23、3D物体形状显著性度量与多设备教育软件云平台

3D物体形状显著性度量与多设备教育软件云平台

3D物体形状显著性度量实验

在研究3D物体形状的显著性时,提出了一种衡量3D物体形状显著性的新方法。通过实验来验证人们对显著性的感知是否与该度量方法相似。

  1. 实验方法

    • 参与者 :40名马德里理工大学计算机工程高等技术学院的本科生,年龄在18 - 25岁之间,其中30名男性,10名女性自愿参与。
    • 材料、设备和环境 :实验在照明条件适宜的实验室进行。每个参与者使用索尼VGN - CS270T笔记本电脑,配备英特尔酷睿2双核CPU P8600处理器,2.40 GHz,4.00 GB内存,使用鼠标和键盘操作。开发了一个计算应用程序,利用Unity 3D平台和C#编程语言编写的脚本实现并测试该度量方法。结果自动记录在.csv文件中,之后使用SPSS应用程序进行统计分析。通过Unity 3D的主脚本对3D对象进行体素化,以提取体素数量并计算每个对象的体积。
    • 设计和过程
      • 实验系统由25个场景(试验)组成,每个场景展示4个3D对象。从普林斯顿形状基准(PSB)中随机抽取100个3D对象,这些对象调整为相同的尺寸比例。每个对象进行体素化并计算体素数量,体素化时间在0.405 - 1.097秒之间。
      • 参与者的任务是将每个试验中的4个对象按形状显著性从左到右放置在面前的空平台上,“形状显著性”被解释为“物体形状吸引注意力的能力”,最引人
(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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