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模型转换符号距离场算法实现_乐璐

在现代实时渲染中,主要目标是生成高质量清晰的画面,其中距离场技术可以生成高质量的画面效果并且没有额外的开销,受到众多关注。随着现代计算机硬件的发展,使用距离场进行实时效果的渲染成为可能。距离场为生成更真实的环境光遮蔽、阴影等效果提供一种简单有效的方法。根据已有的模型文件生成距离场对在现代游戏开发中运用基于距离场的效果非常重要。给出一种将模型转换成符号距离场的方法,该方法生成的距离场精度高,易于实时渲染使用。

  • 2021-06-17
  • 阅读1684
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基于GA_ELM混合模型的急性心肌梗死定位算法研究_张行进

针对心肌梗死疾病的快速准确定位,提出一种结合基因算法和极限学习机（GA-ELM）的新定位算法。对多导联心电图（electrocardiogram, ECG）进行去噪预处理；分别定位出每个R波峰的位置,并将心电信号分割成相互独立的心搏序列,作为混合模型的输入；采用（Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB）心肌梗死数据库验证所提算法的有效性。利用十折交叉验证法评测算法定位的精度,实验结果表明,GA-ELM混合模型对心肌梗死定位的准确率达到98.42%,性能优于其他文献的算法,对医护工作者确定心肌梗死部位具有重要的临床意义。

  • 2021-06-17
  • 阅读1684
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基于PID预测控制的机炉协调控制系统_姚薇

机炉协调控制系统的热力过程控制是典型的多变量系统.本文提出一种在多变量条件下,结合PID和模型预测控制相融合的控制策略——MIMOPID-MAC.根据Lyapunov稳定性理论,此算法对于闭环控制系统具有稳定性.燃气锅炉的模拟实验证明了该控制策略具有较小的稳态误差、较短的上升时间、较小的超调,保证每个控制变量跟踪设定值快且平滑,对于外部干扰和模型不确定时具有很好的适应性和鲁棒性.在一定程度上摆脱了PID调节时间较长,MAC稳态误差较大的问题.

  • 2021-06-16
  • 阅读1680
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基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解_杨枫

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题,利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数表征加工时间和交货期信息,并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度；用拖期可信度度量药品生产发生拖期的概率,建立了以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型,提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法,并以规模为10（3）×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明,给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景,而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解,相比经典布谷鸟算法,该算法有更好的性能。

  • 2021-06-16
  • 阅读1679
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
  • 阅读1670
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基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题_吴贝贝

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型；针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略；同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题；与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.

  • 2021-06-17
  • 阅读1668
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案；总结LDA和狄利克雷多项混合模型（Dirichlet Multinomial Mixture,DMM）在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究；对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

  • 2021-06-17
  • 阅读1667
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 （long-short term memory, LSTM）、两个线性整流函数层（rectified linear unit, ReLU）、两个全连接层（fully connected layer）和输入、输出层组成的深度神经网络，用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪， 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明，模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据，以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例，详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响，并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
  • 阅读1663
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