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[发明专利]用于控制字库使用范围的方法和装置-CN201010545630.9有效
发明人：唐英敏;马蕾 -专利权人：北京大学;北大方正集团有限公司;北京北大方正电子有限公司
申请日： 2010-11-16 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06F17/21 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于控制字库使用范围的方法，包括：将字库的字形采用变形算法变形，得到变形的字形；根据变形算法生成用于还原变形的字形的还原指令，其中，对还原指令设置正常还原的特定条件；将还原指令加入到字库中本发明还提供了一种用于控制字库使用范围的装置，包括：变形模块，用于将字库的字形采用变形算法变形，得到变形的字形；指令模块，用于根据变形算法生成用于还原变形的字形的还原指令，其中，对还原指令设置正常还原的特定条件
用于控制字库使用范围方法装置

[发明专利]一种基于A-SFM三维重构算法的软岩地基表面变形监测方法-CN202011289811.X在审
发明人：胡启军;冯世清;马春林;曾俊森;白羽 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及地基变形监测技术领域的一种基于A‑SFM三维重构算法的软岩地基表面变形监测方法，该监测方法包括地基表面A‑SFM三维重构算法和地基表面变形监测装置。A‑SFM是由在图像处理中表现最好的AKAZE对传统的SFM‑MVS方法进行优化而得到的一种三维重构算法。软岩地基表面变形A‑SFM三维重构算法包括大地控制点获取、地基表面图像采集、特征点提取及特征点描述、特征向量匹配、稀疏重构、密集重建。软岩地基表面变形监测装置包括全站仪组件、支撑组件、梁组件、相机组件和位移计组件。本发明通过改进传统的SFM‑MVS三维重构算法，提出了基于A‑SFM三维重构算法的软岩地基表面变形监测方法，实现了对软岩地基变形的实时监测。
一种基于 sfm 三维算法地基表面变形监测方法

[发明专利]一种基于遗传算法的变形反射镜结构优化方法-CN202210252231.6有效
发明人：樊新龙;李兴春;顾乃庭;牟进博;何刚;张小军;周虹;官春林 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G02B27/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于遗传算法的变形反射镜结构优化方法，包括：1)根据弹性力学变形原理确定影响变形反射镜发生形变的结构参数；2)根据变形反射镜结构要求初步确定结构参数范围；3)编写子函数，以变形反射镜结构参数为自变量，根据弹性力学方程得到子驱动影响函数，以标准Zernike像差为拟合目标，计算不同结构参数组合下变形反射镜拟合效果；4)编写遗传算法，以变形反射镜对Zernike像差的拟合残差值作为适应度函数，将变形反射镜结构参数作为算法自变量；5)利用遗传算法进行迭代计算得到变形反射镜最优结构参数组合；6)利用迭代后参数值进一步确定变形反射镜结构参数范围，循环计算至变形反射镜结构满足最终校正拟合要求。本发明能够提高变形反射镜设计效率。
一种基于遗传算法变形反射结构优化方法

[发明专利]基于输入人体姿态实时生成的服装变形方法-CN201510983915.3在审
发明人：耿曼;钱国明;王宇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2015-12-24 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于输入人体姿态实时生成的服装变形方法，所述方案涉及的主要算法包括骨架驱动的敏感性分析算法，基于敏感性的混合服装算法和基于贪心算法提出的一个随机优化方案去构建服装实例数据库。所述算法流程如下：当给定一个输入姿势后，根据骨架驱动分析方法对骨架进行蒙皮计算及处理，得到人体蒙皮模型并将其细分为几个单个区域，在已构建的服装数据库中查询与该蒙皮模型各区域姿态相似的服装样本，对每一个服装样本进行变形处理，再使用混合服装算法去对服装样本进行拟合得到一个初始化的服装变形效果，并对其进行穿透和摩擦效果处理得到最终的服装变形效果。使用该方法可以优化服装变形模拟过程并得到逼真的服装变形效果。
基于输入人体姿态实时生成服装变形方法

[发明专利]一种基于Pettitt算法的GNSS变形信息检验与预警方法-CN201910559499.2有效
发明人：刘超;吴昊 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G01B7/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Pettitt算法的GNSS变形信息检验与预警方法，包括以下步骤：(1)采集对变形体(构筑物或建筑物等)进行形变监测的GNSS时间序列；(2)将步骤1中的数据进行线性拟合，通过局部加权回归算法(LWR)得到拟合函数值；(3)将步骤2的数据与步骤1作差，得到基于局部加权回归算法的残差序列；(4)将步骤3中的数据作为检验数据，使用Pettitt算法，构建Pettitt检验统计量，通过拟合趋势项的斜率得出趋势项中的变化点，及时发现变形信息发生变化的位置并进行预警。本发明首次将LWR‑Pettitt算法用于GNSS变形信息的识别与预警，能够准确的分析监测数据的变化趋势和变形信息，具有较好的变形信息检验能力和误报率较低的优点。
一种基于 pettitt 算法 gnss 变形信息检验预警方法

[发明专利]一种基于人脑变形仿真的快速连续碰撞检测方法-CN201510731110.X在审
发明人：沈旭昆;刘欣;胡勇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-11-02 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人脑变形仿真的快速连续碰撞检测方法，使用层次包围盒(BVH)与包围盒测试树(BVTT)来进行碰撞检测，利用脑部变形的局部性特征，使用了一种增量的BVH更新算法并优化了前线分解算法，最终利用混合CPU/GPU的计算架构对整个算法进行加速，满足了人脑变形仿真中的精度与速度要求。本发明充分利用了人脑变形中的细微性以及时空连续性特点，给出一种优化后的并行算法，可以在计算机构造的虚拟环境中真实地模拟脑部变形过程中的碰撞。
一种基于人脑变形仿真快速连续碰撞检测方法

[发明专利]隧道施工变形预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211135000.3在审
发明人：闫鹏洋;王长欣;田淑明;赵洪斌 -专利权人：北京云庐科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请提供了一种隧道施工变形预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据指数平滑算法模型计算隧道变形的实测数据对应的预测数据；根据马尔可夫链模型确定修正系数；通过所述修正系数对所述预测数据进行修正，以得修正预测值；基于所述修正预测值获得所述隧道变形情况。本申请通过在指数平滑算法模型进行隧道变形的数据进行预测的基础上，增加马尔可夫链模型对该指数平滑算法模型得到的预测结果进行修正，以弥补指数平滑算法模型预测的缺陷，提高隧道变形数据预测的精确性。
隧道施工变形预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于分离模式控制和优化算法的多变形镜控制方法-CN201210170632.3有效
发明人：雷翔;王帅;杨平;许冰 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2012-05-29 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G02B27/00 文献下载
摘要：一种基于分离模式控制和优化算法的多变形镜控制方法，其利用变形镜的影响函数和波前畸变模式，建立优化算法模式优化扰动信号和变形镜驱动信号的控制响应方程，合理分配各个变形镜所需校正的波前畸变模式和校正量。在执行优化算法中，以目标光强分布为评价函数，该评价函数与光束质量为同一判据，根据光束质量的评价方法，对各个变形镜实施闭环控制，使得光束质量的判据达到极值，从而实现多变形镜的有效控制。本发明系统结构简单，可以合理分配各变形镜的校正模式，利用现有的变形镜制造技术有效增加波前校正行程，且具有可扩展性。
一种基于分离模式控制优化算法多变方法

[发明专利]基于神经网络的围岩变形预测系统及预测方法-CN202011303458.6在审
发明人：李二兵;濮仕坤;段建立;高磊;蔡舒凌;潘越 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于神经网络的围岩变形预测系统及预测方法，利用监测设备获取设定时间范围内的围岩变形的监测数据作为算法的学习样本，建立基于萤火虫搜索算法优化的非线性自回归动态组合神经网络人工智能算法模型，即运用萤火虫算法对神经网络的训练结果全局搜索来确定神经网络初始参数中延时阶数和隐含层单元个数的最优解；随后更新的神经网络对作为样本数据的学习样本重新展开学习训练，构建围岩变形预测模型；根据围岩变形预测模型的精度设定预测范围，自动输出围岩变形预测值。提高了网络学习效率和预测精度，同时扩大了预测外推的时间范围，使得围岩变形预测真正有效服务科研工作和工程实践。
基于神经网络围岩变形预测系统方法

[发明专利]基于柔性传感装置的隧道纵向变形监测系统、安装方法与沉降算法-CN202210370486.2有效
发明人：张东明;聂聪;黄宏伟 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-04-10 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01C5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于柔性传感装置的隧道纵向变形监测系统、安装方法与沉降算法；所述隧道纵向变形监测系统包括若干节串联的测量单元与一个无线传输网关，所述安装方法包括在隧道衬砌上打孔或在隧道衬砌预埋槽上安装变形监测系统的支架和安装流程，所述沉降算法包括基于柔性传感装置内置倾角传感器的单节测量单元沉降监测算法和串联的若干节测量单元监测一定区段内的沉降算法。所述监测设备和算法成体系地为隧道纵向变形监测提供了一种无线、实时且区段上连续的监测手段，为隧道的建设和运营提供了一种有力的监测保障。
基于柔性传感装置隧道纵向变形监测系统安装方法沉降算法

[发明专利]一种用于OAM光束相位修复的改进SPGD算法-CN201711088558.X有效
发明人：尹霄丽;林娇玲;常欢;崔小舟;张丽佳;忻向军;王拥军;张琦;田清华;饶岚;李莉;田凤 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-11-08 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G02B27/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于OAM光束相位修复的改进SPGD算法。该算法操作方式为：在接收端设置初始泽尼克系数与初始变形镜电压，设置符合伯努利分布的电压扰动值与泽尼克系数扰动值；分别利用区域法(Z‑SPGD)与模式法(M‑SPGD)产生扰动相位；将两种算法产生的扰动相位对应相加，得到改进算法的总扰动相位；计算总扰动相位对应的变形镜制动电压；利用电压控制变形镜面型，修复光束，测量光束的性能指标；利用性能指标计算下次迭代时M‑SPGD中泽尼克系数与Z‑SPGD中的变形镜电压；重复迭代步骤直到算法收敛该修复方法能够降低M‑SPGD对变形镜的分辨率要求，同时能够有效提高收敛速度，解决Z‑SPGD收敛速度慢的问题，有利于满足OAM通信系统对实时性的需求。
一种用于 oam 光束相位修复改进 spgd 算法

[发明专利]基于双重积分原理的板结构变形分布式光纤计算法及应用-CN201510703023.3在审
发明人：曾捷;张钰珏;李钰;王晓钢;李丹婷;梁大开;康健 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2015-10-26 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G01B11/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双重积分原理的板结构变形分布式光纤计算法及应用，是类似于机翼的板结构变形光纤计算技术。具体包括：光纤光栅传感器的结构变形计算反演算法、光纤光栅传感器布局优化方法以及光纤光栅传感器与板结构胶接方法。该发明提出了一种基于双重积分原理的板变形分布式光纤计算方法，有助于减少变形计算中光纤光栅传感器的数量，简化变形计算算法计算量，改善光纤光栅传感器与板结构粘贴性能以达到实现光纤光栅传感器精确测量变形的目的
基于双重积分原理板结变形分布式光纤算法应用

[发明专利]一种地表变形破坏预测预警方法、装置及存储介质-CN202110688728.8在审
发明人：王平;胡倡瑞;郑先伟;程爱平;胡彦;张威威 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种地表变形破坏预测预警方法、装置及存储介质，该方法包括：获取地表变形破坏的主控因素，以及所述主控因素相关数据；根据所述主控因素相关数据对预设随机森林算法模型进行调试，并根据调试后的随机森林算法模型得到可能发生地表变形破坏的预测结果；将所述可能发生地表变形破坏的预测结果输入功效系数模型，以得到地表变形破坏预警等级。将主控因素、随机森林算法模型与功效系数模型相结合，能够构建一种新型地表变形破坏预测预警模型，能够提高预测精度以及预测稳定性。
一种地表变形破坏预测预警方法装置存储介质

[发明专利]一种可见光背景下由环境色生成变形迷彩方法-CN201811625002.4在审
发明人：高逸凡;王勇;张跃 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种可见光背景下由环境色生成变形迷彩方法，由k‑means算法由周围环境的图片中提取主题色，利用贝塞尔曲线，来生成单个变形迷彩小斑块；将所有生成的变形迷彩小斑块绘制在整个画布上，生成整个变形迷彩图案；使用涂色算法，对小斑块进行涂色；涂色结束后，变形迷彩生成完成。
变形迷彩斑块涂色可见光环境色算法贝塞尔曲线画布主题色绘制图案图片

[发明专利]一种高精度的混凝土坝变形预测方法-CN202210262643.8在审
发明人：魏博文;张升;袁冬阳;徐文博;程颖新;李火坤;徐富刚;雷斌 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高精度的混凝土坝变形预测方法，包括如下步骤：S1.混凝土坝变形监测数据预处理；S2.结合训练样本集数据，利用WOA算法确定TSVR模型最优参数；S3.采用上述WOA算法迭代求解的TSVR模型最优参数，可据此构建基于优化TSVR的混凝土坝变形预测模型并实现对混凝土坝变形的预测；S4.预测模型精度检验。本发明基于混凝土坝变形及其解释变量间因果函数关系，引入基于鲸鱼算法WOA优化的孪生支持向量回归TSVR，据此提出了具有良好预测精度的混凝土变形预测模型的建模方法。本发明方法构建的混凝土坝变形预测模型可充分挖掘混凝土坝变形与其解释变量间复杂的非线性函数关系，其具有优良的预测精度与长期预测性能。
一种高精度混凝土变形预测方法

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