场景语义信息引导的路径规划

1

作者 刘文杰 刘弘 陈莉 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第2期139-143,共5页

针对人群疏散的仿真模拟中,如何引导虚拟人群避免与障碍物发生碰撞,顺利通过复杂环境到达期望目标的问题,提出一种基于语义信息的路线规划方法。该方法首先采用语义信息实现全局路径规划,进而利用势场方法来避免碰撞,最终完成人群的快... 针对人群疏散的仿真模拟中,如何引导虚拟人群避免与障碍物发生碰撞,顺利通过复杂环境到达期望目标的问题,提出一种基于语义信息的路线规划方法。该方法首先采用语义信息实现全局路径规划,进而利用势场方法来避免碰撞,最终完成人群的快速疏散。仿真结果表明,该方法在产生高质量路径的同时,可以快速灵活地完成人群在复杂场景中的运动,提高了疏散效率。 展开更多

关键词 场景语义 指示路线 路径规划

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基于改进萤火虫算法的动态自动聚集路径规划方法 被引量：27

2

作者 刘鹏 刘弘 +1 位作者 郑向伟 丁艳辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4146-4149,共4页

针对群体动画中自动聚集场景的特点及现有方法中存在的计算代价高、行为单一、逼真程度不够、缺乏涌现特征的不足,提出了基于改进萤火虫算法的群体动态自动聚集路径规划方法。在群体自动聚集过程中,不但无须提前指定聚集目标点,而且根... 针对群体动画中自动聚集场景的特点及现有方法中存在的计算代价高、行为单一、逼真程度不够、缺乏涌现特征的不足,提出了基于改进萤火虫算法的群体动态自动聚集路径规划方法。在群体自动聚集过程中,不但无须提前指定聚集目标点,而且根据外界环境的动态变化,自动寻找最优的聚集目标点。通过该方法可以为每个粒子生成运动路径,并能保证每次生成的聚集路径不完全一致,使制作的群体动画体现出群体运动的涌现特征,有效地提高群体动画的逼真效果。通过所开发的动态自动聚集路径规划系统有效地模拟群体聚集行为,验证了本方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 群体动画 路径规划 萤火虫优化算法 自动聚集

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用于多标记学习的K近邻改进算法 被引量：10

3

作者 张顺 张化祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第12期4445-4446,4450,共3页

ML-KNN是应用KNN算法思想解决多标记学习问题的一种算法,但存在时间复杂度高和少数类分类精度低的问题。提出一种加权ML-KNN算法WML-KNN,通过取样和加权的方法,在降低算法时间复杂度的同时提高少数类的分类精度。实验表明,WML-KNN算法... ML-KNN是应用KNN算法思想解决多标记学习问题的一种算法,但存在时间复杂度高和少数类分类精度低的问题。提出一种加权ML-KNN算法WML-KNN,通过取样和加权的方法,在降低算法时间复杂度的同时提高少数类的分类精度。实验表明,WML-KNN算法性能优于其他常用多标记算法。 展开更多

关键词 分类 K近邻 取样 多标记学习

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多维社会网络中链路预测方法研究 被引量：1

4

作者 滕兆明 王红 +1 位作者 张华青 马晓慧 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第9期34-37,共4页

多维社会网络中链路预测是指通过已知的网络节点以及多维社会网络结构等信息预测多维社会网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。在研究有关链路预测的相关技术后,基于节点之间的相似性,提出了一种多维社会网络中的链路预... 多维社会网络中链路预测是指通过已知的网络节点以及多维社会网络结构等信息预测多维社会网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。在研究有关链路预测的相关技术后,基于节点之间的相似性,提出了一种多维社会网络中的链路预测算法。算法中考虑时间因素和权重因素对于链路预测的影响,同时将多维网络中的相关技术应用到链路预测的过程中。实验结果表明,该算法能够使多维网络中链路预测有更好的效果。 展开更多

关键词 链路预测 多维社会网络 权重 相似性

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多Agent协同设计系统学习机制

5

作者 刘弘 郑向伟 王吉华 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期91-97,共7页

从认知的和社会的角度分析了协同设计活动,提出了一种面向协同设计的多Agent系统结构和设计Agent的感知模型,以及多Agent协同强化学习的方法.该方法采用动态小生境技术对设计Agent进行分组,并选出每组中的最优设计Agent,使其通过与设计... 从认知的和社会的角度分析了协同设计活动,提出了一种面向协同设计的多Agent系统结构和设计Agent的感知模型,以及多Agent协同强化学习的方法.该方法采用动态小生境技术对设计Agent进行分组,并选出每组中的最优设计Agent,使其通过与设计人员交互进行强化学习,然后和其他组选出的Agent协同学习,并把学到的知识在组内进行传播.以齿轮减速器设计为例,介绍了多Agent协同设计系统的协同设计及学习过程. 展开更多

关键词 协同设计 多AGENT系统 小生境技术 强化学习

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基于服务关注点相似度推荐的信任访问控制模型

6

作者 李园园 张永胜 吴明峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4644-4647,共4页

针对服务计算环境下用户对其所使用服务的评分,依据其服务关注点的不同而不同,即使是同一个服务,不同用户的评价标准也不一样,推荐者的选取不仅与其所处环境上下文有关,还与推荐者对服务的关注点有关。为了使用户推荐更加可靠、有效,提... 针对服务计算环境下用户对其所使用服务的评分,依据其服务关注点的不同而不同,即使是同一个服务,不同用户的评价标准也不一样,推荐者的选取不仅与其所处环境上下文有关,还与推荐者对服务的关注点有关。为了使用户推荐更加可靠、有效,提出基于服务关注点相似度的推荐算法。该算法解决了用户盲目搜索推荐者的问题,使用聚类算法生成用户聚类簇,根据用户间的相似度在聚类簇内进行推荐者的搜索,既提高了推荐的可靠性,又提高了搜索的效率。实验显示,此算法比传统算法在推荐准确性与推荐搜索效率上存在明显优势。 展开更多

关键词 服务关注点 推荐 信任 聚类 相似度

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有向加权网络的局域世界演化模型 被引量：5

7

作者 李伟伟 王红 仇娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期94-97,共4页

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型(LWDW),并提出了节点的... 现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型(LWDW),并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。 展开更多

关键词 局域世界 无标度网络 有向加权网络 强度分布

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基于属性加权的主成分分析算法 被引量：4

8

作者 王永欣 张化祥 王爽 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期438-443,共6页

基于主成分分析提出一种通过属性加权的方式对特征进行预处理的改进算法,实现特征选择与特征提取的结合,从而降低计算复杂度并提高分类准确度。属性加权是通过量化样例与分类标记之间的相互依赖关系,即结合了线性判别分析的映射思想,线... 基于主成分分析提出一种通过属性加权的方式对特征进行预处理的改进算法,实现特征选择与特征提取的结合,从而降低计算复杂度并提高分类准确度。属性加权是通过量化样例与分类标记之间的相互依赖关系,即结合了线性判别分析的映射思想,线性拟合样例与标记,得到一组反映各属性对分类贡献大小的权值w。通过将改进算法与主成分分析法、线性判别算法、局部保持投影算法做了分类准确度、计算时间的综合实验比较,证明了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 数据降维 属性加权 主成分分析 特征提取

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基于多示例多标记KNN的图像分类算法的改进 被引量：1

9

作者 王爽 张化祥 刘丽 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期275-279,共5页

为了提高图像分类的准确度,提出基于最小Hausdorff距离的多示例多标记K近邻图像分类方法。该方法通过改善图像包的生成方法,均匀分割并提取图像的颜色和纹理特征,使用最小Hausdorff距离作为包间的距离度量,对多示例多标记K近邻算法进行... 为了提高图像分类的准确度,提出基于最小Hausdorff距离的多示例多标记K近邻图像分类方法。该方法通过改善图像包的生成方法,均匀分割并提取图像的颜色和纹理特征,使用最小Hausdorff距离作为包间的距离度量,对多示例多标记K近邻算法进行改进。实验结果表明,该方法提高了分类准确度,减少了运行时间。 展开更多

关键词 图像分类 多示例多标记 K近邻 图像分割 特征提取

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基于口面定标的矩形喇叭天线的噪声分析 被引量：1

10

作者 刘红 陈寿元 《电子测量技术》 2010年第10期33-35,共3页

宇宙背景辐射的研究对我们了解宇宙大爆炸具有重要的意义,研究背景辐射,需要了解矩形喇叭天线的测量结果,首先介绍微波辐射计中用于标定天线温度的口面定标法和口面定标方程。利用口面定标方程对天线温度进行反演,计算天线总的噪声温度... 宇宙背景辐射的研究对我们了解宇宙大爆炸具有重要的意义,研究背景辐射,需要了解矩形喇叭天线的测量结果,首先介绍微波辐射计中用于标定天线温度的口面定标法和口面定标方程。利用口面定标方程对天线温度进行反演,计算天线总的噪声温度。接着介绍影响天线噪声温度的各种噪声源,主要考虑到内部噪声源和外部噪声源,并对影响天线温度的各种噪声源进行具体分析。最后结合分析得出的数据与矩形喇叭天线的原有的测量数据进行比较来研究背景辐射。 展开更多

关键词 口面定标 参考噪声源 天线温度 辐射计

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MoSoSo中基于公平合作激励机制的资源共享研究

11

作者 仇娜 王红 荣月林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3415-3417,3430,共4页

由于节点的匿名性和贡献资源的自主性,MoSoSo系统中存在大量的搭便车问题,使绝大多数节点都无法得到正常的服务。为使节点得到更好的服务,在分析P2P网络中激励机制的基础上提出了一种应用于MoSoSo网络中的公平合作激励机制,它实施在分... 由于节点的匿名性和贡献资源的自主性,MoSoSo系统中存在大量的搭便车问题,使绝大多数节点都无法得到正常的服务。为使节点得到更好的服务,在分析P2P网络中激励机制的基础上提出了一种应用于MoSoSo网络中的公平合作激励机制,它实施在分布式中间件层,以节点的访问级别和参与级别来决定节点请求资源和访问资源的优先权。实验结果表明,合作节点能更好地获得系统中提供的资源。 展开更多

关键词 对等网络 移动社会性软件 公平合作 激励机制 访问级别 参与级别 资源共享

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群体仿真中基于决策树的路径自动评价研究

12

作者 张聪聪 宋承祥 丁艳辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第2期464-468,共5页

针对群体仿真中大量粒子的运动路径评价中存在评价速度慢、准确率低、缺乏依据特征等不足,提出基于决策树算法的路径自动评价模型。在群体粒子自动聚集过程中,通过分析,提取出影响其运动行为的属性,应用于决策树算法中进行路径好坏的判... 针对群体仿真中大量粒子的运动路径评价中存在评价速度慢、准确率低、缺乏依据特征等不足,提出基于决策树算法的路径自动评价模型。在群体粒子自动聚集过程中,通过分析,提取出影响其运动行为的属性,应用于决策树算法中进行路径好坏的判断评价。仿真结果表明,该算法的评价模型能够有效地提高评价速度、建立评价依据并提高评价的准确率。 展开更多

关键词 群体仿真 群体智能 路径自动评价模型 决策树 ID3

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MIKAD:一种多兴趣聚类的P2P网络模型

13

作者 雷申 刘方爱 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3463-3466,共4页

为降低P2P网络中数据检索的路由跳数,提高路由效率,提出一种多兴趣聚类的P2P网络模型MIKAD(multi-interest clustering KAD)。该模型通过文档聚类算法维护节点兴趣,将结构化网络Kademlia与兴趣聚类相结合,使兴趣相似节点在逻辑上位于邻... 为降低P2P网络中数据检索的路由跳数,提高路由效率,提出一种多兴趣聚类的P2P网络模型MIKAD(multi-interest clustering KAD)。该模型通过文档聚类算法维护节点兴趣,将结构化网络Kademlia与兴趣聚类相结合,使兴趣相似节点在逻辑上位于邻居位置,提高了P2P网络中路由的效率。同时利用关键词的同义词特性,降低了网络的复杂度,提高了检索的精度。最后使用PeerSim模拟器对模型进行了实验测试,结果表明,随着节点及数据增多,该模型具有较好的查询效率。 展开更多

关键词 MIKAD 对等网(P2P) 兴趣聚类

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一种基于特征选择优化的图像检索方法

14

作者 曹倩 张化祥 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期434-437,共4页

鉴于主成分分析方法忽略特征向量不同维度的差异,提出一种特征选择优化方法,即改进的PCA特征降维方法。该方法赋予不同维度的特征向量不同的权重,客观反映图像的颜色分布和边缘特性。将该降维方法应用到图像检索中,降低了图像检索系统... 鉴于主成分分析方法忽略特征向量不同维度的差异,提出一种特征选择优化方法,即改进的PCA特征降维方法。该方法赋予不同维度的特征向量不同的权重,客观反映图像的颜色分布和边缘特性。将该降维方法应用到图像检索中,降低了图像检索系统的复杂度,检索效率提高了28.2%。 展开更多

关键词 图像检索 小波变换 特征选择 主成分分析

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