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1. 基于帕累托改进的多机器人动态任务分配算法

姜栋, 徐欣

计算机应用 2017, 37 (12): 3620-3624. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3620

摘要（663）

PDF （813KB）（646）

针对多机器人系统动态任务分配中存在的优化问题，在使用合同网初始任务分配的基础上提出了一种使用帕累托改进的任务二次分配算法。多机器人系统并行执行救火任务时，首先通过初始化任务分配将多机器人划分为若干子群；然后，每个子群承包某一救火任务，子群在执行任务的同时与就近子群进行帕累托改进确定需要迁移的机器人，实现两子群之间帕累托最优；最后，使用后序二叉树遍历对所有子群进行帕累托改进实现全局帕累托最优。理论分析和仿真结果表明，相较于强化学习算法和蚁群算法，所提算法的救火任务时间分别减少26.18%和37.04%；相较于传统合同网方法，所提算法在时间方面能够高效完成救火任务，在系统收益方面也具有明显优势。

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2. 基于最大相关和最小冗余准则及极限学习机的癫痫发作检测方法

张新静徐欣凌至培黄永志王守岩王心醉

计算机应用 2014, 34 (12): 3614-3617.

摘要（183）

PDF （586KB）（654）

癫痫发作检测可以实现脑电分类和病灶定位,对癫痫的临床治疗具有重要意义。针对大数据量、高特征值空间长程脑电的快速和准确分类问题,提出一种基于最大相关和最小冗余准则及极限学习机的癫痫发作检测方法。对脑电信号进行短时傅里叶变换,并选取能量时频分布为特征,利用基于最大相关和最小冗余准则的方法进行特征选择,并使用极限学习机、支持向量机和反向传播算法对癫痫不同状态进行分类和判别。实验结果表明,极限学习机的分类准确率和训练速度两方面性能优于支持向量机和反向传播算法,发作间期和发作期的分类准确率达到98%以上,训练时间仅为0.8s,所提方法能够实时准确地检测癫痫发作。

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3. 基于球B样条的3D人物角色建模与动画

徐欣武仲科周明全骆岩林

计算机应用 2009, 29 (08): 2053-2055.

摘要（1462）

PDF （533KB）（2830）

提出一种新的人物角色的快速建模和动画的方法。通过使用球B样条实现以骨架为基础自动构建角色模型以及数据驱动的角色动画生成方法。给定人物角色骨架后，依据人体测量学根据骨骼长度计算出关节点处的半径。通过插值关节点以及半径生成球B样条曲线曲面表示的角色模型。根据所获取的运动数据（来自运动捕获），通过更新控制顶点来更新角色模型，从而实现角色的实时动画。