基于阴影图的阴影生成算法研究现状

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点及其应用环境.综合考虑以上三个方面后对特定的场景选择合适的阴影图算法,除了选择场景外,还包括光源类型、内存消耗、实时性要求、硬件支持及特殊阴影要求等.最后结合当前的技术发展和应用需求展望了阴影图领域未来的研究方向.     

中国古代神话传说简论

概括了中国古代神话传说的产生和定义内涵,并对其进行了提纲挈领的梳理,认为神话传说是原始先民留给后人的珍贵的精神活化石,能够唤起本民族最深层的记忆和想象,给作家带来意料不到的灵感与启示,为创新文化艺术提供不竭的智本资源,是中华民族核心文化的源头和精神家园。     

7000 m以深优质砂岩储层的特征、成因机制及油气勘探意义——以库车坳陷下白垩统巴什基奇克组为例

超深层碎屑岩储层物性一般极差,单井油气产能低,但塔里木盆地库车坳陷新近钻探的博孜9井却在7 600 m以深的下白垩统巴什基奇克组仍然钻遇了优质厚层储层,并获得了高产工业气流。为了揭示该储层的特征和成因、降低超深层油气勘探的风险,基于岩心、测井和实验分析等资料,结合区域温压条件和储层埋藏演化史,探讨了巴什基奇克组储层的特征、形成机制及其油气勘探意义。研究结果表明:①该区巴什基奇克组超深层储层岩石类型为中、细粒长石岩屑砂岩和岩屑长石砂岩,颗粒呈点—线接触,储集空间以原生粒间孔为主,现今仍处于中成岩演化阶段;②与其他超深层裂缝性低孔砂岩储层不同,该套超深层储层为孔隙型储层,孔隙度介于4%～13%,渗透率介于0.1～50.0 mD,孔渗相关性较好;③巴什基奇克组沉积期广泛发育三角洲前缘厚层砂体,中、细砂岩占比超过85%,颗粒抗压能力强,此后储层经历了早—中期长时间浅埋藏,晚期快速深埋,埋藏压实效应较弱,晚期上覆古近系巨厚膏盐岩层受冲断挤压形成顶蓬构造,进一步抑制垂向压实,同时研究区远离造山带和构造转换带,侧向挤压应力弱,原生粒间孔得以大量保存。结论认为:粗岩性、弱压实和低构造应力是该套超深层优...     

大规模流体场景的真实感与实时模拟

目的 基于物理的流体动画模拟是计算机图形学领域中的研究热点,针对实际应用中仍难以实现大规模流体场景的真实感与实时模拟,提出了基于shallow water方程的物理模拟方法。方法 首先,给出shallow water方程的稳定欧拉数值求解方法,解决模拟过程中存在的毛刺、陡坡水滴斑点等数值求解的不稳定性问题;其次,提出刚体和粒子系统与流体高度场的稳定耦合模型,实现双向固流耦合和流体表面细节的真实感模拟;最后,设计高度场的多精度网格算法以及粒子的隔点采样方法,加速大规模流体的物理模拟计算。结果 实验结果表明,本文方法解决了传统欧拉方法求解shallow water方程的流体模拟过程中存在的不稳定和计算复杂等问题,在300×300网格分辨率和2.2×10⁴粒子数的规模下,达到了20帧/s的实时模拟速度。结论 本文算法具有良好的高效性和稳定性,适用于电子游戏和视景仿真等实时应用领域中的大规模流体场景的真实感模拟。     

一种基于邻域距离的聚类特征选择方法

针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明,该算法可以找到有效的特征子集,提高数据集的聚类精度,降低面对高维复杂数据集聚类的计算耗时。     

基于主题划分的网页自动摘要

提出了一种以网页结构为指导的自动摘要方法。对页面源文件进行解析时,利用文档的结构信息生成DOM树,并在此基础上划分文档主题。同时充分挖掘网页标记对主题词提取和句子重要性计算的价值。最后以主题块为单位,根据句子间的相似度调整句子权重,动态生成摘要。实验结果表明该方法能有效解决文档摘要分布不平衡问题,减少了文摘内容的冗余。     

高速切削中切削速度对断屑性能影响规律数学模型

讨论了高速切削时切削速度与车刀片断屑性能之间变化规律的数学模型.采用具有代表性的三维复杂槽型车刀片进行11种常速、高速切削试验.在分析试验数据基础上,通过二次、三次多项式拟合和三次样条函数插值方法建立切削速度与极限进给量、断屑范围之间的变化规律数学模型.最后,优选出误差小、计算简单的数学模型.     

连续属性离散化的Imp-Chi2算法

连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。     

关系数据库缓冲区置换策略的性能评测

缓冲区是计算机领域一个非常重要的研究主题。现在存在很多缓冲区置换策略,广泛地用于操作系统、文件系统、数据库以及存储系统中。提出了一种性能评测方法来评测关系数据库的缓冲区置换策略。这种方法采用直接测试方式,使用五个性能指标,包括新提出的指标以及由于模拟方法的局限性在以前的研究中很少使用的性能指标,同时利用显著性测试并提出一种联合使用多个显著性测试的方法进行置换策略之间的比较,设计和使用多种工作负载在单用户和多用户情况下有效地评测各种策略。使用这种评测方法,在一个真实的关系数据库环境中,对十三种典型的缓冲区置换策略的性能进行了详细、全面的实验研究,从中可以获得一些有用的结论。     

基于分辨矩阵和属性重要度的规则提取算法

研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩阵和属性重要度的分类规则提取算法。该算法在保持分类能力不变的前提下,得到最小属性约简,再经过值约简后得到精确的规则,与现有算法相比,能减少时间和空间耗费。实验结果验证了该算法的有效性。