基于模糊神经网络的地图匹配算法

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置.     

基于泛在位置数据的城市道路网精细建模

为解决当前城市道路网自动提取方法难以同时对道路几何、拓扑、语义进行精细建模的问题,提出一种基于泛在位置数据的城市道路网一体化精细建模方法。首先,利用轨迹转向角热点分析方法提取道路交叉口区域,对交叉口和路段进行分治;然后,识别道路交叉口的出、入口点,分别采用低频轨迹聚类和交叉口连通性分析方法,识别交叉口的转向模式,并对路段轨迹进行分类,在此基础上对道路网几何、拓扑结构进行精细建模;最后,利用自然语言处理和地图匹配技术,利用位置文本数据和车辆轨迹数据提取道路名称和平均速度等信息,实现道路网几何、拓扑、语义精细建模。研究结果表明:本文方法能够用于快速获取城市道路网几何、拓扑、语义信息并精细建模。     

基于WSN节点定位与道路方位信息的地图匹配改进算法

全球定位系统具有高精度、低成本、实时性好等优点,但由于市区卫星信号容易受遮挡,GPS无法有效发挥作用,因此结合无线传感网络节点定位技术,可以提高地图匹配算法的匹配精度.根据航向角、道路倾角以及定位点到候选路段的距离等信息,对车辆导航系统中的地图匹配算法进行分析研究,在已有权重算法的基础上,提出一种基于方位信息度地图匹配的改进算法,并利用MATLAB环境下进行仿真实现.     

地图匹配算法中的待配路段快速筛选方法

针对车辆导航定位系统地图匹配算法中传统的平面式网络划分结构,提出了一种基于两级交错式网络划分策略的待配路段快速筛选方法、详细分析了该算法的实现原理．并讨论了与之相关的网络路段信息的提取与存储技术．实验结果表明,采用该方法可有效减少空间数据检索表数据量,提高实时匹配时路网的搜索效率;解决了因网格疏密程度引发的数据存储量、索引时间与网格所包含的有效信息量之间的矛盾;使匹配计算的路段搜索过程与传统方法相比变得简单、方便、明了．     

角度和距离分段占优地图匹配算法

为了更好的实现车辆导航系统的实时性和精确性,研究了地图匹配算法的各要素。采用两级交错式网格划分,并结合全球定位系统实时水平估计误差实现对电子地图待匹配区域划分。利用车辆行驶位置、方向、道路几何拓扑关系和行驶角度变化率,提出了一种基于角度和距离分段占优的地图匹配算法。试验结果表明:本文建立的地图匹配算法能够准确、快速地实现车辆导航定位功能。     

基于Android移动终端的车辆导航地图匹配算法研究

基于Android移动终端设计了一种基于路网拓扑结构的地图匹配算法,将地图匹配分成定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测等4个相对独立的过程.算法在过滤掉异常定位数据后采用航位推算进行补偿,使用考虑距离和方向两种要素的加权评估模型确定匹配路段,在确定匹配位置时对常用的垂直投影进行改进,得到一种优化方法.结果表明,该算法具有较高的路段识别正确率,优化方法相对于垂直投影法在位置精度上有所提高,地图匹配效果好.     

基于路段二级模糊评判的路网运营安全性研究

将影响路段全天候运营安全的因素进行层次划分，在规范和一定的数据统计基础上，建立了模糊判断矩阵．通过层次分析法和专家评分法，确定各因素的权重，采用梯形隶属函数，对道路运营安全服务等级进行二级模糊综合评判．提出根据各路段在路网拓扑结构中的重要程度、两端连接路段的数量、路段历史交通量以及道路设施类型等4个方面，确定路段权重的思想，并通过对路段评判结果的加权求和来评定高速公路路网安全性．最后以算例说明评价过程．     

动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法

针对低频采样时地图匹配算法易出错、稳定性差等问题,提出了一种基于动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法。引入动态距离权重因子优化路段检索区域,计算定位点与候选道路间的匹配度M,其数值较大的候选路段所对应的为最终确定的候选路段。研究结果表明:本文提出的匹配算法的单点匹配时间约为5.20 ms,匹配准确率可以达到90%以上,优于其他3种对比算法。     

基于路网拓扑特性及先验知识的地图匹配算法

基于最大似然估计原理,提出了地图匹配的统一数学模型.将二维地图匹配算法的估计拓展到多维估计,利用道路网络的拓扑特性及先验知识修正前述算法.通过先验知识数字化,用代价函数将基于拓扑特性和先验知识的地图匹配算法纳入统一数学模型中.通过在香港大量的车辆定位实验,及参数修正和模型改进,对前述算法进行验证.实践表明,通过综合利用全球定位系统、航位推算以及数字地图道路网络等多种信息,该地图匹配算法在大规模复杂网络以及高楼环绕的场合可以达到很好的定位效果.     

基于模糊逻辑的综合地图匹配算法

车辆导航系统大都采用航位推算和GPS来估计车辆的位置,由于受GPS噪声的影响,实际测量的位置往往带有偏差。应用数字化道路图的地图匹配算法可以解决这一问题。提出基于模糊逻辑理论的综合地图匹配算法,充分考虑了道路几何特性以及GPS测量数据的偏差特性,实验证明该算法是有效和可用的。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

基于模糊决策网格的维护策略选择模型

以传统决策网格为基础,通过模糊化方法建立了维护策略选择模型.以平均故障时间和故障频率作为决策变量而构建决策网格图,建立了不同网格区域所代表的维护策略以及决策变量的隶属函数,运用模糊加权平均算法评估设备备选维护策略的满意度,同时,建立维护策略成本满意度的模糊集,运用模糊加权平均算法确定其最优维护策略.实例分析结果表明,运用模糊理论所构建的维护策略选择模型较好地解决了传统决策网格的决策偏差,考虑了决策变量权重与策略成本而具有较好的灵活性和实用性.     

Fuzzy comprehensive evaluation for decision making of water saving irrigation system

ThebenefitofinvestmentforalargerscaleWSISiscloselyrelatedtoreasonableplanninganddesigning ,andtheim portantrequirementforplanninganddesigningistodecidewhichirrigationtechniquewillbeusedforWSISatfirst[1 ] .Manyfac torshavetobeconsideredinthestageofplanning ,andmostofthemarehardtobeanalyzedquantitativelynowadays[2 ,3] ,theexperiencesofexpertsanddecisionmakersplayleadingroles,butthiswoulddeviatefromobjectiverealityowingtothedecisionmakersaredifficulttoavoidasubjectivityandone sidedview[4] .Bec…     

连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制

化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。     

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.     

基于MapX的分层路网拓扑结构的构建方法

最优路径规划是车载导航系统最主要的功能之一,而实现这一功能的关键在于构建道路网络的拓扑结构.针对这一问题,首先利用MapInfo对道路网络进行分层处理,添加道路的等级、方向等与导航密切相关的属性信息;再通过MapX控件及其基本分析函数,在Visual C++6.0平台上完成道路网络的预处理;最后按层次提取道路的交叉口、路段的拓扑信息和属性信息,并自动存储于Access数据库中,以便供最优路径规划计算所用.实验结果表明,经过分层抽象处理之后,重建的高层路网数据规模骤减,这为路径规划的实时性提供了良好的基础.     

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的Job shop生产调度问题,建立了基于模糊规划理论的不确定Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性,并就结果进行了讨论。     

动态联盟伙伴选择问题的混合计算方法

针对已有伙伴选择问题方法的不足,以最小化竞标花费,交通运费和拖期惩罚成本之和为目标,给出伙伴问题的0-1整数规划模型,并提出了求解问题的混合遗传算法.该算法用染色体的编码确定合作伙伴的组合,结合专家经验,通过模糊神经网络对人工给定的隶属函数和模糊规则进行修正,用所得到的结果改进合作伙伴的组合.实验结果表明,模糊神经网络的使用提高了模糊推理的准确性,进而也提高了混合算法的有效性,使其具有比普通遗传算法更好的寻优能力.