13、人体运动分析与药物分子活性预测:技术方法与实验对比

人体运动分析与药物分子活性预测:技术方法与实验对比

人体运动分析:基于腐蚀和恢复骨架的方法

在人体运动分析中,利用腐蚀和恢复骨架的方法是一种有效的手段。下面详细介绍相关的技术和实验分析。

骨架恢复步骤

在骨架恢复过程中,需要记录每次迭代步骤中删除的端点 DE(k),其中 k 是腐蚀的索引。恢复步骤如下:
1. 初始化 :将 k 设置为腐蚀程度。
2. 查找端点 :对于 DE(k) 中的每个点,找到与现有骨架端点关系满足定义 1 的点。
3. 形成新骨架 :将旧骨架和找到的端点合并,形成新的骨架。
4. 迭代判断 :k 减 1。如果 k 等于 0,则结束循环;否则,返回步骤 2。

以下是骨架恢复步骤的 mermaid 流程图:

graph TD
    A[开始] --> B[k = 腐蚀程度]
    B --> C[遍历 DE(k) 中的点]
    C --> D[找到满足条件的点]
    D --> E[合并旧骨架和找到的端点]
    E --> F[k = k - 1]
    F --> G{k = 0?}
    G -- 是 --> H[结束]
    G -- 否 --> C

骨架修剪结果显示,原始骨架经过处理后,能够去除一些不必要的分支,使骨架更加清晰。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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