基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

任务教学法在高职英语阅读课型上的应用

本文讲解了任务教学法在高职英语阅读教学中的具体运用。着重分析了其发展的理论来源与将其应用于英语阅读课型上的可行性,探讨了任务教学法在高职英语阅读教学中的重要意义。     

基于卷积神经网络超分辨率重建的遥感图像融合

为了充分利用多光谱图像的空间信息,获得更好的融合结果,本文提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超分辨率重建的遥感图像融合方法。该方法首先对多光谱图像作IHS变换,选取亮度分量I进行基于卷积神经网络的超分辨率重建(super-resolution convolutional neural network,SRCNN),增加扩展后图像的空间细节信息;然后对重建过后的多光谱图像的亮度分量I和全色图像进行基于小波变换的融合,融合规则为绝对值最大,改变传统算法中融合图像的高频分量全部来源于全色图像的情形;最后逆IHS变换得到分辨率较高的多光谱图像。实验结果表明,该算法的融合效果优于其他对比算法,能有效地降低图像融合过程中空间信息和光谱信息的损失。