多源信息的实时智能融合系统研究

面对复杂实时的融合环境 ,现有的信息融合方法仍然存在着许多不足之处 .针对这一问题 ,本文以专家系统技术为基础 ,综合运用数据库技术、神经网络理论和黑板理论 ,对复杂融合系统的知识表示、知识获取、知识管理和实时融合推理机制进行了一些研究 .在此基础上 ,提出了一种多源信息的实时智能融合系统 ,并对该系统中的知识库和推理机进行了详细的论述 .     

灰色系统理论在无检测器交叉口交通流量预测中的应用

为解决一般预测方法要求原始数据量较大，而无检测器交叉口所能获得的交通流量数据又非常有限的矛盾，提出了利用灰色系统理论预测无检测交叉口交通流通的方法，并建立了一种新的自适应GM（1，1）模型，利用编制的计算机程序对常熟市无检测器交叉口交通流量进行预测计算分析，结果表明自适应GM（1，1）模型可以根据有限的交通流量数据进行预测，且预测精度较之全数据GM（1，1）模型有显著提高，实践证明，该方法是有效的。     

多源信息的实时智能融合系统研究

面对复杂实时的融合环境，现有的信息融合方法仍然存在着许多不足之处．针对这一问题，本以专家系统技术为基础，综合运用数据库技术、神经网络理论和黑板理论，对复杂融合系统的知识表示、知识获取、知识管理和实时融合推理机制进行了一些研究．在此基础上，提出了一种多源信息的实时智能融合系统，并对该系统中的知识库和推理机进行了详细的论述．     

一种动态OD矩阵估计算法的理论及应用

首先比较几种动态OD矩阵的估计方法（如广义最小二乘法、最大似然法，最小信息量法和极大熵法），优选出极大熵法，用组合理论推导出该方法的数学模型，进一步用拉格朗日乘子法求出模型的隐式解，由于实际解需迭代求出，文中介绍了一种迭代算法，并证明了它的正确性，最后，把所建立的模型和介绍的算法用于仿真案例和江苏省常熟市的交通诱导系统中，效果令人满意。     

多媒体软件开发中媒体的获取与再实现略谈

介绍了多媒体软件开发过程中声音，图象、动画、动态视频的获取与再现。     

一种基于BEMD的纹理图像分类改进方法

提出了一种基于二维经验模式分解(BEMD)的纹理图像分类改进方法。采用BEMD算法将纹理图像分解为两层二维固有模态函数(IMF)和一个余量之和,结合灰度共生矩阵(GL-CM)对这两层IMF各提取5个纹理特征参数,组成一个扩展的10维特征向量,然后根据扩展的特征向量,采用最小距离分类器(MDC)进行纹理图像分类。仿真结果证明了该方法进行纹理图像分类的有效性。     

基于正交试验法的神经网络优化设计

运用正交试验法,以三层前向型神经网络为例,对神经网络的训练样本、权值和阀值、训练参数的选择进行分析和研究。在此基础上,提出一种基于正交试验法的神经网络优化设计方法。研究结果表明,正交试验法对于神经网络模型的确定具有很好的效果,是一种既直观易行又客观科学的方法。