货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

基于小区域匹配的运动人体跟踪

为解决在复杂场景(光照变化、物体移动,增减以及遮挡等干扰)下运动人体跟踪的难题,提出了一种新的跟踪方法.该方法通过背景减除提取人体目标的多个小区域,利用模糊推理评价出它们在相邻两帧间的匹配可靠度;通过跟踪各个可靠度高的小区域,并对可靠度低的小区域进行邻域搜索、位置纠正和估计,完成整个人体目标的跟踪.实验结果表明,该方法能解决遮挡和其他物体的干扰,并能适应光照等环境因素的变化.     

基于多普勒小波变换的脱靶量参数提取方法

研究了脱靶量测量系统中靶弹的相对运动速度、脱靶量、脱靶时刻等参数的提取方法. 根据接收到的雷达目标回波信号的多普勒频率特性,提出用4参数基函数的时频信号表示法,从而引出多普勒小波变换的概念. 通过匹配追踪算法寻找与回波信号最匹配的基函数来确定脱靶量参数. 实验结果表明,该方法有效地估计出了脱靶量参数,且比其它方法更简单准确.     

基于LE-Trie的SDN访问控制策略研究

为解决SDN(software defined networks)网络面临的网络安全问题,提出了基于集中控制思想的访问控制策略,将访问控制规则下发到源交换机,由此可以在源头上抑制无效的数据流.通过采用区间值起止点的最大公共前缀作为构建LE-Trie的基本元素,解决了IP地址和端口的区间无法在树中进行构造的问题.在此基础上,提出了基于多区域LE-Trie(multi-area-domain LE-Trie MADLT)的规则检测和匹配方法.该算法将对规则的顺序匹配转化为对多域的匹配,减少了匹配次数,从而提高了访问控制服务器的工作效率.对比实验结果表明,在进行冲突检测时,MADLT在时间性能上较顺序算法平均提高2.97倍,较传统Tiie算法平均提高30.4％;在进行规则匹配时,MADLT在时间性能上较顺序算法平均提高2.3倍,较传统Trie算法平均提高16.3％.由此证明,本文提出的集中访问控制策略可以有效地实现SDN网络中的数据访问控制.     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

基于差分阈值与模板匹配的心电R波提取算法

心电信号(electrocardiogram,ECG)是人体最重要的体征信号之一,R波是心电信号中最明显的特征参数.R波的正确提取是计算心率、分析心率变异性等其他参数的基础.以一阶差分为基础,结合模板匹配算法,在匹配的过程中采用阈值比较和匹配系数的心电R波检测方法,提高了R波检测的准确率.实验表明,该算法能够快速准确地检测心电信号数据中R波特征值.     

基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法

为降低仿真信号的应用风险,在使用之前需要再次确认仿真信号。根据装备试验特殊的约束与要求,讨论了仿真信号的特征匹配问题。采用参数假设检验的方法确认仿真信号的特征匹配水平,提出了一种基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法,并就方法应用相关的细节问题进行了深入探讨。在目标回波仿真中的应用表明,该方法在真实信号实测样本不充分的情况下仍能适用,可为确认仿真信号提供决策支持。     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

电传动推土机牵引性能匹配的变压控制方法

电传动推土机动力总成包括发动机、发电机、超级电容以及轮边驱动电机,其载荷变化范围大且具有突变性的动力学特征,使发电机与电动机难以实现全局功率匹配.针对电传动推土机动态牵引性能匹配这一关键问题,提出基于双DC-DC(直流-直流)变换器的直流母线电压变压控制方法.即在直流母线与发电机之间加入DC-DC变换器,控制发电机的额定电压工作点,实现发动机在额定工况点工作的高效目标;在直流母线与电动机之间加入DC-DC变换器,根据实时载荷所表达的系统状态变矢量调节变压系数,控制发电机与电动机相对于载荷变化的动力学匹配关系,使发电机与电动机在全载荷意义上实现功率匹配,保证其牵引性能的发挥.通过某型号推土机开发过程性能匹配及其系统数字化模型仿真试验,验证了基于双DC-DC变换器的直流母线电压变压控制方法的有效性.