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211.
阴影恢复形状算法是计算机视觉中的一个重要研究课题,该算法应用于泡泡纱织物三维曲面重建,为今后对泡泡纱织物仿真的研究奠定了基础。提出了一种改进的阴影恢复重建算法,使其更有利用排除屈曲对泡泡曲面建模的影响。先利用传统的SFS算法对泡泡纱局部样本图进行表面重建,然后再对得到的数据进一步分析:利用区域峰值抽样并结合B样条曲面拟合函数,得到最终的起泡表面曲面模型。实验表明,此方法可以有效的排除细节信息干扰,得到理想的起泡曲面模型,为泡泡纱仿真方法的研究奠定很好基础,亦可应用于其他物体的研究。 相似文献
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213.
214.
针对现有瓦斯突出区域预测方法存在预测效率低、可操作性不强等问题,提出了基于ArcGIS的瓦斯突出区域预测可视法方法。该方法以C#作为编程开发语言,利用独立软件开发包ArcGIS Engine,结合GIS原理与方法、趋势面分析理论和可视化技术等,对多个瓦斯突出预测指标进行趋势面的综合交集或并集分析,并将趋势面与矿井最新采掘工程平面图进行合理的对应和叠置,实现了对瓦斯突出危险区的直观可视化辨识功能。 相似文献
215.
主要研究了分形生长理论的基本模型——扩散有限凝聚(DLA)模型,分析并实现了DLA模型的计算机模拟方法,并对模型演变进行了讨论,得到了形式多样的凝聚效果。并且将DLA模型结合纱线和织物模拟相关技术和结论,用双侧线性DLA模型算法生成纱线毛羽模版,与基础纱线进行纹理合成,对纱线毛羽效果进行了较为真实的模拟。用这种方法能够较为逼真的反应出花式纱线不规则、随机多变且局部自相似的毛羽特征。 相似文献
216.
217.
一种新的纱线模拟算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对单纱和多股纱以及是否加捻等不同情况,给出了一种新的纱线模拟算法. 相似文献
218.
219.
基于序列的推荐是推荐系统研究的热点,序列中包含许多重要信息,如物品的点击规律和用户的兴趣,有效利用序列信息是提高推荐准确率的关键.为了有效提取序列信息,提出了ACRec推荐系统模型,利用多头自注意力机制和卷积神经网络从动态和静态两个方面提取序列信息,并利用矩阵分解增强模型中用户与序列的语义关系.在MovieLen-1M和Video_Games两大公开数据集上实验证明,相比于其他基线模型,ACRec提高了推荐的准确率,Hit@10分别提高了1.03%和18.4%,NDCG@10分别提高了2.6%和20.9%. 相似文献
220.
在基于神经网络的聚类学习方法中,分有监督学习方法和无监督学习方法,本文采用无监督学习方法对旋转机械中常见故障的分类进行了较为详细的研究,以此分类结果来达到故障诊断的目的。文中还具体描述了该算法的实现方法,研究结果表明:该方法克服了有监督学习方法的旋转机械故障诊断技术的某些缺陷,是进行大型旋转机械故障诊断的一种行之有效的方法。 相似文献