基于优化算子的快速碰撞检测算法

针对复杂人机交互实时性的要求,提出了一种基于优化算子的SIMD并行碰撞检测算法。引入了优化算子,将搜索空间限定在非均匀的局部极小区域,减少了蚁群的搜索时间。在多蚁群求解过程中,将子任务使用负载均衡策略分配到多核处理器的各个处理核心上并行执行,实验结果表明:与经典的I-COLLIDE、MPI及Pipelining等算法相比,本文提出的算法较好地解决了人机交互中的碰撞检测问题。

基于词频的机械匹配文本分类改进算法

提出了一种基于词频的机械匹配自动分词算法,以长度为首优先,结合词频进行分词,未匹配字串进一步应用改进的正向和逆向的最大匹配法,结合熵率分词分别标注所有可能为词的元素。在匹配时完全忽略了5个字以上的词语,解决了随长度增大复杂度呈指数增长这一难题。实验表明,该方法改善了分词正确率,提高了切分效率。

基于隐Markov模型汉语词性自动标注的新算法

通过提出一种新的训练语料算法,结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索,完成训练语料的扩充,并给出了对Viterbi算法的改进算法.对比实验在二元模型上采用不同规模的训练语料对同一规模的测试分析语料进行了分析.结果表明,该算法是可行的.

一种基于惩罚函数和新信息素更新方式的蚁群算法

提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法。首先给出了一种新的信息素搜索模型,降低了搜索过程的复杂性,提高了路径搜索的准确性。其次通过设置惩罚函数,排除不相关路径,减小搜索范围。实验结果表明,该算法能较好地得到最优解,提高收敛速度。

基于云计算Map-Reduce模型的快速碰撞检测算法

针对人机交互系统中碰撞检测实时性、精确性的要求,本文提出了一种基于云计算模型的快速碰撞检测算法。1提出一种新的分裂平面构建OBB平衡包围盒树方法;2引入了标记遍历树概念,对进行碰撞检测的OBB任务树采用堆栈进行深度或广度遍历标记,减少相交检测次数;3采用Map-Reduce云模型对任务树进行划分,划分后子任务采用云模型并行执行,减少了检测时间;4对每个子任务结果进行标识,将标识后的子任务作逻辑运算,通过运算结果判断是否发生了碰撞。对比实验结果表明:与经典的I-COLLIDE、MPI及Pipelining等算法相比,该算法在效率、精确性方面具有明显优势,能够满足复杂虚拟空间人机交互的实时性和精确性的要求。

最小距离分裂算法在NURBS曲面间的改进

基于分裂算法中最小距离在NURBS曲面间的应用研究,提出了以包围体来代替包围盒(AABB)的思想,在求凸包间距离时选取了GJK算法,并对分裂算法进行了改进,从而在算法精度以及算法速度方面实现了极大地提高.