独立混沌驱动法识别网络耦合参数

文章设计了一个参数自适应反馈控制方案,可使得耦合网络与独立的混沌系统渐近地达到同步,该方案以独立混沌系统为驱动系统,克服了以耦合网络为驱动系统而可能存在的状态线性相关性,从而识别出耦合混沌系统的耦合参数,耦合Chua电路的数值仿真进一步表明了该方法的有效性.     

基于多层分块的异常行为检测算法

为了快速高效地实现复杂场景下的异常行为检测,提出了一种基于多层分块的异常行为检测算法。首先对训练集中的图片进行多层分块处理;然后对图片中的各个分块进行多维光流特征提取,经过特征融合生成相应的描述向量,用于构建正常字典;最后基于正常字典对测试样本进行稀疏重建代价(SRC)的计算来分析数据的异常度。实验是在两个标准视频集上进行的,实验结果证实了提出算法的有效性。与当前流行算法PSO-SFM相比识别效果有提升,针对数据集PETS 2009的异常检测结果提升了1%。     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

基于证据理论的驾驶行为险态识别方法

针对驾驶过程中危险性驾驶行为状态的有效辨识问题,基于证据理论提出一套系统的驾驶行为险态辨识方法.在设定的显著性水平下,采用因子方差分析法,从驾驶行为状态因子中提取若干因子构建驾驶行为险态辨识特征集.在此基础上,分别采用贝叶斯模型、FCM模型、神经网络模型,构建3类驾驶行为险态辨识器,实现驾驶行为危险状态辨识.针对3类辨识器辨识结果的差异性,采用D-S证据理论,对3类模型的辨识结果予以融合,实现了驾驶行为状态危险等级的融合识别.最后结合实例予以试算,结果表明,对于危险性驾驶行为状态的误判率为1.73%,方法具有可行性.     

基于用户行为的自动任务识别技术研究

自动任务识别是多任务工作环境下自动任务管理技术的关键,其中对窗口切换历史信息采用Bron-Kerbosky算法来聚类同一任务的窗口,已经被国外研究者采用.然而,该方法仅适用于短时间、较少任务的识别,而对长时间下多个工作任务识别缺乏有效性.本文创新性地提出将窗口切换历史聚类结果与基于焦点时间的窗口重要性相结合形成任务向量,再运用模糊KCenter聚类算法求解任务窗口集合来实现长时间工作环境下多任务识别的方法.实验结果表明,该方法能有效识别长时间工作环境下的多个任务且具有较高的准确率.     

基于隐马尔可夫模型的ATM机用户异常行为识别

提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法.对ATM机前用户存(取)款行为的视频序列用Hu变换提取运动目标的行为特征,采用Baum-Welch算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为.用Matlab对ATM机用户运动行为的模拟视频进行实验仿真,结果表明:该方法对ATM机前的用户行为具有较高的识别率.     

基于驾驶行为共性的回波速度解释及仿真

为了解释车流回波速度现象,提取出驾驶行为共性: 驾驶员利用与渴望车速对应的心理车头距判断前方的交通流状况;加速或减速行为是驾驶员根据前方车传递的交通信息和自己对此信息的时间和空间理解来进行的,并且以回波速度向后传递.利用数学方法描述这些驾驶共性,建立了以车头距和驾驶员反应时间等为参数的回波速度模型,解释了车流回波速度现象.使用MATLAB软件对回波速度模型编程,数值仿真加速与减速时回波速度曲线.仿真结果表明:驾驶员反应时间明显影响回波速度,在交通流由自由流转变为拥挤流时的临界车流密度(ρc=25.1 vehicle/km)处回波速度最大(cmax=19.8 km/h),其大小与相关文献提供的数据吻合.     

基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统研究

针对传统车载交通信息数据发布系统存在操控复杂、用户体验效果差、响应时间过程等问题,提出一种基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统。在车联网环境下,设计车载交通信息数据实时发布系统的硬件部分,其主要包括ARM处理器、GPS接收模块、行车记录信号采集模块、接口模块、存储器、车载网络、报警模块等。通过层次分析法对主因子决策权重进行分析,对驾驶行为特征进行提取,提取结果即为驾驶行为识别结果,根据识别结果和交通安全调查结果得到影响驾驶员行为的关键组成因子,实现对异常汽车运行信息和异常驾驶行为信息进行警报处理。实验结果表明,所研究系统易于操控,并具有良好的人机交互体验,能够减轻驾驶员心理负担,提高驾驶安全性,且响应时延低。     

基于车辆车载诊断数据的山地城市道路异常驾驶行为空间分布特征

为了探究山地城市异常驾驶行为的空间分布规律,基于车辆车载诊断(on-board diagnostics, OBD)数据建立了异常驾驶行为空间分布规律模型。首先,以重庆市6条主干道130个路段为研究对象,定性分析道路坡度、弯度、公交站和开口与异常驾驶行为间的关联性;然后,分别构建Possion回归模型和零膨胀Possion回归模型(ZIP)、零膨胀负二项回归模型(ZINB),对急加速、急减速、急转弯和超速行为发生频率的空间分布特征进行了描述;最后,随机选取路段进行模型验证。结果表明：对于急加速率、急减速率空间分布特征,Possion回归模型拟合效果较优,绝对误差集中在-20%～20%;急转弯率适宜采用ZINB回归模型,80.77%的绝对误差分布在-0.005～0.005;超速率适宜采用ZIP回归模型,71.15%的绝对误差基本分布在-0.002～0.002。     

C型臂X光机空间定位指示系统

采用单片机控制方式设计了C型臂X光机空间定位指示系统.该系统对接收到的信号进行处理后输出控制信号.控制信号控制四个电机运动,每个电机执行一个坐标方向上的运动状态.空间定位指示控制系统由输入控制、图像采集、通讯、单片机控制、显示和电机运动等系统组成.空间定位指示系统有计算机控制和按键输入控制两种控制模式.本文主要介绍了按键输入控制.     

基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为智能识别

针对Android系统提供的基于应用权限授权的安全管理机制粒度较粗,并且一旦用户对应用软件授权即无法更改或追踪权限使用的问题,提出了一种基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为识别方法.该方法综合考虑软件运行时的用户操作场景和用户行为习惯以及软件权限等特性,抽取软件是否为系统应用、权限使用时是否有用户操作、软件是否申请了过多的权限、是否存在敏感权限组合、权限的使用是否存在突发性等作为分类属性,并通过对Android安全框架的扩展,实现了对恶意行为的实时分析和处理.实验结果表明,所设计和实现的Android软件恶意行为智能识别技术具有较高的识别率和较低的误报率,并且对系统性能的影响较小,可以有效增强Android系统的安全性.     

驾驶模拟器在驾驶行为和心理影响因素研究方面的应用

本文综述了国内外利用驾驶模拟器进行驾驶行为和心理研究的现状。对影响驾驶行为和心理的因素进行分类,归纳了综合表征影响程度的评价指标,并对相关实验样本取样、设备及实验过程的研究进展进行了研究与分析。     

考虑对象方向关系的密度聚类算法

 聚类分析是数据挖掘的一个重要研究方向.为了在大规模空间数据库中发现任意形状的聚类,Martin Ester等提出基于密度的聚类算法DBSCAN.针对DBSCAN处理聚类边界对象的不足,提出了聚类时考虑对象方向关系的改进算法,实验表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能得到更好的聚类结果.     

基于驾驶适宜性检测的驾驶技能评价方法研究

为了研究不同驾驶员个体之间的驾驶适宜性差异,基于驾驶适宜性检测数据,研究了驾驶技能评价方法。通过驾驶员驾驶适宜性检测试验,筛选出有效试验样本54例。研究了各项驾驶适宜性检测指标评价结果的等级划分方法和和驾驶技能评价方法。研究结果表明:基于驾驶适宜性检测可将驾驶员划分为优秀、良好、一般、较差和差5类;通过对54例试验样本的驾驶适宜性检测,得出优秀、良好、一般、较差和差5类驾驶员分别占比为38.89%、22.22%、20.37%、12.96%和5.56%。     

驾驶行为对重型柴油车实际道路行驶排放测试的影响

为探究驾驶行为对重型柴油车实际行驶污染物排放的影响,利用车载便携式排放测试系统(PMES,portable emissions measurement system)对3辆车分别进行了平稳驾驶、正常驾驶和激烈驾驶共9次PEMS试验.对每辆车前后3次试验的市区、市郊、高速路段和总行程路段动力学参数v·apos[95]和比排放进行了计算,并利用动力学参数v·apos[95]对污染物排放特性影响进行了深入分析.结果表明:相较于平稳驾驶,正常驾驶和激烈驾驶行为下3辆车NOx比排放增加33.73％～621.10％,PN比排放增加21.26％～122.40％;同时CO比排放与车辆动力学参数v·apos[95]之间无明显影响关系,市郊、高速路段NOx比排放和PN比排放与车辆动力学参数v·apos[95]存在较强的相关性,可见其驾驶行为对车辆排放的影响不容忽视.     

基于方向信息的指纹图象分形压缩

提出了一种根据指纹图象方向信息进行图象压缩的方法。首先,将指纹图象按照其纹理方向信息进行分块,将同一块内的图象数据沿纹理方向排列成一维数据,然后再用分形压缩编码方法进行压缩。该法很好地解决了分形图象压缩算法在处理指纹图象时的局限性,具有很高的压缩效率和编码速度、较小的图象恢复误差,并可对指纹图象进行修复等优点。最后给出了实验结果,证实了该方法的优越性能。     

Molecular identification and phylogenetic position of Cuora yunnanensis

The Yunnan box turtle (Cuora yunnanensis, Boulenger, 1906), which has drawn much attention in conservation biology, was regarded as extinct since it was previously known only from 12 specimens collected in Yunnan, China, before 1908. Recently, live specimens have been discovered which are suggested to be C. yunnanensis. To determine whether the newly discovered specimens are really C. yunnanensis, we have established a molecular phylogeny, with a 1725-bp fragment of mitochondrial DNA, using samples from three live individuals of C. yunnanensis, together with sequence data from a museum specimen of C. yunnanensis (MNHN 1907.10) and other members of the genus Cuora. We found that the three newly discovered individuals and the old museum specimen of C. yunnanensis are very similar both in morphology and in mitochondrial DNA sequence, suggesting that the three new individuals are the very C. yunnanensis, and thus the species is not extinct. Our phylogenetic analysis also demonstrates that C. yunnanensis is not of recent hybrid origin, but rather represents a distinct evolutionary lineage.     

考虑驾驶员行为特性的行车安全仿真试验

为了分析驾驶员行为特性对行车安全的影响状况,首先建立了基于MATLAB/Simulink和ADAMS联合仿真的人—车—路闭环系统,通过不同车速下的双移线和蛇形线的闭环仿真试验验证了该系统的有效性。此外,在综合国内外学者研究成果的基础上,综合驾驶员的生理、心理特性和疲劳程度将驾驶员的驾驶特性分为12类,并确定相应类型驾驶特性的表征参数。选取某省道设计方案的部分路段为试验路段,对不同类型驾驶员在弯道上的行车安全以及不同疲劳程度的驾驶员在恶劣天气下的行车安全进行正交试验设计,基于人—车—路闭环系统开展虚拟行车仿真试验。试验数据的极差和方差分析结果显示,驾驶员疲劳程度对行车安全状况影响显著,在雨天与冰雪等恶劣天气下行驶时车速是影响行车安全的决定性因素。     

驱动工况下最佳效率的电力驱动系统控制分析

为实现电力驱动系统中电池和电机的优化匹配控制,针对混合动力电动汽车电力驱动系统在放电时的工作特性,以镍氢电池和永磁无刷直流电机为研究对象,在电池、电机性能实验研究的基础上,建立了驱动工况下的电池放电效率和电机效率数值模型,得到了电力驱动系统最佳效率和电机输出转矩的数学表达式。提出了提高电力驱动系统工作效率的控制策略,仿真结果表明,所设计的控制方法可有效提高电力驱动系统的工作效率,实现了整车动力性和燃油经济性的优化匹配。     

基于智能天线的通信测向方法

TD_SCDMA标准采用了智能天线技术,提高其定位精度是目前亟待解决的关键问题.针对8阵元智能天线CDMA系统,提出了一种测向定位新方法.该方法根据预多波束智能天线的特点,利用接收信号的功率特性估计移动台方位角.该系统大大提高了同时定位用户数,计算复杂度小,适用于TD_SCDMA系统定位.仿真表明该系统定位精度较高.