基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

基于两级模糊识别的桥型方案优选模型

根据桥型设计方案资料,对包含定性指标的桥型方案进行客观评价。以马洋大桥设计方案为研究案例,根据两级模糊识别原理,提出定性指标相对隶属度确定方法,采用多目标最大距离法计算指标权重,建立基于两级模糊识别的桥型方案优选模型。优选结果为矮塔斜拉桥方案,符合客观实际。     

两个图的Laplacian谱距离

把两个图的邻接谱距离推广到两个图的Laplacian谱距离,给出了任意两个图的Laplacian谱距离的一般性结果,最后计算出了一些特殊图的Laplacian谱距离。     

叙事声音中的性别与距离——以“私奔”情节为例比较《美狄亚》与《朱丽小姐》

在叙事作品中,声音是价值观的载体,它不仅体现了人物的价值观也体现了隐含作者的价值观。文章以共有的"私奔"情节为基点,从叙事声音的角度阐释并比较了《美狄亚》和《朱丽小姐》两部作品中隐含作者与女主角之间的关系,认为尽管这种关系受到自然性别差异的影响,但更多地源自不同文本叙事策略的限制。因此,在阅读时应当避免从现实作者的喜恶出发,割裂甚至扭曲文本本身的意义。     

接缝角度和针距对涤棉面料接缝强力指标的影响

选择了3种具有代表性的涤棉面料,采用二次通用旋转组合法设计实验方案,缝制了不同方案下的平缝试样,建立了针距、接缝角度与接缝强力指标的回归方程,分析了各因素对涤棉面料接缝强力指标的影响．实验结果表明：针距越小,面料的接缝断裂强力越大;接缝断裂强力在接缝角度为0°、45°、90°时较大;接缝断裂伸长率和断裂功均在接缝角度为45°左右时出现高峰;平纹的接缝断裂强力比斜纹稍微大点;面料的平方米克重越大,接缝断裂强力也越大．     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

基于跳数阈值和节点分类的DV-Hop改进算法

为提高DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法在随机传感器网络(WSN: Wireless Sensor Networks)中的定位性能, 提出一种基于跳数阈值和节点分类的改进算法。该算法信标设定跳数阈值选择较远的信标估计平均每跳距离, 未知节点根据跳数信息对信标进行分类, 并计算与信标的加权修正距离。同时仿真研究了节点密度、 信标比例、 节点通信半径对算法性能的影响。仿真结果表明, 在随机网络中改进算法能更好地估计跳距信息, 并有效提高定位精度和降低最大定位误差。     

AODV-FABL路由协议的优化及其军事应用

为提高数据分组传输的稳定性, 对AODV FABL(Ad-Hoc On-demand Distance Vector-Fast Adaptive Backup Local）协议进行优化, 提出了AODV-OFABL（AODV Optimize Fast Adaptive Backup Local）路由协议。该协议对HELLO消息格式内容进行修改, 结合现今部队编制及作战实际, 建立特种作战、 野战及城市战模型, 并利用NS3软件进行仿真, 寻找不同作战模型的最佳匹配路由。实验结果表明, AODV-OFABL协议可提高分组投递率, 均衡能量, 降低节点死亡率, 更适用于野战中, 在网络拓
扑的停留时间为60 s时, 分组投递率达到97%, 平均时延降到320 ms。     

基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.     

自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法

多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点 MN 的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现 WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。