高速公路交通事件延误的模糊预测

在对高速公路事件延误进行实时预测时,首先需要精确预测出事件发生期间的交通流量和通行能力、事件持续时间及车辆到达事件点的时间等参数.事实上,用于确定这些参数的信息是非常复杂的,得到的这些参数值是模糊的,而其变化范围是可以精确确定的.充分考虑上述参数的模糊特性及事件发生期间的交通流量和通行能力的模糊关系,运用α截集表示车辆到达离去曲线,建立了交通事件延误模糊预测模型.利用2001年6月16日发生在美国210-E高速公路的交通事件验证了该模型的可行性,并分析了事件发生期间交通流量、通行能力及事件持续时间的模糊度变化对延误预测结果的影响.     

数据压缩的快速算术编码

描述了一种对普通数据进行压缩的快速自适应算术编码方法,它适应于文本,图像,语音等各种类型的数据。本算法由一种新的比特级算法和一种裂位技术组成。对于执行高压缩率的操作时,用高阶马尔可夫模型建立每一可能事件发生的概率表。编写了相应的测试软件,并给出了一些模拟结果来展示该算法的压缩效率。     

一种改进的最优保存人机交互遗传算法

提出一种改进的最优保存的遗传算法IGABP，通过对个体进行局部改进，并且通过提高交叉、变异操作生成最优解的概率．极大的改进了算法的效率．理论分析和实际应用都证明了算法的有效性．     

基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型研究

通过构造新的差值-比例矩阵,对2012年的沪铜期货价格建立了基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究.结果表明,基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度,说明了此变权组合预测模型是有效的.     

基于RTP的多媒体可靠实时传输

提出一种具有QoS保证的基于RTP可靠实时媒体流的传输方案 .利用RTP/RTCP协议提供的反馈信息 ,采用调整视频发送码流的自适应算法 ,减少了码流受网络拥塞的影响 ,提高RTP流的平稳性 .并且提出FEC法和有选择重传法进行差错控制 ,有效降低丢包率 ,提高了视频的质量     

基于电磁传感器的智能车设计与实现

设计了基于电磁传感器的自动循迹智能车。使用32位单片机MCF52259作为核心控制单元,设计了电源模块电路、停车检测电路、电机驱动电路及信号采集电路,采用PID控制算法使得智能车自动采集路径信息,控制电机加减速、舵机转向,实现了智能车的自动循迹行驶功能。     

一个新数论函数的均值

数论函数的性质研究在数论中占有举足轻重的地位,很多函数的单个取值是没有规律的,但是其均值往往具有非常规则的渐近公式。美籍罗马尼亚著名数论专家F.Smarandache教授引入了简单数的概念。如果正整数n的所有真因子的乘积不超过n,称n为简单数。令A表示所有简单数集合,既有A={2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,17,19,21,…}.容易看出n有4种情形,即n=p,n=p2,n=p3,n=pq,其中p,q是不同的素数。关于简单数的性质及相关的均值问题已有不少学者进行了研究,也获得了一系列有意义的研究成果。文中研究了一个类似欧拉函数φ(n)的新的Smarandache可乘数论函数J(n),其中J(n)为模n所有原Dirichlet特征的个数,即J(n)=n∏p|n(p-1)2.利用初等数论的方法解决了J(n)可乘数论函数在简单数序列中的均值问题,并给出了一个有趣的渐近式,即对任意x∈R,x≥3,有渐近式Σn≤x,n∈A J(n)=Dx4+Ox4ln lnx ln()x,其中D为可计算的常数。从而丰富了数论函数的内容。为以后更多的学者研究数论函数在特殊序列上的性质提供了参考依据。但是,文中只研究了此函数在特殊数列上的性质,是否在其它数列上也有简单的渐近公式值得更多的学者去讨论和探究。     

一个基于模式匹配入侵检测技术的防信息泄露系统的设计与实现

本文通过对当前基于模式匹配的网络入侵检测技术的深入研究,设计并实现了一个企业网上的轻型防信息泄露系统．该系统利用改进的多模式匹配查找算法,能够快速有效地针对多关键字进行内容过滤．     

基于FPGA并行分布式算法的FIR滤波器的实现

采用FPGA实现FIR数字滤波器硬件电路的方案,基于只读存储器ROM查找表的并行分布式算法,设计文件采用Verilog HDL语言进行描述.该设计方案在MAX PlusⅡ上进行了实验仿真和时序分析.结果表明:它克服已有软件和硬件难以达到的对信号处理缺陷,既具有实时性,又兼顾了一定的灵活性,完全可以达到实际应用的要求.另外,对优化硬件资源利用率、提高运算速度等工程实际问题也进行了探讨.     

二项式系数的均值不等式

本文得到二项式系数的算术与几何平均值不等式以及广义积分插入。(1)Gn+1≤{P∫∞0[∏nk=0(x+nk)qk]-p-1dx}-1/p≤An+1;(2)e≤limn→∞{P∫∞0[∏nk=0(x+nk)]-(p+1)/n+1dx}-1/p≤2;(3)Gn+1≤J(a,q,p)≤J(a,q,p,l,λ)≤An+1在此,J(a,q,p)={P∫∞0[∏nk=0(x+nk)qk]-p-1dx}-1/p;J(a,q,p,l,λ)={P∫∞0λ-1[∏nk=0(l+λ(x+nk))qk-l]-P-1dx}-1/p