基于三次B样条平滑的加性风险模型拟合研究

应用加性风险模型在R软件中拟合白血病数据,利用三次B样条平滑函数对受干扰的协变量进行平滑,以减少因数据缺失等因素对生存时间带来的影响,并运用单变量加性风险模型和多变量加性风险模型选出对生存时间影响显著的变量.研究表明,经药物治疗后的白血病患者,其生存时间因性别和ph.ecog的不同而呈现不同的变化趋势,整体看与实际相符.该研究结果为今后研究药物治疗效果提供了一定的参考.

基于Transformer架构和B样条平滑约束的机器人面部情感迁移网络

为提高类人机器人面部情感迁移的时空一致性并降低机械运动约束的影响,提出一种基于Transformer架构和B样条平滑约束的机器人面部情感迁移网络RFEFormer。该网络由面部形变编码子网和驱动序列生成子网组成。在面部形变编码子网中,为表征帧内不同层次、不同粒度的空间信息,基于域内形变注意力和域间协作注意力双重机制构建帧内空间注意力模块并嵌入到Transformer编码器中;在驱动序列生成子网中,利用Transformer解码器实现面部时空序列和历史电机驱动序列的交叉注意以及未来电机驱动序列的多步预测,并引入三次B样条平滑约束实现预测序列的规整。实验结果表明:RFEFormer网络的电机驱动偏差、面部形变逼真度和电机运动平滑度分别为3.21%、89.48%和90.63%,且实时面部情感迁移帧率大于25帧!/!秒。与相关方法相比,RFEFormer网络在满足实时性的同时提升了逼真度、平滑度等时序指标性能,而人类感官对这些指标更为敏感、也更为关注。

B样条曲线融合蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题,提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对初始信息素进行非均匀分布,使路径搜索更倾向于起点和目标点的连线附近;把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数,同时引入动态调节因子,促使启发函数在迭代前期起主导作用,而后期则加强信息素引导;引入伪随机转移策略,以减少路径选择的盲目性,加快找到最短路径;动态调整挥发系数,使得前期挥发系数大,后期较小,从而避免算法陷入早熟;在最优解的基础上,引入B样条曲线平滑策略,以进一步优化最优解,使得到的路径更短且更加平滑。对改进算法的主要参数进行敏感性分析,并对该算法的各改进环节的可行性与有效性进行了实验,而且在20×20和50×50环境下与传统蚁群算法及其他改进蚁群算法进行仿真对比,实验结果验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。

非完整约束移动机器人CRAB RRT轨迹规划

针对快速扩展树算法在多障碍环境搜索效率低、冗余节点多的问题,提出一种CRAB-RRT算法。该算法采用圆域概率偏向采样策略进行随机采样;将扩展树上节点分为2类,通过度量邻近点间对角线距离、历史路径成本和扩展角度的加权和,在有效邻近点集中选出高质量最近点;在新节点扩展中添加了目标引力分量,并根据环境障碍信息实现扩展步长自适应变化;经过对非完整约束移动机器人运动学模型的分析,提出了极限角约束,通过考虑受极限角约束的路径裁剪策略剔除冗余节点,利用三次B样条平滑方法平滑轨迹。通过数值仿真分析和实车实验,验证了CRAB-RRT算法的可行性、实用性与优越性,平滑后的路径更利于机器人跟踪,且适用于多障碍环境。

基于自适应蚁群算法的AGV路径规划优化

针对传统蚁群算法在AGV路径规划中存在拐点数目较多,运行能耗较高等问题,提出一种改进的自适应蚁群算法。首先采用自适应参数调整方法,在迭代过程中不断调整信息素浓度和启发式信息的相对重要性,以增强蚂蚁搜索的目的性;其次引入多目标路径性能评价指标,在路径长度的单一指标基础上引入路径风险指标和拐点数目,以实现AGV路径规划的全局综合优化;然后提出一种奖惩机制更新信息素增量,针对不同程度评价指标的路径提供不同的信息素更新规则,避免算法陷入早熟;最后引入准均匀三次B样条平滑策略,进一步优化最优解。在20×20和30×30不同复杂程度的环境下进行仿真实验,本文改进算法相比传统蚁群算法在转弯次数上减少了11.3%~38.2%,在收敛速度上提升了79.8%~87.9%,验证了本文改进算法的有效性、可行性和优越性。

一种面向室内AGV路径规划的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上,提升87.5%和100%的收敛速度,验证了本文算法的优越性。最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中,进一步验证了算法的实用性。

基于支持向量机的快速核素识别方法研究

针对传统γ能谱核素识别算法在较低放射性水平下的情况下存在核素识别慢,对相干核素识别效果差的问题,基于统计学习理论提出了基于支持向量机的快速核素识别方法。本方法一方面通过对峰位确定方法改进来提高特征量提取的精确度,去除γ能谱中重叠峰对相干核素识别中的影响,另一方面使用支持向量机方法实现核素的快速分类。通过与传统方法的比对,新方法在识别相干核素方面达到了很好的识别效果。

基于A~*与势场法机械臂三维避障路径规划

针对人工势场法在三维避障路径规划的过程中机械臂末端容易陷入局部极小值的缺陷,把A~*算法与人工势场法混合,使机械臂末端跳出局部极小值点进行全局避障路径规划,得到一条从起始点到目标点的最优规划路径。同时,提出用立方体栅格对环境建模,并采用三次B样条曲线对该路径进行平滑优化。仿真实验表明,该方法对于复杂且任意变化的三维障碍物空间环境均有效,验证了所提混合算法在机械臂三维避障路径规划中的可行性与有效性。

一种三维图像几何模型的构造方法

本文提出了一种直接从三维体数据图像建立物体表面几何模型的新方法。该方法直接利用三维图像偏微分计算边缘的曲率 ,并根据曲率的特性 ,选取表面的顶点。该方法的优点是被选取出的物体表面顶点充分代表了表面特性 ,保持了物体表面的拓扑结构及表面的不连续方向。另外 ,本方法实现规范 ,参数选择简单 ,针对不同的应用环境及计算机能力 。