汽车生产制造过程中离散事件的虚拟仿真建模

仅使用IDEF3过程建模方法对离散事件进行虚拟仿真建模时,需要通过复杂的行为单元描述顺序生产过程,使建模时间过长。因此,结合IDEF3过程建模方法和模糊逻辑规则,基于孪生数据进行数据映射,构建汽车生产制造的虚拟场景,对汽车生产制造过程中的离散事件进行虚拟仿真建模。首先,引入场景树和人机交互理论,以几何变换为核心实现虚拟场景的漫游,并通过分析生产加工工序之间的资源连接关系,明确离散事件的发生原理;其次,设计包含仿真全局时钟、离散事件仿真局部时钟及连续系统仿真局部时钟的完整仿真时钟,并基于完整仿真时钟定义离散事件推进机制;最后,根据仿真语言,生成离散事件虚拟仿真模型。实验结果表明,运用该方法的虚拟仿真建模时间仅为60 s。

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。

称谓语“师丈”潜显制约因素分析

"师母"和"师丈"这两个对位的称谓由于选择的指示视点不同,造成二者的生成机制不同。语言系统和言语交际中都需要"师丈"这一称谓,并有其存在的历史基础和现实基础,但这个称谓并没有通行。其原因是场景优先原则发挥了正向作用,而语言优先原则发挥了负向作用。本文提出解决这一矛盾的方案,希望对这一尴尬处境能有所帮助。

基于反应式的移动机器人避障研究与实现

文章提出了一种基于反应式的避障控制方法,在方法中使用"分而治之"的策略,将复杂的环境设计成不同的情景,并通过设计的情景-动作规则来确定机器人所处的情景,根据不同的情景选择合适的动作;使用该方法控制移动机器人能够在未知的环境中,实时地检测出障碍物,并实时规划出合理有效的路径,稳定、平滑不间断地向目标行驶,有效地防止在狭小空间里的振荡和避免U型陷阱;结果证明该方法的可行性和有效性,同时也体现出该算法在复杂环境中使用的优越性和鲁棒性。

业务模型在软件测试中的应用

为了在软件测试过程中准确沟通测试需求、合理分配测试资源与高效维护测试用例,将业务规则与软件场景结合,建立业务模型,并提出与业务模型相融合的软件测试过程,介绍了基于业务模型生成测试用例的方法与确定测试用例执行顺序的方法。最后,将业务模型应用于实际软件测试项目,证明该模型的适用性与有效性。

CBA“三人制”临场裁判情况调查分析

通过设计调查表对CBA三人制裁判员的临场执裁情况进行了统计分析。结果表明裁判员在分配体能、判罚尺度与角度、三人协同配合、心理调节等方面还存在着不尽合理的地方。建议裁判员应加强三人制裁判法和规则的钻研学习 ,加强体能锻炼 ,加强临场心理素质的培养 ,不断积累临场经验 。

面向行为安全的泛场景数据理论与应用研究

为进一步挖掘统计数据中的安全规律,在场景研究基础上,分析泛场景数据的理论内涵,提出从时间、位置区域、行为个体、不安全动作、行为性质、行为痕迹、风险等级等7个维度表征不安全行为泛场景数据。通过对现实场景和抽象场景2个层面的采集数据进行单维度统计分析及多维度关联规则挖掘,实现了泛场景数据的应用。从全国225起瓦斯爆炸事故中采集871条不安全行为泛场景数据,并对其进行统计分析和关联规则挖掘。结果表明,泛场景数据的理论和方法可用来有效挖掘和释放统计数据价值,从多维度深入分析不安全行为的内在特征规律。

大数据时代公民个人信息可识别性认定模式的转型

数据是个人信息的载体,大数据、云计算与人工智能技术融合的叠加效应使两者界限日益模糊化。目前对各类法律中公民个人信息广义可识别性标准的理解,仍囿于信息分级清单的点对点匹配方式,强调静态可识别性认定模式。公民个人信息的可识别性虽应坚守,但是应明确其相对性。个人信息的性质不仅取决于数据类型,也与数据挖掘的应用场景高度相关,建议行政执法和司法层面对公民个人信息可识别性标准的适用引入场景化思维,实现从静态到动态可识别性认定模式的转型。动态可识别性认定模式以行为人控制的个人数据文件作为判断资料,并以行为人掌握的数据资源与利用能力作为数据场景,完成公民个人信息关联程度的认定,从而实现法律与技术规则的深度融合。

景象匹配区选取方法研究

景象匹配定位是精确制导的重要技术,随着武器系统日益精确化,影响匹配制导精度的匹配区选择得到了广泛的关注。基于景象信息量、稳定性和区域唯一性对景象特征指标进行了分析研究,讨论了各特征参数对匹配性能的影响;给出了由粗到细的分层选取方案,并对特征指标进行了量化;提出了一种由粗到细的分层多尺度匹配区选取方法。实验结果表明该方法具有较大的抗鲁棒性,能够在复杂基准图上有效地选取出满足要求的景象匹配区。

一种基于场景规则与深度卷积神经网络的行人检测方法

深度卷积网络是解决分类问题的一种有效手段,但行人检测任务并不能通过分类来直接实现.为了在行人检测问题中进一步发挥深度卷积网络的优越分类性能,在实拍场景下,针对平直道路的情况,提出了一种基于摄像机安装位置和摄像机参数的感兴趣区域分割方法,合理利用先验知识和规则,对行人在图像当中可能出现的位置,以及不同位置上行人的尺度大小给出限制,从而系统仅对可能发生危险的区域进行搜索,避免了传统方法中多尺度遍历搜索整副图像的弊端.在此基础上,将危险区域所得的候选目标窗口作为待检测样本传送到构建好的深度卷积网络中进行分类,完成行人检测任务.实验结果表明,所研究的算法在一定距离内达到了预期的检测效果.

五种水生植物的生长规律及繁殖技术研究

为了丰富贵州城市水景中的植物种类,我们推选出了五种水生植物开展了物候生长规律观察,结果表明五种水生植物均适用于贵州园林造景;同时分别开展了播种、分株、扦插3种繁殖方式试验,为这五种水生植物在贵州的应用提供理论依据。

面向虚拟施工的BIM模型组织与优化

建筑信息模型(BIM)技术的拓展应用给建筑业的发展带来了新的动力。虚拟施工(VC)技术作为BIM技术在施工阶段的延伸,能够更好地对施工过程进行模拟与优化,提前检测施工过程中可能存在的问题,从而减少返工、提高施工效率。但是,大量的数据处理工作降低了施工模拟的效率。本研究为了提高VC过程中动态模拟、分析和渲染的效率,通过构建多层次建模规则,首先定义了设计各专业、施工工人和机械在不同阶段相应发展程度(LOD)的BIM模型,然后结合场景管理的理念对虚拟施工场地进行合理地划分与组织,并在不同规模的场景中调用不同详细程度的BIM模型加以渲染,以实现不同规模场景中施工过程的高效动态模拟与分析。本研究期望,可为虚拟施工的有效实施提供一定参考。

一种新的选取最佳景象匹配区准则

文中将几种基准图选取准则与匹配性能评价指标相结合,依据匹配性能建立基准图选取控制策略,成功地运用这种方法完成了基于相关曲面特征的最佳景象匹配区选取;通过对基准图相关曲面特征与匹配性能参数之间的关系分析,建立了一种综合的评价准则,对不同的特征进行综合的评价。实验结果表明,这是一种十分有效的最佳景象匹配区选取方法。

面向场景服务的智能家居中间件系统

分析智能家居系统的现状,提出一种新的智能家居中间件系统的设计方法,该方法通过基于脚本解析的通用API适配技术,对不同接口标准的设备终端实现统一管理与控制,通过用户自定义规则与场景,实现多个设备的联动控制和综合服务,提升了智能家居系统的兼容性和便捷性。

基于卫星图像的三维前视基准图制备方法

下视景像匹配制导是现代战争中精确制导武器普遍采用的制导方式,随着技术的发展,基于前视景像匹配的制导方式成为了研制新一代精确制导武器中的研究热点。探讨了基于前视景像匹配制导的基本思想,重点介绍了前视景像匹配中三维前视基准图的生成方法,包括总体流程、选取准则和三维重建等关键环节,并给出了相应实验结果及结论。对于开展前视景像匹配研究具有一定的促进作用。

刑事案件现场勘查规则的修订设想

现场勘查规则实际上就是现场勘查专业总则 ,它主要包括技术管理标准和行政管理标准两个方面的内容。本文认为 :刑事案件现场勘查规则 (以下简称勘查规则 )的实施 ,应是在相关法律和技术法规的有效保障和监控之下 ,按照相对的稳定性、标准的确定性、适当的超前性等修订原则 ,对现场勘查的每一个环节、每一个技术方法、每一个操作步骤制定更加严格的、细化的专业标准 ,才能确保在犯罪现场勘查工作中 ,在现场物证的提取、运送、保全和检验鉴定的诸环节上 ,实现法制化、标准化和规范化的建设目标。

基于场景的目标综合识别

多部异构传感器在出现高冲突情况下的属性融合上往往得到与事实不符的结果。通过对机载平台常用的目标属性识别手段及其识别能力的分析,给出了机载平台工作场景分类、识别融合架构、识别准则,以及基于不同场景的识别流程,较好地解决了平台异构传感器在高冲突情况下的属性融合中出现的问题。

基于模糊推理的景像匹配区选取方法

为提高景像匹配区选取的可靠性,提出一种基于模糊推理的景像匹配区选取方法。该方法首先计算基准图像的统计信息(方差、独立像元数、相关长度和可匹配条件数)和相关特征信息(主次峰值比和邻域峰值比);其次,利用matlab中的模糊工具箱定义了模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则;然后,利用景像匹配计算机仿真系统对大量实测航片和卫片进行仿真验证,并通过匹配概率来进一步验证匹配区的选取结果。仿真结果表明,匹配区选取成功率大于98%,所得匹配区景像匹配成功率大于98%。

日常代驾情境下仪式感体验及其个体差异研究

目的探索代驾情境下仪式感的触发场景和个体化差异。方法对11名高端代驾用户深度访谈,探索代驾情境下仪式感体验的触发场景;问卷调查验证深访提炼的仪式感的个体化差异。结果触发仪式感的场景主要在代驾司机与用户刚接触的迎接时刻和结束时的告别时刻,符合卡尼曼的峰终理论。仪式感需求的个体化差异明显,高职位用户对仪式感需求更迫切。高频代驾用户更关注迎接仪式感,低频代驾用户更注重告别仪式感。结论在代驾情境中针对高职位、不同代驾频率的用户,利用启动和结束关键时刻做相应的服务工作触发仪式感,增加用户黏性。

基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测

随着视频监控技术与互联网应用的普及,视频数据挖掘已成为当前大数据领域的重要研究内容之一。在视频数据挖掘中,对视频内容的理解需要从局部动作语义理解上升到更高层的复杂场景或事件语义理解。在对视频基本动作语义概念理解的基础上,提出一种基于基本动作语义概念关联的视频复杂动作场景检测方法。该方法首先记录视频动作语义概念的出现情形,对相应视频场景中的所有动作语义概念采用Aproiri算法进行关联规则挖掘,然后利用挖掘得到的动作语义概念关联规则,定义视频复杂动作场景检测分类准则,最后对测试视频采用该分类准则进行视频复杂动作场景概念检测。通过在典型数据集上的实验结果表明,该方法可以有效挖掘出视频中动作之间的关联关系,并实现对视频复杂动作场景概念的检测分类。