数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

篮球比赛中三分远投运用的探讨

通过现场观察、统计和数据的归纳整理,对远投命中率、个人和战术三分球、远投区域、远投时间和远投队员等进行讨论和分析．篮球比赛中,必须加强终场前的远投战术配合训练,提高战术远投,加强弧顶和两侧底角区域的远投,提高组织后卫和中锋的远投能力,提高远投队员的心理训练水平和对抗能力．     

交流调速系统的自学习控制

本文介绍了Ｉ／Ｏ映照记忆模型自学习控制的理论和方法,并用其为具有重大节能意义的泵类、风类机类等交流调速装置设计通用的智能控制器,以实现对期望转速的跟踪控制．文中给出了统一的系统模型描述、学习控制原理及初值控制的处理方法．     

高校课程评估方案设计的原则

开展课程建设和课程评估工作是保证高校人才培养质量的有效策略，而制定科学的课程评估方案则是高校开展课程建设的核心问题。当前课程评估工作中存在对评估缺乏正确的认识、指标的封闭性、过程缺乏规范性、结论缺乏动态性等方面的问题。因此，课程评估方案的设计应遵循科学性、目标性、基础性、信度和效度、定性与定量相结合、以评促建的原则。     

关于完善高校内部审计机制的思考

通过对建立与完善高等学校内部审计机制的必要性及内部审计机构设置的阐述,来分析如何发挥高校内部审计机制的作用。     

多元文化语境下的跨文化交际

多元文化时代中跨文化交际面临新的挑战即人际间跨文化交际信任危机感增强,个性文化日趋复杂。多元文化语境下跨文化交际者应承认文化多样性,平等性和互补性;增强自我意识能力,成为“多文化人”。     

高等教育中的研究型学习

学习的重要方式是读书,研究的重要方式是写作,而写作与创新密切相关.在大学教学中,应提倡和培养研究型读书.这包括周密而审视的独立式读书法和互惠的合作式读书法.这样的读书还可以配以一些写作活动,来进一步深化学习与研究.在当前的高等教育中,不仅要强调理念上的正确治学之道,更要注重其方法,将其落到实处.