检索结果

Select

1. 社会力模型中恐慌度概念的分析和改进

丁男哲, 刘婷婷, 刘箴, 王媛怡, 柴艳杰, 蒋斓

计算机应用 2021, 41 (8): 2460-2465. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101550

摘要（594）

PDF （1782KB）（286）

社会力模型是人群仿真领域的经典模型，自1995年提出后就被广为应用和调整。该模型2000年又推出一个改进版，增加了恐慌度概念。虽然目前基于社会力模型的研究已经很多，但是针对恐慌度概念分析的研究尚不多见。因此梳理了社会力模型中关键参数物理意义和恐慌度的概念，用恐慌度的变化来解释人群疏散中的“快即是慢”与“从众行为”现象。指出了社会力模型中由于对行人感知描述得不够细致，导致在一定条件下，人群仿真结果存在个别行人不从众与到达出口却不撤离的问题。针对所提问题，通过增加行人视野范围描述以及重定义行人自运动状态等方式来完善社会力模型。实验结果显示，改进后的模型能够较好地模拟人群的从众现象，并且有助于加深对社会力恐慌度概念的理解。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 群智感知中的参与者信誉评估方案

王涛春, 刘婷婷, 刘申, 何国栋

计算机应用 2018, 38 (3): 753-757. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082049

摘要（504）

PDF （804KB）（458）

针对群智感知网络中参与者群体大，且获取和提交任务几乎不受限制，使得群智感知网络存在数据冗余度高和数据质量不能得到保证的问题，提出了针对参与者提交数据质量和可信度的信誉评估方案——参与者信誉评估方案（PRES）。从参与者提交数据的响应时间、距离、历史信誉度、数据相关性和数据质量五个方面对参与者信誉进行评估，将这五个参数数值化，并利用逻辑回归模型建立回归方程，得出参与者本次提交数据后的信誉度。PRES得出的参与者信誉度在[0.0，1.0]范围内，且集中分布于[0.0，0.2]和[0.8，1.0]区间，使得群智感知网络容易选择合适的参与者，且评估结果表明PRES评估的准确率均在90%以上。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 基于短距离优先加权均值的Stoilov改进算法

刘婷, 潘广贞, 杨剑, 张彩宏

计算机应用 2015, 35 (5): 1449-1453. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1449

摘要（578）

PDF （807KB）（496）

在使用均值滤波算法修复Stoilov相移算法中出现的奇异点时,会损失相位的细节信息,从而导致计算出的相位存在误差.针对这一问题,提出一种基于短距离优先选择原则的加权均值修正算法.首先,采用统计逼近的原则标记出奇异点;其次,采用短距离优先原则为每个奇异点构造最近邻滤波窗口,窗口的范围依非奇异点个数和当前所能取得的最短距离的情况而定;最后,用窗口中满足要求的非奇异点的加权平均值代替奇异点,实现对奇异点的修正.仿真与实验结果表明,该方法使窗口划分更加细致,能有效去除脉冲噪声,在相位分布细节处理上更具优势,且使得误差均方根低于0.06cm.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 融合多层平截的数字散斑图像整像素极值位移法

张彩宏, 潘广贞, 杨剑, 刘婷

计算机应用 2015, 35 (5): 1430-1434. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1430

摘要（513）

PDF （937KB）（473）

针对数字散斑图像的极值位移测量法存在的极值点对误匹配问题,提出一种改进的整像素极值位移法.首先通过极值法查找移动前后散斑图的极值点,构造极值矩阵,生成三维显示图; 然后利用多个指定灰度平面平截三维显示图,得到平截点;最后分析平截点构成的相对位移矩阵,计算物体位移.在无噪声和有噪声的条件下进行仿真实验,实验结果都证明,改进算法在保证位移测量精度准确的条件下,极值点对误匹配数减少,运算效率提高10³倍.将该算法应用到激光鼠标定位中,移动位移分辨力可达1μm,移动方向的角度误差不超过2.72°.结论证明,融合多层平截的激光散斑图像极值位移法是一种快速、高效、实用的改进算法.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 基于改进二进制人工蜂群算法的多用户检测器

刘婷张立毅鲍韦韦邹康

计算机应用 2013, 33 (01): 171-174. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00171

摘要（1057）

PDF （779KB）（638）

最优多用户检测(OMD)技术可以达到理论上的最小错误概率，但已经证明它是一个非确定多项式(NP)问题。作为一种新型的群智能算法，人工蜂群(ABC)算法已被广泛用于各种优化问题，但传统二进制人工蜂群算法具有收敛速度过慢、易陷入局部最优等缺点。针对这一缺点，提出了一种改进二进制人工蜂群算法并将其用于求解最优多用户检测问题。算法简化了初始化的过程，采用单维求反的邻域搜索策略，计算量与最优多用户检测相比明显降低。仿真结果表明，提出的多用户检测方案在抗多址干扰和抗“远近”效应能力方面与传统检测方案相比，都有显著提高。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

6. 利用移动最小二乘法实现图像变形

华顺刚刘婷

计算机应用

摘要（1763）

PDF （506KB）（1397）

将移动最小二乘方法用于实现图像的变形操作，提出了一种基于控制曲线集的移动最小二乘图像变形方法。根据图像的形状拓扑关系或轮廓信息设置点，生成控制曲线，移动控制曲线的方向和位置使图像产生变形，生成图像的仿射变换、相似变换和刚性变换。实验表明，该方法可以使图像产生平滑、真实的变形，获得满意的效果。