公开(公告)号：CN1204184C

公开(公告)日：2005-06-01

申请号：CN02135233.X

申请日：2002-06-21

申请人： 中国石化集团齐鲁石油化工公司 ,  北京航空航天大学

发明人： 谢侃 ,  靳奉林 ,  桂俊杰 ,  毕丽景 ,  张桂荣 ,  王剑 ,  张佐光

IPC分类号： C08L23/06 ,  H01B3/44 ,  H01B7/17

摘要： 本发明公开了一种通信电缆绝缘层所用的、能够在1500m/min以上超高速加工的PE泡沫绝缘组合物及其制造方法。本发明采用一种综合性能优异的HDPE或两种不同性能的HDPE1和HDPE2与化学发泡剂及其他助剂组分经共混、造粒，以制备HDPE泡沫绝缘组合物。HDPE1和HDPE2既可以是聚合而得，也可以由几种基本树脂共混而得。此外，组合物中还可以适当添加发泡助剂、交联剂、抗氧剂、抗铜剂等。本发明的PE泡沫绝缘组合物可在1500m/min以上进行超高速加工，加工的电线表面光滑，综合性能优异。

公开(公告)号：CN102945561A

公开(公告)日：2013-02-27

申请号：CN201210392668.6

申请日：2012-10-16

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 梁晓辉 ,  王剑 ,  郭承禹

IPC分类号： G06T13/00 ,  G06T7/20

摘要： 本发明是一种计算机骨骼动画中基于运动捕获数据的运动合成与编辑方法，该方法首先对给定的运动数据集进行简单的预处理，标记出构建生成模型所需要的先验信息；其次根据标注的信息定义多因子高斯随机过程来对运动数据集进行建模；然后根据构建的模型构造出基于最大后验估计(MAP)的目标函数并利用SCG最优化算法求解未知函数得到生成模型。最后，通过编辑隐变量因子，利用得到的生成模型实现了各种各样的运动合成与运动编辑方法，如风格转移、风格插值、运动重定向等。本发明的特点是首先通过利用多因子高斯过程对一组少量运动数据建模得到生成模型，然后利用该生成模型实现了一系类交互直观的运动编辑方法。

公开(公告)号：CN1464006A

公开(公告)日：2003-12-31

申请号：CN02135233.X

申请日：2002-06-21

申请人： 中国石化集团齐鲁石油化工公司 ,  北京航空航天大学

发明人： 谢侃 ,  靳奉林 ,  桂俊杰 ,  毕丽景 ,  张桂荣 ,  王剑 ,  张佐光

IPC分类号： C08L23/06 ,  H01B3/44 ,  H01B7/17

摘要： 本发明公开了一种通信电缆绝缘层所用的、能够在1500m/min以上超高速加工的PE泡沫绝缘组合物及其制造方法。本发明采用一种综合性能优异的HDPE或两种不同性能的HDPE1和HDPE2与化学发泡剂及其他助剂组分经共混、造粒，以制备HDPE泡沫绝缘组合物。HDPE1和HDPE2既可以是聚合而得，也可以由几种基本树脂共混而得。此外，组合物中还可以适当添加发泡助剂、交联剂、抗氧剂、抗铜剂等。本发明的PE泡沫绝缘组合物可在1500m/min以上进行超高速加工，加工的电线表面光滑，综合性能优异。

公开(公告)号：CN102945561B

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201210392668.6

申请日：2012-10-16

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 梁晓辉 ,  王剑 ,  郭承禹

IPC分类号： G06T13/00 ,  G06T7/20

摘要： 本发明是一种计算机骨骼动画中基于运动捕获数据的运动合成与编辑方法，该方法首先对给定的运动数据集进行简单的预处理，标记出构建生成模型所需要的先验信息；其次根据标注的信息定义多因子高斯随机过程来对运动数据集进行建模；然后根据构建的模型构造出基于最大后验估计(MAP)的目标函数并利用SCG最优化算法求解未知函数得到生成模型。最后，通过编辑隐变量因子，利用得到的生成模型实现了各种各样的运动合成与运动编辑方法，如风格转移、风格插值、运动重定向等。本发明的特点是首先通过利用多因子高斯过程对一组少量运动数据建模得到生成模型，然后利用该生成模型实现了一系类交互直观的运动编辑方法。

公开(公告)号：CN102707806B

公开(公告)日：2015-01-14

申请号：CN201210156396.X

申请日：2012-05-18

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 梁晓辉 ,  刘杰 ,  郭承禹 ,  王剑

IPC分类号： G06F3/01

摘要： 本发明是一种基于加速度传感器的运动识别方法，属于人机交互技术领域，该方法首先采集传感器的加速度信号，在线的对加速度信号进行平滑处理，并自动的检测运动的起点和终点，分割出运动片段，实现信号的自动分割；为了提高识别准确率，本发明采用Fused隐马尔科夫模型算法作为分类器，在训练阶段对每个已知运动进行建模，并在识别阶段估计出当前信号表示的运动；为了能够在每个运动完成之前给出识别结果，本发明采用一个自回归的预测模型，用已经采集到的已知数据对未知数据进行预测，从而达到提前识别的效果。本发明的特点是通过少量传感器捕捉人体运动，并快速准确的识别出当前人体的运动类别。

公开(公告)号：CN102707806A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210156396.X

申请日：2012-05-18

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 梁晓辉 ,  刘杰 ,  郭承禹 ,  王剑

IPC分类号： G06F3/01

摘要： 本发明是一种基于加速度传感器的运动识别方法，属于人机交互技术领域，该方法首先采集传感器的加速度信号，在线的对加速度信号进行平滑处理，并自动的检测运动的起点和终点，分割出运动片段，实现信号的自动分割；为了提高识别准确率，本发明采用Fused隐马尔科夫模型算法作为分类器，在训练阶段对每个已知运动进行建模，并在识别阶段估计出当前信号表示的运动；为了能够在每个运动完成之前给出识别结果，本发明采用一个自回归的预测模型，用已经采集到的已知数据对未知数据进行预测，从而达到提前识别的效果。本发明的特点是通过少量传感器捕捉人体运动，并快速准确的识别出当前人体的运动类别。