基于GPU的植物生长模拟

为了提高复杂植物生长模拟的性能,结合虚拟器官网络和图形处理器（GPU）技术提出植物生长模拟方法.该方法采用虚拟器官网络作为植物生长模型,用于描述植物器官的生理属性和形态属性、植物器官间的关系、环境对植物器官的影响以及植物器官的生长规则.利用GPU架构的优势,以并行计算的方式实现植物生长演化和植物形态展现,从而提高植物生长模拟的计算速度.实验结果证明,采用该方法不仅能够模拟植物的生长,而且相对基于CPU的串行植物生长演化和形态展现有性能上的优势.     

基于曲线参数方程的植物果实造型*

基于曲线参数方程的植物果实造型方法通过果实主轴线和截面曲线参数方程计算出果实表面的网格面以及各顶点的法线,从而实现了植物果实的造型;通过在曲线方程上叠加扰动函数解决了果实生长过程中的形变问题。实验证明该方法能够较逼真地模拟植物果实形态及其生长过程。     

基于车辆健康状态评估的自适应分簇算法

车间（V2V）安全预警信息（SWM）交换是重要的道路安全改进技术。SWM的高概率生成很容易导致局部信息风暴,严重影响SWM传输性能。为了降低局部信息负载,定义通信需求的概念,并且根据通信需求关系,提出面向SWM的分簇算法,实现道路车辆的自适应分簇。分簇算法中基于车辆健康状态评估的簇头选择方法能有效加强簇的稳定性和降低网络开销。为了进一步降低局部信息风暴和提升SWM传输性能,提出一种基于簇内通信需求数量,自适应调整簇半径的方法。采用Anylogic仿真平台验证算法有效性,仿真结果显示,该分簇算法具有较高的稳定性并且能有效提高SWM传输性能。     

一种基于Agent的数据挖掘结果模式推荐模型

结合数据挖掘模式存储和人工智能Agent技术,提出了基于智能个性化Agent的数据挖掘结果模式的推荐模型,该推荐模型能自动对用户兴趣进行分析,并向用户推荐其感兴趣而又值得关注的挖掘结果模式,有一定的实用价值。