道路曲线数字化数据处理的平差模型

采用平差理论建立了道路线状要素（如道路直线段、圆曲线和缓和曲线以及其组合曲线）数字化数据几何纠正的数学模型,并给出了衡量数字化成果质量的精度方法．这些工作对研究并解决GIS数据的精度评定和质量控制具有实用参考价值．道路曲线数字化数据处理的平差模型@孟晓林@刘大     

GIS数字化数据的平差模型及软件实现

从研究地图数字化中规则地物的几何约束条件出发,进一步探讨了数字化数据的平差模型和条件平差迭代计算方法,给出了其相应的精度评定指标,并在研制的1套实用数字化软件中实现．计算表明,对数字化数据进行平差处理和选代计算,对提高数字化的精度十分必要,而且由平差计算得到的中误差可以作为评定数字化结果的精度的1个参考目标,从而对GIS空间数据质量进行有效的评定和控制     

地图扫描数字化数据质量控制

针对地图扫描数字化的作业特点、数据误差来源及误差性质,研究探讨了扫描数字化地图质量控制的方法。数字化过程中质量控制主要包括:数据预处理、扫描数字化设备的选用、制图软件选择、人机交互操作误差控制,以及扫描数字化地图数据精度的检验、数据质量的评价。     

道路复合曲线放样元素的快速计算及精度评定

为了实现道路复杂曲线中桩和边桩坐标、中桩到边桩的坐标方位角等放样元素的快速计算,并保证放样元素计算的精度和准确度,总结了各种道路曲线放样元素计算的基本理论和方法,推导出道路曲线放样元素计算的基本公式,提出简明、便捷的复合曲线放样元素计算方法、精度评定方法及评定模型,并利用Visual Basic语言程序实现了道路曲线放样元素的快速计算。经某复杂立交中完整缓和曲线、非完整缓和曲线计算验证,表明该方法计算得到的放样元素与设计值之间的差异仅在毫米级,满足道路复杂曲线放样的要求。     

浅谈城市道路缓和曲线的测设

结合太原市康西路的具体情况，描述了城市道路缓和曲线的测设。通过采用测距仪和极坐标方法，利用施工导线放取道路缓和曲线的主要点，采用偏角法对道路缓和曲线布点进行详细测设，有效地提高了各主要点的点位精度，减少了测设中的误差，保证了道路缓和曲线线型的圆滑。     

仿型测量数据的预处理

对仿型复杂的物体进行数控加工,可通过测量系统对物体几何形状进行仿型测量从而完成几何形状的数字化,测量后得到的数据往往有各种各样的误差,此类数字化数据的预处理是提高最终加工精度和成品质量的重要手段。以封闭曲面实物模型为对象,采用弦高差方法对数据异常点进行剔除,提出了一种改进的减测量头半径算法用于离散数据的处理,将奇异值分解降噪方法应用到测量数据的平滑处理,并提出了一种有效的基于曲率的特征点提取和离散数据简化方法,仿真结果证明,该方法对处理测量数据有很好的效果,有效地降低了数据噪声和曲线拐点处的轨迹误差。     

基于MATLAB的数字化直流调速装置的仿真研究

对直流双闭环调速系统加入数字化的最优给定引导曲线和数字反馈环节，以优化系统的性能，尤其是稳态精度．通过MATLAB进行仿真研究，证明采用数字化控制，系统的快速性和稳态精度均得到改进．     

基于车载激光点云的道路几何信息自动化提取

为了高效地进行道路设施信息采集与数字化建模，利用车载激光点云数据构建了一种自动化提取道路几何信息的方法框架。针对激光数据的无序性和冗余性，通过网格降采样和半径滤波精简点云规模、去除噪音点；通过栅格单元划分进行点云组织和索引，合理利用点云的空间局部性、缩减运算规模；利用道路要素在高程上的层次性与路面结构的连续性、光滑性，设计了高程滤波、基于主成分分析框架的局部法向量滤波、DBSCAN聚类等方法，实现从原始点云到路面点云的精确分割；利用采集车辆的行驶轨迹信息获取道路走向，利用其方向向量与法向量进行道路横截面的划分；切取横截面后投影至二维平面，并通过滑动窗口、最小二乘等算法提取道路宽度与平纵横参数。通过提取算法与人工测量的结果对比，在复杂街区和郊区公路两个实验数据集，点云分割准确性均超过87%，完整性均超过97%，提取质量均超过86%，几何信息的平均相对误差较小，说明算法具有良好的提取质量。有限算力条件下，两个数据集中点云处理时间分别是6.864与10.078 s/km，几何信息提取时间分别是1.732和0.843 s/km。提出的方法能够很好的兼顾提取效率与精度，在复杂街区和郊区公路环境下...     

数字化成图方法质量判别探析

随着数字化成图技术的提高，传统的测图方法由于精度低、劳动强度大、成图周期长、不易修改、现势性差、效率低等原因而逐渐被数字化成图所取代．针对数字化成图的过程中可能影响成图质量的各种因素进行了一些探讨，并阐述了评价数字化地图精度的方法。     

地形图扫描矢量化质量控制方法

分析地形图扫描数字化误差来源，针对各种误差提出质量控制，并结合实例对误差作精度分析。可以为地形图扫描数字化减小误差、进行质量控制提供一定的借鉴。     

临汾屯网负荷预测分新

总结了2007年以来临汾市电网负荷预测考核指标的完成情况,对网供负荷特性进行了分析,根据地区电力负荷特点,提出了提高负荷预测准确率的措施.     

临汾电网负荷预测分析

总结了2007年以来临汾市电网负荷预测考核指标的完成情况,对网供负荷特性进行了分析,根据地区电力负荷特点,提出了提高负荷预测准确率的措施。     

基于灰色理论的蓄电池容量预测

为进一步满足电力、通信、铁路、交通管理等系统对直流电源可靠性的要求,加强对蓄电池组的在线监测及容量预测评估,针对蓄电池容量存在随温度等外部条件而产生周期性变化的特点,提出了实时在线、新陈代谢GM(1,1)预测模型,研究了GM(1,1)模型的建模方法及误差精度检测与评定方法.计算机实际模拟证明,新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测可靠程度,从而实现蓄电池容量的早期预测评估.     

线结构光三维视觉曲面测量的自适应采样与建模方法

研究了线结构光视觉传感器曲面测量数据在商用ＩＤＥＡＳ中的建模问题,提出了一种基于曲率特征的自适应采样方法和采样精度评价指标．对扫描曲线进行采样,并经过对曲线间采样点的匹配、细分生成矩型网格数据,送入ＩＤＥＡＳ系统,建立曲面的ＣＡＤ 模型．最后给出了曲面建模实例,结果表明该方法使采样点能有效地反映扫描截面曲线的曲率特征,实现了与ＩＤＥＡＳ曲面建模数据格式的转换     

评定主轴径向回转误差的最小区域环计算法

主轴径向回转误差是影响机床加工精度和圆度等仪器测量精度的重要因素。主轴径向回转误差的测量和评定,对于减少其误差,提高机床的加工精度和圆度等仪器的测量精度都具有积极作用。本文提出了一种评定主轴径向回转误差的最小区域环计算法,在计算中不需要试探,可以直接确定出最小区域环圆心移动的最佳方向和步长,较之以往的传统计算方法具有速算速度快和计算精确的特点。     

基于神经网络的男子体质健康预测模型研究

利用人工神经网络强大的函数映射能力,以体质健康各评价指标测量成绩为输入参数、体质健康总分为输出参数,建立了体质健康神经网络预测模型.该模型克服了多元回归模型需要确定数学表达式的缺点,更准确地映射出各评价指标成绩与体质健康总分之间的函数关系,并随着新样本数据而不断更新.运用所建立的神经网络模型,绘制了各评价指标成绩与体质健康总分之间的相关曲线,为学生进行科学训练提供了理论依据.     

基于神经网络的男子体质健康预测模型研究

利用人工神经网络强大的函数映射能力,以体质健康各评价指标测量成绩为输入参数、体质健康总分为输出参数,建立了体质健康神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型需要确定数学表达式的缺点,更准确地映射出各评价指标成绩与体质健康总分之间的函数关系,并随着新样本数据而不断更新。运用所建立的神经网络模型,绘制了各评价指标成绩与体质健康总分之间的相关曲线,为学生进行科学训练提供了理论依据。     

Efficient Feature Extraction Using Apache Spark for Network Behavior Anomaly Detection

Extracting and analyzing network traffic feature is fundamental in the design and implementation of network behavior anomaly detection methods. The traditional network traffic feature method focuses on the statistical features of traffic volume. However, this approach is not sufficient to reflect the communication pattern features. A different approach is required to detect anomalous behaviors that do not exhibit traffic volume changes,such as low-intensity anomalous behaviors caused by Denial of Service/Distributed Denial of Service(Do S/DDo S)attacks, Internet worms and scanning, and Bot Nets. We propose an efficient traffic feature extraction architecture based on our proposed approach, which combines the benefit of traffic volume features and network communication pattern features. This method can detect low-intensity anomalous network behaviors and conventional traffic volume anomalies. We implemented our approach on Spark Streaming and validated our feature set using labelled real-world dataset collected from the Sichuan University campus network. Our results demonstrate that the traffic feature extraction approach is efficient in detecting both traffic variations and communication structure changes.Based on our evaluation of the MIT-DRAPA dataset, the same detection approach utilizes traffic volume features with detection precision of 82.3% and communication pattern features with detection precision of 89.9%. Our proposed feature set improves precision by 94%.     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。