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1.
基于信息融合的汽车防撞决策系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
廖传锦  黄席樾  柴毅 《系统仿真学报》2004,16(7):1589-1592,1596
研究并提出了基于多传感器信息融合的动态目标跟踪算法来实现防撞系统的信息获取,并引入预测残留误差来修正跟踪残留误差不能完全反映不可预测的信息所带来的误差;研究了驾驶过程状态信息的表达方法,建立了汽车一环境状态特征模型,描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。  相似文献   
2.
针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到振动诊断领域,提出对振动信号进行多重分形谱参数(|B|,α0,Δα和Δf)故障特征分析,并将α0用于故障诊断.首先分析了振动信号的多重分形特性;然后提取振动信号的4种多重分形谱参数特征,并进行了比较;最后用支持向量机算法实现振动故障诊断.研究表明:去除趋势后,振动信号的波动呈现显著多重分形特征,正常状态振动信号的α0明显大于故障状态,而振动信号的|B|,Δα和Δf特征变化规律则不明显;α0作为故障特征量,能有效地区分正常状态与故障状态,有效实现了振动故障诊断.  相似文献   
3.
基于GIS的通信光缆故障检修保障系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
光缆一旦发生故障将严重影响正常通信。为了解决光缆故障带来的严重后果,根据光缆网络在地理分布上的空间及环境特征,以地理信息系统(GIS)为基础对光缆及沿线信息实现空间数据库的管理和对故障位置的快速、准确定位,同时给出故障地点及周围的地形地貌等多媒体信息;结合GIS的缓冲区和路径分析功能,搜寻到达光缆故障点的最佳路径,并进一步给出处理故障的应急决策方案。该应用在有效的管理通信光缆资源,缩短抢修时间,减少因故障的发生而带来的损失方面取得了满意的效果。  相似文献   
4.
基于加权主元分析(WPCA)的人脸识别   总被引:9,自引:0,他引:9  
将特征加权和主元分析相结合,提出了一种新的加权主元分析方法;这种方法先根据加权重建误差最小化,计算出各类训练样本的加权子空间,然后计算测试样本点到各加权子空间的距离,并根据该距离进行分类识别.最后,通过对剑桥ORL数据库进行的试验证明,该方法与传统的主元分析相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率.  相似文献   
5.
基于模糊预测的建设工程单方造价快速算法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于模糊理论和指数平滑预测相结合的方法,给出了以预测单方造价为基础的投标工程单方造价快报算法。其算法具有普遍的应用价值。  相似文献   
6.
分析了Takagi-Sugeno(T-S)模糊控制稳定性,其中Lyapunov函数包括公共二次型Lyapunov函数、分段二次型Lyapunov函数、模糊Lyapunov函数、非二次型Lyapunov函数、齐次多项式型Lyapunov函数,控制律包括并行分布补偿控制律、非并行分布补偿控制律和齐次多项式型参数化控制律。基此,通过采用Polya定理、齐次多项式技术等,给出T-S模糊控制的稳定性的充要条件的逼近方法。  相似文献   
7.
基于道路儿何模型的单目测距算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在研究前方障碍物识别及高速公路几何模型基础上,对其左右边缘线的几何约束关系进行了讨论,分析了常用的多目测距算法的不足,提出了一种实时、有效地利用计算机视觉原理实现单目测距的求解高速公路上障碍物距离测算方法.实验证明,系统的实时性好,精度高,达到了实用要求.  相似文献   
8.
为了降低无线传感器网络的通信开销,减少搜索目标节点的查询次数,以提高无线传感器网络的生存周期;提出了构建具有小世界特性和幂律分布的复杂网络的网络结构,引入谣言传播机制.结合择优连接机制,建立一种新的查询方法.借助GPL模型的拓扑模拟器BRITE产生了不同尺度的仿真网络.针对查询通信开销和算法覆盖度两个重要指标,测试传统的flood-ing算法和本文的方法,结果表明,本文的查询方法的通信开销小于flooding算法的一半,算法覆盖度与flooding算法相当.  相似文献   
9.
计算机视觉中双目视觉综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
沈洪宇  柴毅 《科技资讯》2007,(34):150-151
双目视觉是利用已经标定了的不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景得到两幅二维图像,应用图像处理、图像匹配、三维重建等方法处理,实现从二维图像恢复场景的三维图像的一种模拟人的双目视觉的方法,本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法;并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明.  相似文献   
10.
基于半监督学习能够有效降低人工标注成本,以及增量学习可以加快训练速度,避免数据量大时训练时间过长等特性,本文提出了一种半监督增量式SVM算法.在算法中,首先对已标记样本进行训练得到初始分类器,然后利用此分类器对新增样本进行标记,最后结合KKT条件选择合适的样本对分类器进行更新.每当有新样本加入便执行以上过程,以保证分类器得到及时更新.将该算法运用于6135D型柴油机的故障诊断中,并与传统SVM算法和增量式SVM算法进行了对比,证实了本文所提算法的可行性与有效性.  相似文献   
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