国家自然科学基金(61202207)
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
- 相关作者：郑睿周丽吴云鹏宋玉高明磊更多>>
- 相关机构：郑州大学郑州科技学院重庆理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- SAX结合Adaboost算法的时间序列分类问题
- 2015年
- SAX是一种典型的符号化特征表示方法.该方法在时间序列特征表示中不仅可以有效地降维、降噪,而且具有简单、直观等特点.时间序列长度不一、特征表示过程中信息损失等问题的存在,使得常规的分类算法难以很好地完成分类任务.在对时间序列数据进行基于SAX符号化的BOP表示方法的基础上,提出了结合集成学习中AdaBoost算法进行分类的新方法,实验结果表明,该方法不仅能很好地处理SAX符号化表示中的信息损失问题,而且与已有方法相比,在分类准确度方面也有了显著的提高.
- 宋玉高明磊宋伟
- 关键词：时间序列SAXBOPADABOOST
- 基于情感传递的观众仿真
- 2013年
- 观众群体仿真在计算机游戏与动画生成等领域有着广泛的应用,观众的情绪不仅仅受到比赛结果的影响,同时还会受到群体内其他个体情感的影响。系统将这种情感的影响过程看作情感的传递过程并根据热传导模型建立观众情感的传递模型,然后利用PAD空间描述个体的情感状态并加入个性影响,从而生成受情感传递影响的群体行为。实验仿真显示,为观众群体加入情感影响可以生成更为丰富的观众仿真动画。
- 向南张明敏
- 关键词：情感计算情感传递
- 一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法研究
- 2015年
- 提出了一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法,该算法通过运动个体的复杂特征定义个体间的相似性度量,得到集体行为聚类。实验结果表明,在多种视频场景中,该算法均能有效地识别集体行为模式;以真实聚类个数的差异作为评价指标,本方法具有更高的准确性。
- 靳炳辉吴云鹏叶阳东
- 因子分析和神经网络相融合的股票价格预测被引量：2
- 2015年
- 为了提高股票价格的预测精度,提出一种因子分析与神经网络相融合的股票价格预测模型.首先采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子,然后将主要因子作为神经网络的输入向量进行学习和建模,并采用遗传算法对神经网络进行优化.该模型融合了因子分析和神经网络的优势,可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性,提高了股票价格的预测精度,而且泛化能力更优.
- 郑睿周丽
- 关键词：股票价格神经网络
- 虚拟人平衡保持与恢复的行为动画合成方法研究
- 2014年
- 以突发事件下意外受扰的虚拟人为研究对象,着重研究其平衡保持与摔倒的行为控制机制及演化过程的动画仿真,探索现有工作尚未涉及的科学难点和有关问题的解决方法.具体包括:视觉、听觉受突发刺激扰动时,虚拟人主动避险中的平衡保持行为的动画合成技术;复杂、动态环境下,虚拟人受突发性外力作用而失衡后的反应式平衡恢复行为的动画合成技术;虚拟人平衡恢复失败后所采取的保护性摔倒行为的动画合成技术.
- 张思卿郑睿谭同德
- 关键词：虚拟人动画
