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期刊信息/Journal information
计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

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010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    基于改进的RRT?-Connect机械臂路径规划

    张晨袁宇浩
    458-464,554页
    查看更多>>摘要：面对复杂地形和具有动态障碍物环境中机械臂避障路径规划的场景，RRT∗-Connect算法存在效率低和路径差等问题，提出一种基于改进的RRT∗-Connect机械臂动态避障路径规划算法。首先在RRT∗-Connect算法中加入中间采样点，引导两棵随机树向中间采样点生长，另外对采样点加入可调约束参数，通过调整约束参数实现对目标偏向采样和随机采样空间的控制。在动态避障阶段，加入机械臂与动态障碍物距离监测算法，仅删除被障碍物遮挡和危险距离以内的路径，再次使用改进后的算法进行局部路径规划并与原始路径进行连接。最后，通过Matlab仿真验证了上述算法在复杂静态场景和动态环境中的路径规划效果，并在ROS平台中验证了所提算法在机械臂动态避障路径规划中的实用性。

    机械臂动态避障中间采样点路径规划

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    基于PLC的巡检无人机轨迹跟踪控制仿真

    张贵红谢敏王腊节
    465-469页
    查看更多>>摘要：为了确保无人机在巡检过程中能够有效地完成任务，避免出现飞离预定区域、误差增大导致的飞行事故等风险，提出一种基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，PLC)的巡检无人机轨迹跟踪控制方法。采用改进同态滤波算法对无人机拍摄到的影像增强处理，获取清晰的巡检影像。利用引导线扫描和中心线拟合的方式获取巡检无人机扫描方案和巡检策略，同时采用PLC控制方法建立巡检无人机轨迹跟踪控制模型，实现轨迹跟踪控制。实验结果表明，所提方法可以有效减少巡检无人机轨迹跟踪控制误差，且轨迹跟踪控制响应时间低于 60ms，全面提升了巡检无人机的工作效率。

    可编程逻辑控制器巡检无人机轨迹跟踪改进同态滤波算法

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    融合局部分块重构与线性回归的人脸识别仿真

    刘海松倪震
    470-474页
    查看更多>>摘要：人脸特征与类别之间的关系往往是非线性的，特别是在光照、姿态等变化较大的情况下，导致线性模型难以捕捉面部的非线性微特征，导致最终的分类效果较差。为此，提出了局部分块重构的线性回归方法。分块处理特征提取后的样本;对包含特征能量较多的块训练样本集求解重构系数，通过增大特征能量较多的特征在线性重构中的比重，降低特征能量较少的比重，进而达到降噪效果;再将重构系数应用到整体类训练样本求得更加相似的重构样本，通过最大相似法对待测试样本进行类别判定。在 AR、CMU PIE、等人脸库上的实验表明，所提方法具有更好的分类效果。

    线性回归分块重构分类器人脸识别

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    基于稀疏表示的局部模糊图像目标边缘盲检测

    冯洋洋青华
    475-480页
    查看更多>>摘要：传统模糊图像检测恢复算法面对复杂图像时，存在模糊边缘检测准确率低，泛化力较差的问题，即无法保证模糊目标恢复后的信息传递效果。为提高模糊图块的局部边缘检测性能，基于图块边缘稀疏表示与结构相似性特点，提出一种EBD模糊图像目标边缘盲检测算法。算法首先采用灰度与归一法对图像数据进行预处理，以提升图像计算效率;然后通过Nelder-M寻优法估计图像H-Laplace分布的最优参数，完成模糊图块边缘检测与特征提取;接着利用OMP算法求解稀疏系数，对模糊图块进行图像重构;最后利用降采样的方法，将模糊图块进行缩放与多尺度组合，并将两次重构后的图像进行融合，完成局部模糊目标恢复。模糊图像盲检测恢复仿真主观结果表明，与其它基线算法相比，EBD算法检测恢复后，图像亮度更高、纹理度更清晰;仿真结果客观分析显示，较其它基线算法而言，EBD算法的P参数整体提升了 34。60%，E参数降低32。92%，S参数增加 3。40%，即图像恢复真实性更高，模糊目标检测更准确。综上，EBD模糊图像目标边缘盲检测算法通过图像稀疏表示提高了模糊图块的检测力，且有效提供了图像恢复力，在计算机视觉仿真领域中，具有重要的研究价值。

    稀疏表示边缘目标盲检测图像去模糊

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    基于人工智能的子弹时间虚拟拍摄系统研究

    顾乃林王锐
    481-485页
    查看更多>>摘要：针对虚拟拍摄子弹时间系统存在不连续感、无法扣除背景、系统不稳定和设备成本昂贵等问题，提出一种基于人工智能的子弹时间虚拟拍摄方法。方法采用廉价的网络摄像头阵列，构建拍摄系统，采用自定义的标定和数据传输方案，采用嵌入式设备作为数据中转。对于输出结果的后期处理，采用预训练的神经网络辅助完成后期画面的拼接处理和优化。借助这一方法，研制出一种简单易行的子弹时间虚拟拍摄系统。实验表明，上述系统解决了子弹时间视频的不连续感和扣除背景问题，保证了系统稳定性和输出结果的可用性，并且，大幅度降低了构建虚拟拍摄子弹时间系统的成本。

    子弹时间摄像头阵列背景扣除人工智能

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    三维虚拟场景图像多特征并行跟踪算法设计

    孔令箭谢玮
    486-490页
    查看更多>>摘要：由于三维虚拟场景图像存在较多特征，如纹理、形状等，且受视角变化和遮挡等因素的影响，使得图像特征提取难度较大。为此，提出一种三维虚拟场景图像多特征并行式跟踪算法。通过计算图像梯度，对三维虚拟场景图像去噪处理，并采用灰度共生矩阵算法，对图像灰度化处理，计算特征值。利用粒子滤波目标跟踪算法，融合多特征，根据引入加权融合规则，确定三维虚拟场景图像各个特征的最终位置，实现多特征并行式跟踪三维虚拟场景图像。通过仿真分析证明，采用所提算法可以准确跟踪三维虚拟场景图像多特征，具有较好的跟踪鲁棒性，且跟踪速度仅为 23。4 帧/秒。

    三维虚拟场景图像多特征并行式跟踪灰度共生矩阵

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    云端网络空间隐私大数据安全性防护算法

    朱磊王欢
    491-495页
    查看更多>>摘要：数据云端存储解放了本地存储的局限性，具有战略意义，但随着数据量的增加，云服务器易被内、外部攻击，导致数据的安全性急剧下降，为提升云存储系统的信息的安全性与操作的便捷性，基于四元实体构建了UCDA系统模型。首先对采用系统安全性分析的方式，对传统Hadoop系统安全风险项评估，并给出提升安全性的部分方法;然后基于Users、Cloud、Data Owner以及Authorization Center四实体结构构建出UCDA系统模型，以提升数据云存储的安全性;接着采用CAA安全方案，对UCDA系统模型的安全性进行游戏评估;最后在该存储系统上进行隐私数据文件的下载与删除实验。多文件组合下载仿真结果表明，在中、大型文件组合下载时，较DaSCE系统和UKC系统相比，UCDA系统下载的开销时间平均降低了 4。83%，其反映速度最快;分析隐私数据安全删除仿真可知，所构建的云存储系统安全性最高，且删除应答效率最快。综上所述，文中构建的UCDA云存储系统模型通过Authorization Center与Data Owner沟通Users和Cloud间的关系，有效的提升了隐私数据的安全性，且提高了系统操作的便携性，在大数据安全仿真领域具有一定的研究意义。

    云端存储数据安全网络空间

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    虚拟现实下大规模复杂场景动态交互仿真

    范学智张捷
    496-500页
    查看更多>>摘要：大规模复杂场景中包含现实世界中的多种元素和交互方式，容易导致渲染和交互的延迟问题，影响用户体验。为此提出了虚拟现实技术下大规模复杂场景动态交互方法。利用Kinect相机和GPS系统获取用户手指在现实场景中的坐标位置，基于统一建模语言将手指坐标映射到大规模复杂虚拟场景中，以实时获得手指的虚拟场景坐标，根据手指间的位置关系得到用户的手势信息，并确定用户的交互操作需求，根据需求快速实现用户和大规模复杂虚拟场景的动态交互。实验结果表明，上述方法的易用性较高、交互效果较好。

    虚拟现实技术大规模复杂场景动态交互手势识别

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    基于KMeans-LR的广告推荐应用

    郭尚志廖晓峰赵庆唐玉玲...
    501-504,522页
    查看更多>>摘要：随着互联网在线广告业务的飞速发展，面对海量稀疏的广告点击日志数据，单一传统型预测方法由于性能较低，在海量广告数据推荐上表现不佳。这里提出一种基于聚类-逻辑回归(KMeans-LR)的广告推荐模型，该模型首先通过Softmax函数对初始数据各列进行概率归一化，构造处理各列值为分类概率值;然后输入至KMeans算法，通过超参控制分类数，进行自动归类;最终输入分段逻辑回归模型进行预测。在公开数据集上进行实验，相对于传统的FM与逻辑回归算法，有更好的性能表现。

    多维聚类逻辑回归特征处理智能推荐人工智能与智能制造

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    融合时频分解的深-宽度产量预测模型

    韩莹黄悦马婷钰张军华...
    505-511页
    查看更多>>摘要：各行业规模化产量分析对产能建设和生产计划调度有着重要的指导意义。各行业生产产量数据为时间序列，针对现有的时间序列预测模型存在滞后性、模态混叠等缺点，提出一种基于EEMD-LSTM-BLS产量预测组合模型。模型首先利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Modal Decomposition，EEMD)将原始产量分解成更加平滑的子序列，可以减小噪声的影响提高预测准确性;再将分解后的子序列分别输入到长短时记忆-宽度学习系统(Long Short Term Memory-Broad Learning System，LSTM-BLS)中训练，利用BLS来解决LSTM预测中的滞后性。为了验证模型有效性，以某卷烟厂产量进行实例分析。通过与基线模型以及现有模型比较，验证提出的模型能更有效、准确的预测产量，为车间生产计划调度提供了便捷有效的方法。

    时间序列产量预测集合经验模态分解长短时记忆网络宽度学习

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