分布式图案协同设计中的动态多光标感知方法

摘要

本发明公开了一种分布式图案协同设计中的动态多光标感知方法。在多Agent交互过程中动态多光标、音频、视频等感知方式是交互的一部分，并且是数据量最大的一部分。这部分并不要求这些感知必须精确无误，这些感知的数据在网络通信中甚至是允许丢包的。本发明针对这些感知方式的特点，采用离散系统神经网络的信息采集方式对动态多光标感知信息进行处理。对于用户不敏感的感知信息予以屏蔽。解决了用户自定义虚拟感知的实现方式。减少网络传输量，提高用户工作的注意力，提高了协同虚拟设计感知能力和工作效率。

主权项

1.分布式图案协同设计中的动态多光标感知方法，其特征在于：1)用户光标操作的输出量以单位时间进行统计，即单位时间内光标经过的象素数量；2)协同环境中一组用户操作对于感知系统在第t+1单位时间的输出值采用如下计算方式：Y(t+1)＝f(Y(t)，t)，t∈I＝{i|i≥t₀，i为整数}其中，t是t时刻前的一个单位时间；t₀是初始时刻；Y(t+1)是感知系统在t+1时刻前的一个单位时间的输出值；Y(t)是感知系统在t时刻前的一个单位时间的输出值；其中，Y(t)＝(y₁(t)，y₂(t)，...，y_n(t))^T；其中每一项y_i(t)代表一个分布式站点的感知系统在t时刻前的一个单位时间的输出值；3)系统采用符号函数的反馈神经网络，以上计算方式具体化如下： $y_i(t+1)=\mathrm{sgn}(\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{w}_{\mathrm{ij}}{y}_j\left(t\right)-{\theta }_i),i=\mathrm{1,2},...,n$ 其中，y_i(t)是用户i，即Agent i在t时刻的输出；w_ij是Agent i与Agent j之间的感知权数；θ_i是Agent i的阀值；记， $z_i(t+1)=\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{w}_{\mathrm{ij}}{y}_j\left(t\right)-{\theta }_i,i=\mathrm{1,2},...,n$ 4)确定感知权数矩阵W；5)采用步骤3)中的计算方法，先计算Z(t+1)，从而计算感知系统的输出值Y(t+1)＝f(Z(t+1))；6)利用步骤5)中的计算结果决定是否感知对应站点的动态多光标信息，如果计算结果Y(t+1)即(y₁(t+1)，y₂(t+1)，...，y_n(t+1))^T中，y_i(t+1)＝0，那么系统对站点i的动态多光标信息不进行感知。