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101.
自主移动机器人走廊视觉识别与跟踪方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在基于图像的道路识别技术实现的自主驾驶问题研究中,图像识别和跟踪的速度是自主驾驶效果的关键。采用基于模型的走廊识别技术,通过模仿人类视觉过程,使用遗传算法,对实时图像进行目标识别和跟踪,实现了一套自主移动机器人系统;同时通过对识别模型匹配值的变化率分析,实现了对走廊拐角的识别。实验结果表明,该方法的走廊图像识别和跟踪速度能够满足系统实时性的要求,并具有较高的可靠性。 相似文献
102.
利用图论知识结合归纳法,给出了一个系统在区域D中相对于某个锥Km是合作的还是竞争的等价于图G中的闭回路的“-”号边的个数为偶数还是奇数的证明。 相似文献
103.
利用由1985、2000年两期TM影像解译的土地利用图,分析了福建省福清市和建阳市1985—2000年土地利用变化及其区域差异.结果表明:两地共同变化趋势是建设用地、林地增加,草地、水域减少;两地差异在于福清的耕地减少,建阳反之.土地利用变化及其影响的定量分析表明:福清土地综合利用程度高于建阳,两地土地利用系统均处于发展期.导致两地土地利用变化区域差异的主要条件有自然地理、经济发展水平、人口增长及政府决策等因素. 相似文献
104.
105.
自适应神经-模糊推理系统的混合协同微粒群算法进化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)结构和参数特点的基础上,定义一个布尔向量L作为网络的结构参数,与原来ANFIS的前件参数集一起构成了新的前件参数集{c,σ,L},并给出了一个新的网络输入输出关系表达式.针对该输入输出表达式,提出一种用于优化ANFIS前件参数集的混合协同微粒群算法.该将参数集L和{c,σ}分别放在两个子微粒群并根据各自不同的特点应用二进制PSO和GCPSO算法进化,两个子微粒群之间的协同由定义的一个协同函数实现,而网络的结论参数依旧用最小二乘法进行优化.应用该算法进行ANFIS网络结构和隶属函数参数的自适应设计,在Henon映射产生的混沌时间序列预测中显示了良好的性能. 相似文献
106.
为分析某热轧厂R2轧机传动轴断裂的原因,对该轧机在典型工况下传动轴受力状况进行了现场试验研究,采用现代设计方法对传动轴进行分析,结果表明,平衡力产生的弯矩造成轴的应力集中而导致断裂。根据此结果对轴的结构进行了改进。 相似文献
107.
第三方回购逆向供应链系统定价策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于单一制造商和单一回购商构成的逆向供应链系统,应用博弈理论对逆向供应链定价策略进行研究,分别得出了两个非合作博弈的均衡解(Stackelberg均衡和Nash均衡)和一个合作博弈的均衡解(联合定价),得出与非合作定价相比,联合定价策略使得制造商和回购商的收益同时提升.对各种定价策略的效率以及利润分配情况进行分析表明,随着回购品在回购市场上价格弹性的增加,制造商获得的系统利润分配额度逐渐减小,并且需要通过出让部分的领导者地位,才能与回购商达成协调. 相似文献
108.
近10年临沂市LUCC及驱动力分析 总被引:4,自引:0,他引:4
张明亮 《济南大学学报(自然科学版)》2007,21(3):252-255
以山东省临沂市1990~2003年间土地利用类型动态变化为例,分析了变化过程及其驱动因素。研究表明:临沂市土地利用表现为城市工矿建设用地、交通用地急剧增加,未利用土地、耕地、林地、园地等大量减少;土地利用/土地覆被不够合理,土地利用程度综合指数较高;虽然城市工矿建设用地的动态度指数在下降,侵占其他土地类型的程度在减缓,但形势仍很严峻。最后指出城市化和工业化、经济发展、人口增长、政治经济政策是土地利用/土地覆被变化的主要驱动力。 相似文献
109.
毋兆鹏 《新疆师范大学学报(自然科学版)》2007,26(3):181-185,188
绿洲稳定性指绿洲系统功能能够处于持续稳定发展中的一种状态,绿洲稳定性的打破,最终会通过水文、土壤、植被这三个主要因素表征出来。利用灰色系统理论的方法进行分析后发现,绿洲内外过度的人类活动是稳定性变化的主导驱动因素,动力机制及反馈机制则构成了绿洲稳定性变化的复杂驱动过程. 相似文献
110.
1978年以来广西耕地数量变化及其驱动因子分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用广西历年统计资料分析了1978—2005年广西耕地变化过程,耕地总量波动递减,人均耕地明显持续下降.耕地减少构成主要是建设占用耕地、农业结构调整占用耕地、生态退耕、灾毁以及其它;人均耕地面积逐年减少;个别年份耕地面积减少幅度很大;水田面积逐年减少,旱地面积逐年增加并趋于稳定,两者在耕地面积中所占的比例发生较大变化;农作物总播种面积呈上升态势,粮食作物播种面积总体上呈下降趋势,年际间有起伏.并分析了耕地变化的驱动因子,最后提出了耕地保护的措施建议. 相似文献