导读:本文包含了智能虚拟环境论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:虚拟现实技术,智能,语音聊天机器人,Maya
智能虚拟环境论文文献综述
张林[1]（2019）在《虚拟环境下的智能语音聊天机器人设计》一文中研究指出通过虚拟现实技术,在Android平台上设计一款具有虚拟场景的语音聊天机器人。前台借助VR/AR技术,利用Maya完成人物模型和场景设计,打造一个让用户身临其境的沉浸式3D聊天环境,用户可以和机器人不受干扰地聊天;后台借助图灵机器人API接口,通过图灵机器人强大的中文分析能力,准确理解中文含义并作出回应。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
屈洁[2]（2017）在《虚拟环境下大数据智能并行聚类方法研究》一文中研究指出为了减少虚拟环境下大数据运行时间,数据运行时能够反映出一定的规律性和特殊的分类性,需要对虚拟环境下大数据进行智能并行聚类;当前大数据聚类方法是根据K-均值聚类方法不断地进行大数据样本分类的调整,经过多次计算调整后达到数据并行聚类的效果,但每当有新的大数据流入时,都需要对当前全部数据进行K-均值聚类,计算过程复杂,聚类效率低;为此,提出了一种基于MapReduce的虚拟环境下大数据智能并行聚类方法;首先在虚拟环境下大数据中抽取小规模数据集并确定大数据簇的质心,采用Single法对所抽样的小规模数据进行聚类,获得虚拟环境下大数据属性的均值,利用最小距离分类规则将大数据属性的均值快速地向数据簇的真实中心移动,依据Davies-bouldin指标假设一个数据簇离散度参数,在此参数值中选出大数据智能并行聚类相似度最大值,最后利用聚类相似度最大值得到Davies-bouldin指数,以Davies-bouldin指数为基础将多个类别的质心间距以及聚类离散度指定阈值合并为一个类并进行迭代计算,得到数据最佳聚类中心位置,由此完成虚拟环境下大数据智能并行聚类;仿真实验结果证明,所提方法提高了大数据智能并行聚类的灵活性和普遍适用性,减少了聚类时间,并适合应用于教育技术领域,不仅可以使教育技术网络数据更加合理化,而且更加规范化。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年06期）
邹斌,庄雷雨,李超群,熊辉[3]（2016）在《机器视觉智能车虚拟环境的搭建》一文中研究指出设计了一种新的智能车机器视觉仿真系统。将智能车动力学模型与模糊控制算法相结合,利用Matlab/Simulink 3D Animation搭建智能车视觉仿真和反馈系统,建立智能车虚拟仿真环境,通过对仿真环境中视频的采集与输出,实现了虚拟环境路径的识别与跟踪。结果表明,该系统输出轨迹与目标轨迹的误差在10%以内,证明了该平台的可靠性、稳定性和便利性,为机器视觉智能车研究奠定了良好的基础。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2016年09期）
张铮[4]（2014）在《智能虚拟环境中基于MAS的智能Agent体系结构》一文中研究指出智能虚拟环境是人工智能和虚拟现实相结合的产物。由于多Agent系统具有可扩展性、自治性、主动性、可重构性和敏捷性等特点,已成为目前最感兴趣的AI技术之一。本文提出一种IVE中基于多Agent系统的智能Agent体系结构,着重于智能Agent内部机制的研究与设计,通过Agent的内部机制来提升系统的整体性能。(本文来源于《电脑与电信》期刊2014年11期）
向南[5]（2012）在《智能虚拟环境中虚拟人情感仿真研究》一文中研究指出情感计算是一个新兴的研究领域,它通过赋予计算机识别、理解、表达和适应用户情感的能力来建立和谐的人机环境,使计算机具有更高更全面的智能。情感计算可分为情感获取、情感生成和情感表达叁个方面。本文的工作侧重于研究虚拟人情感的生成和表达。为了更专注于虚拟人的情感建模,系统应该提供一种智能的虚拟环境以便屏蔽掉虚拟人构建的物理细节,同时能够对虚拟人的高层交互行为做出反应。本文采用基于语义的方法来构建这种智能虚拟环境(IVE)。在虚拟人的情感建模方面,目前的情感模型多采用认知的方法构建,没有考虑到人类的本能情感反应,此外对于人类情感的不确定性的模拟仍不成熟。本文提出多刺激下非确定性情感生成器来解决这些问题。利用粒子采样的方法对非确定情感进行抽样,用认知来修正抽样结果,这样将情感用粒子的加权值来表示,从而将人类的基本情感和复杂情感结合起来并构建了非确定的情感过程。为了构建智能虚拟人,仅有情感模型并不够,必须对虚拟人的情感进行外在的表现。本文同时兼顾人脸表情输出和人体动作输出,在人脸表情输出方面构建了六种基本的面部表情,根据具有多种情感的混合情感状态中各基本情感所占的比例进行表情的混合插值；在人体情感动作表达方面,将人体动作分为不同人体部位的运动片段,并标记这些片段之间的时空约束关系,在创建情感动作时选择具有相关情感的片段同时输出,即多模情感表达序列的构建。虚拟人群组的情感仿真也是本文的研究重点。针对虚拟人群情感传递的特性,为降低情感传递的复杂度进而提升计算时间,本文提出了采用二维热传导模型进行人群情感模拟的算法并给出了仿真结果。对于二维的热传导模型,采用交替方向隐式差分方法(AD1)计算结果,并利用统一计算架构(CUDA)进行算法的并行化处理。实验表明,该算法针对千人规模的虚拟人群可达到实时效果。(本文来源于《浙江大学》期刊2012-11-01）
龙鸿儒,何汉武,胡兆勇,王鹏[6]（2011）在《虚拟环境下基于非水平路面的智能自主汽车运动研究》一文中研究指出在虚拟驾驶模拟系统中,智能自主汽车在非水平路面上的驾驶水平对于整个虚拟驾驶仿真系统的逼真性以及测试的可信性起着决定作用。在利用数据库技术存储非水平交通环境中道路信息的基础上,采用Creator软件搭建了适合实时仿真的非水平道路模型。分析了智能自主汽车的位姿变换,并利用碰撞检测原理阐述了智能自主汽车视觉信息的获取及其在非水平路面的行驶决策。最后,利用Visual C++、EON Studio软件实现了系统的仿真。实验结果表明,虚拟模拟驾驶系统的真实感得到了增强。(本文来源于《机电工程技术》期刊2011年08期）
石琳,李志刚,王志良,赵巍[7]（2010）在《智能虚拟环境中主体的情感计算研究》一文中研究指出为了在智能虚拟环境中赋予主体情感能力,提高其逼真度及人机交互的自然性,并且兼顾虚拟环境的实时性要求,以心理学中的基本情绪理论和认知评价理论为依据,模拟推理规则为基础,提出了一种情绪产生器模型。该模型首先根据模糊IF-THEN规则制定情绪激发条件规则,进而推理得出"情绪因子";然后建立了一个受情绪因子、个性及前一时刻的情绪状态制约的非线性函数,用来生成当前情绪及计算情绪强度。仿真结果表明,模型较符合人类的基本情绪状态的产生、迁移及衰减规律,在一定程度上体现了人类情绪的模糊性和非线性,而且易于机器实现。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年05期）
陆亚萍,刘厚泉[8]（2010）在《协同虚拟环境中分层智能化身控制模型的研究》一文中研究指出为了增强协同虚拟环境中化身行为控制的智能性和模块独立性,基于VRML和智能代理技术设计和实现了一种分层智能化身控制模型。该模型中化身模拟智能实体的形体和简单行为,代理模拟智能实体的高级行为控制,化身代理和化身之间通过统一的调用接口进行控制和通信,使得模型各层之间有很好的模块独立性,并采用了基于规则的推理和分层有限自动机实现智能行为。最后的实例分析表明了该控制模型的可行性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年08期）
张亚弟[9]（2010）在《虚拟环境中的智能体角色环境感知模型的研究与实现》一文中研究指出智能体角色(Intelligent Agent)是人在计算机生成空间(虚拟环境)中的几何特性与行为特性的表示。智能体角色研究的最终目的是可以使智能体角色在任何一个虚拟现实系统中使用,达到现实的逼真模拟。自上世纪80年代虚拟现实技术的出现以来,虚拟现实技术一直与人类的信息发展技术息息相关。虚拟现实技术通过对人类现实世界的真实模拟仿真,提供了一个虚拟的操作平台。在这个虚拟的系统平台上,人类可以不受现实的条件束缚,以比较特殊的而又真实的方式去感知和处理虚拟环境中的各种等同于现实环境中的事务。可以说虚拟现实技术为人类的发展提供了一种全新的途径,并且这种途径随着虚拟现实技术的逐步成熟,在人类的很多应用领域得到了广泛的应用。比如:医疗仿真模拟、游戏娱乐,军事模拟训练、远程教育、产品测试与开发等。本文以虚拟环境中的智能体角色环境感知模型为主要研究内容,目的在于建立一个能够在虚拟环境中为智能体角色模型提供完善的感知功能模型。在模型的设计上,采样了两种主要的方法,一种是基于视觉为主,另一种就是配合视觉的辅助势能场构建。在这两种方法的基础上设计出了视觉传感器、碰撞传感器,同时也实现了其功能。在研究的过程中,本文也对虚拟环境进行了分析,通过了解虚拟环境中提取出来的共性特点以及分析在虚拟环境中智能体角色应该如何获取信息。通过感知功能的需求分析,把虚拟环境中的物体进行了不同种类的划分,同时建立了环境信息知识模型,并在这个模型的基础上,为智能体角色环境感知模型设计了物体属性感知器并实现了其功能。本文的研究目的在于使智能体角色具有较高的自主智能性,使智能体角色可以在虚拟环境中通过自己的环境感知模型提供的功能对环境的信息进行获取,接着通过自己的处理机制,对得到的信息进行分析与处理,最后传达给行为模块,通过智能体角色的外在形式反应出来。最后,参与研发了群体动画验证系统,该系统可以提供验证智能体角色环境感知的功能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2010-03-01）
何鸿云,苏虎[10]（2008）在《基于智能虚拟环境的地铁站台仿真系统》一文中研究指出实现了一个用于列车驾驶培训的地铁站台仿真系统。系统由一个可被感知的站台虚拟环境和虚拟乘客系统组成。站台环境由静态场景、动态场景两部分组成,可在用户控制下发生变化。虚拟乘客通过感知站台环境的变化做出行为判断与动作。乘客仿真模型采用分层结构,分别实现环境感知、决策、行为选择、动作实现与实时绘制。目前,该系统已用于地铁列车仿真器,成为培训司机站台操作的工具。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年15期）
智能虚拟环境论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了减少虚拟环境下大数据运行时间,数据运行时能够反映出一定的规律性和特殊的分类性,需要对虚拟环境下大数据进行智能并行聚类;当前大数据聚类方法是根据K-均值聚类方法不断地进行大数据样本分类的调整,经过多次计算调整后达到数据并行聚类的效果,但每当有新的大数据流入时,都需要对当前全部数据进行K-均值聚类,计算过程复杂,聚类效率低;为此,提出了一种基于MapReduce的虚拟环境下大数据智能并行聚类方法;首先在虚拟环境下大数据中抽取小规模数据集并确定大数据簇的质心,采用Single法对所抽样的小规模数据进行聚类,获得虚拟环境下大数据属性的均值,利用最小距离分类规则将大数据属性的均值快速地向数据簇的真实中心移动,依据Davies-bouldin指标假设一个数据簇离散度参数,在此参数值中选出大数据智能并行聚类相似度最大值,最后利用聚类相似度最大值得到Davies-bouldin指数,以Davies-bouldin指数为基础将多个类别的质心间距以及聚类离散度指定阈值合并为一个类并进行迭代计算,得到数据最佳聚类中心位置,由此完成虚拟环境下大数据智能并行聚类;仿真实验结果证明,所提方法提高了大数据智能并行聚类的灵活性和普遍适用性,减少了聚类时间,并适合应用于教育技术领域,不仅可以使教育技术网络数据更加合理化,而且更加规范化。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能虚拟环境论文参考文献
[1].张林.虚拟环境下的智能语音聊天机器人设计[J].计算机与数字工程.2019
[2].屈洁.虚拟环境下大数据智能并行聚类方法研究[J].计算机测量与控制.2017
[3].邹斌,庄雷雨,李超群,熊辉.机器视觉智能车虚拟环境的搭建[J].自动化与仪表.2016
[4].张铮.智能虚拟环境中基于MAS的智能Agent体系结构[J].电脑与电信.2014
[5].向南.智能虚拟环境中虚拟人情感仿真研究[D].浙江大学.2012
[6].龙鸿儒,何汉武,胡兆勇,王鹏.虚拟环境下基于非水平路面的智能自主汽车运动研究[J].机电工程技术.2011
[7].石琳,李志刚,王志良,赵巍.智能虚拟环境中主体的情感计算研究[J].计算机应用.2010
[8].陆亚萍,刘厚泉.协同虚拟环境中分层智能化身控制模型的研究[J].计算机工程与设计.2010
[9].张亚弟.虚拟环境中的智能体角色环境感知模型的研究与实现[D].电子科技大学.2010
[10].何鸿云,苏虎.基于智能虚拟环境的地铁站台仿真系统[J].系统仿真学报.2008