带约束的二次规划问题,进一步,通过广义投影神经网络模型进行在线优化。该方法充分发挥了神经网络并行、结构简单的优点,通过具体实例仿真,验证了本文算法的有效性与优越性。     

基于新鲜度的冷链物流配送多目标优化模型*

针对传统选址模型忽视客户对物流服务水平满意程度这方面的不足,建立考虑客户满意度的基于新鲜度对损失成本影响的冷链配送中心选址模型。本文以客户满意度来表示物流的服务质量并结合易腐品的新鲜度对时间的敏感性特征,建立了最小化物流成本和最大化客户满意度的多目标优化模型,采用主要目标法将模型转化成单目标模型进行求解。求解算例所得的多组非劣解反映了物流成本与客户满意度之间的悖反关系,同时包含了以物流成本最小化为目标的传统选址模型的最优解,表明了多目标模型的优越性。对比结果说明新鲜度条件下建立的冷链物流配送网络模型比传统模型节省了更多的物流成本,进而验证了该模型的正确性。     

基于UML的商业建模及模型验证机制研究

传统的商业建模方法存在无法为商业系统开发提供一个集成的"从概念到代码"的方案的缺陷,为解决在商业建模中存在的问题,提出了使用基于UML的商业建模方法.用实例阐述了该方法的具体步骤,并针对基于UML模型形式化复杂、验证难的问题,进一步提出了一种模型形式化的方法.应用实例和实验结果表明,基于UML建模方法和形式化方法能够减少商业建模的工作量,提高商业软件的开发效率及质量,较好地解决了商业建模中存在的问题.     

Gray physical interference model based link scheduling algorithms

To improve the concurrent data transmission capability of wireless multi-hop networks,this paper proposes adopting a gray physical interference model instead of using the threshold physical interference model.The model allows non-ideal links to be involved in scheduling,under the premise of not affecting the quality of existing transmission links.In addition,we design two greedy algorithms to schedule more links with SINR values located in the transition region.The results show that a gray physical interference model is more accurate than a threshold physical interference one,the concurrent transmission capability of a network based on the gray physical interference model is significantly increased,and network throughput is increased by 20%.     

基于云模型的网络计划建模方法

项目建设过程中的不确定性因素对预测项目完工时间有较大影响,项目中的不确定性主要是随机性和模糊性.将云模型以及云运算引入到网络计划建模方法中,提出基于云模型的网络计划建模方法,可以将随机性和模糊性结合起来处理;这种基于云模型的网络计划建模方法,比传统的方法更真实地反映了项目的不确定性,能够提供更多有价值的信息.使用基于云模型的网络计划建模方法来计算整个项目完工的时间,充分考虑了项目建设过程中的不确定性,更加符合工程实际.     

人体软组织建模与实时仿真

虚拟手术系统在医学中实时仿真以建立可供手术前规划和手术时参考的虚拟环境。由于人体器官大多由软组织构成,有限元法能够精确地进行软组织几何大变形仿真。加速有限元仿真有多种方法,文章采用基于模态分析的模型约简方法,对软组织有限元模型进行模态分析,将约简子空间中的形变向量重构到原始空间,从而实现软组织实时仿真。实验结果表明,采用模型约简方法能够在仿真效率和真实性之间取得较好的平衡。     

基于Petri网的混合安全策略建模与验证

提出了一种基于有色Petri网的建模方法,在系统的Petri网模型中可以对中国墙策略进行分析和验证.给出了基于有色Petri网的混合安全策略的形式化定义;并通过一个系统实例阐述了如何利用该方法对系统的混合安全性进行分析和验证.无论是在系统的设计阶段还是实现阶段,该方法都能够有效地提升系统的混合安全性.     

A method of 3D modeling and codec

3D modeling and codec of real objects are hot issues in the field of virtual reality. In this paper, we propose an automatic registration two range images method and a cycle based automatic global registration algorithm for rapidly and automatically registering all range images and constructing a realistic 3D model. Besides, to meet the requirement of huge data transmission over Internet, we present a 3D mesh encoding/decoding method for encoding geometry, topology and attribute data with high compression ratio and supporting progressive transmission. The research results have already been applied successfully in digital museum. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60533070, 60773153), the Key Grant Project of Chinese Ministry of Education (Grant No. 308004), the Project of Chinese Ministry of Science and Technology (Grant No. 2006BAK12B09), and the Project of Beijing Municipal Science and Technology Commission (Grant No. Z07000100560714)     

基于物理模型的舰艏浪三维可视化

针对以往舰艏浪三维可视化中仅从实际观察出发建立动态模型,不能反映舰艏浪物理运动规律的问题,提出一种基于物理模型的舰艏浪三维可视化方法。该方法将舰艏浪物理模型应用到三维可视化中,采用边界元方法计算得到舰艏浪外形数据,利用粒子系统技术建立了三维动态模型,基于OpenSceneGraph粒子系统,在VS2010平台上实现了舰艏浪的三维可视化。实验结果表明该方法更符合物理运动规律,能较好地模拟舰船航行时的艏浪。