采用预测模式的智能安全气囊控制算法

现有的汽车安全气囊易产生误触发和不触发的现象,为此,采用遗传神经网络预测模型开发了一款智能安全气囊控制器.首先在已开发的安全气囊控制器硬件系统基础上,建立并验证了目标车型的整车有限元模型以及乘员约束系统多刚体模型,通过仿真分析确定安全气囊的起爆方式以及最佳点火时刻,然后根据改进的遗传神经网络模型设计了安全气囊的智能控制算法,最后进行了台车试验验证.试验结果表明,该智能控制器可正确预测碰撞动态,并能够准确地预测起爆时刻.     

设计模式指导的软件分簇方法

程序理解是一个从计算机程序中获取知识信息的过程,其主要目的是获取软件的各种有关知识以理解开发者的意图,从而支持针对现有或遗产软件系统进行软件评审、错误定位、反向工程、再工程、迁移、维护和复用等软件工程实践.本文提出一种设计模式指导的分簇方法,该方法采用程序中蕴涵的设计模式信息指导开源软件的分簇,运用"分而治之"的策略辅助程序开发者和维护人员快速、方便地理解代码.首先,采用设计模式检测技术从程序代码中抽取设计模式信息;然后,基于设计模式中角色间的相互关系,利用检测出的设计模式信息指导分簇;最后,对分簇结果可视化,以辅助程序理解.基于以上研究工作,开发了原型工具TasteJ并进行了实例研究,设计并实现了以人工为基准的实验来检验本文提出的软件分簇方法,并通过7个软件分簇度量函数,从统计的角度将其与现有主流软件分簇方法进行分析和比较,实验结果显示出本文所提方法的优势.     

八粒子量子态对彩色图像的存储方案

经典彩色图像的存储方法存在着数据量很大且很费内存等缺点,针对这些缺点,提出了一种在量子比特阵列中采用八粒子量子态存储彩色图像的方法,借助于量子态的巨大存储能力,通过采用量子并行计算特性的Grover量子搜索算法,起到平方根加速的理想效果.在图像存储和图像重构的过程中,对量子比特阵列进行搜索找到相应的彩色图像,证明所采用的方法有很好的效果.     

基于改进粒子群优化的K-means算法在学生状态分析系统中的应用

研究学生状态分析系统,旨在收集学生的综合数据,并对这些数据进行分析给出学生的状态,为老师和学生提供一个交流平台.使用基于改进粒子群优化的K-means算法来分析学生的数据,可以提高K-means聚类算法的全局搜索能力,缓解粒子群优化算法的早熟收敛现象.与基于标准粒子群优化的k-means算法和基于遗传算法的k-means算法的收敛结果相比,本文研究的算法有更好的搜索能力.将系统得到的学生评估结果与人工评价得到的相比,从系统获得的评价更全面、更客观.系统还可以提供视觉信息.最重要的是系统还能帮助老师更好地了解学生,及时引导学生,提高管理学生的效率.     

基于智能电网环境下的电网运行调度管理措施

随着科技和经济的发展,电网环境逐渐步入智能化时代,这对我国电网发展来说是一个极为重要的进步。智能化电网对运行调度管理的要求更为精确和严格,然而我国当前缺乏这种管理环境和技术设备。鉴于此,本文将对智能电网环境下的电网运行调度管理一作分析,并提出可行性建议和意见。     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机

为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。     

基于Apriori算法的数据挖掘在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生了大量复杂的就业数据,利用Apriori算法的数据挖掘技术,从就业数据中挖掘出学分绩点与用人单位录用学生之间的关联规则,有助于提高就业管理部门对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业.     

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

面向第二类装配线平衡问题的改进粒子群算法

为求解第二类装配线平衡问题，建立一种以最小化节拍、工位负载标准差为优化目标的第二类装线平衡问题的模型.根据装配线平衡问题的特点，设计出一种改进的粒子群算法，引入随迭代次数增加而线性递减的惯性权重，防止粒子群算法陷入局部极值点；将反向学习策略与PSO算法相结合，使PSO算法具有更佳的搜索能力和收敛速度.通过求解标杆问题，结果表明改进的PSO算法与标准PSO算法相比，具备更好的求解能力.最后通过对青贮机装配线为实例验证算法的可行性和有效性，进一步验证了本文中提出的改进PSO算法具有很强的计算效率和求解能力.