公开(公告)号：CN101458823A

公开(公告)日：2009-06-17

申请号：CN200810240406.1

申请日：2008-12-19

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 郝爱民 ,  朱磊 ,  阎峻 ,  何冰

IPC: G06T15/50

Abstract: 本发明涉及一种虚拟舞台环境下的实时光照绘制方法，主要包括以下两个部分：结合Deferred Shading技术和聚类的方法进行优化，通过采用3D纹理对介质属性信息进行组织，并将多光源聚类成虚拟光源，可以实时绘制出舞台多光源光照下的参与介质；结合shadowmap、shadow volume和ray marching等技术，提出了一种混合的适用于室内场景体阴影实时绘制的方法。实验结果证明，本发明可以较为真实地模拟虚拟舞台环境下的复杂光照效果，同时具有实时性的优点。

公开(公告)号：CN116304853A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211609662.X

申请日：2022-12-14

Applicant: 北京航空航天大学 ,  国网上海市电力公司

Inventor： 刘颖异 ,  何冰 ,  戴缘生 ,  宋浩瑜 ,  倪祺 ,  谢小松 ,  张博洋 ,  张文婧

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种极限学习机与特征提取相结合的数据分类方法及系统，其中，方法包括以下步骤：将给定数据集进行优化并划分为训练样本数据集和测试样本数据集；选择k个极限学习机基学习器，基于训练样本数据集，训练各个极限学习机基学习器；计算极限学习机基学习器和训练样本的判别度量；基于判别度量，构建自适应重启策略中的阈值函数，并基于测试样本数据集使用重启式集成正则极限学习机作为分类器，对给定数据集进行分类。本申请解决了现有分类器面对含噪、冗余的复杂数据很难平衡时效性和准确性的问题，该基于重启式集成正则极限学习机与稀疏特征分类的模型，具备时效性、广泛性好，准确度高的优点。

公开(公告)号：CN101458823B

公开(公告)日：2011-08-31

申请号：CN200810240406.1

申请日：2008-12-19

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 郝爱民 ,  朱磊 ,  阎峻 ,  何冰

IPC: G06T15/50

Abstract: 本发明涉及一种虚拟舞台环境下的实时光照绘制方法，主要包括以下两个部分：结合Deferred Shading技术和聚类的方法进行优化，通过采用3D纹理对介质属性信息进行组织，并将多光源聚类成虚拟光源，可以实时绘制出舞台多光源光照下的参与介质；结合shadowmap、shadow volume和ray marching等技术，提出了一种混合的适用于室内场景体阴影实时绘制的方法。实验结果证明，本发明可以较为真实地模拟虚拟舞台环境下的复杂光照效果，同时具有实时性的优点。