道路线形与道路安全性关系的统计分析

针对国内道路交通事故资料调研困难的现状，采用常用的前／后分析法原理对同一条道路不同路段进行分析，这样利用较少的数据量也能发现与道路安全有关的规律。为此提出了针对两种不同情况的统计分析方法和相应的事故概率计算、对比和对比结果置信度检验的公式。应用此法重点对高速公路的线形指标与道路安全性的关系进行了分析。     

基于双语对齐的汉语–新蒙古文命名实体翻译

汉语–新蒙古文命名实体翻译在跨汉语–新蒙古文信息处理中具有重要意义,而直接使用机器翻译的方法不能达到满意的结果。针对上述问题,提出一种从汉语–新蒙古文平行语料中自动抽取汉语–新蒙古文命名实体翻译对的方法。该方法只需对汉语端进行命名实体标注;然后基于双语HMM词对齐结果,利用滑动窗口的方法抽取所有候选命名实体翻译对;最后基于融合5种特征的最大熵模型,对所有候选翻译单位进行过滤,选取与汉语端命名实体相对应的置信度最高的新蒙古文命名实体翻译单位。实验结果表明,该方法优于基于HMM的方法,在对齐模型只是部分准确的情况下,也获得较高准确率的汉语–新蒙古文命名实体翻译对。     

求解MSA问题的新型遗传算法

为了克服传统遗传算法求解MSA问题速度慢的缺点,提出了一种新型自适应遗传算法,不使用交叉算子,只使用变异和选择算子,提出了在算法初始化时引入种子的策略,用星比对算法生成一个种子,保证了解的质量,使用灾变算子来确保算法的搜索能力,该算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体多样性和收敛深度的矛盾。     

捷联惯导系统的可观测性和可观测度研究

可观测性和可观测度分析是确定动态系统卡尔曼滤波效果的重要环节．本文首次提出了一种时变动态系统可观测性矩阵的奇异值分解分析方法，应用于捷联惯导系统初始对准过程中系统状态的可观测度分析取得显著效果，该方法为初始对准中载体最佳机动方案选择提供了依据．计算机仿真结果表明了该方法的有效性．     

山岭区低等级低指标公路路线的使用质量分析

在计算机上建立道路生成模块、车辆模型库、驾驶人模块,形成"路线-驾驶者-车辆"仿真系统,以云南省大关—永善四级公路为对象,以小客车为仿真车辆,针对常见的驾驶员类型来设置驾驶特征参数,进行了跟随路中线行驶的仿真试验,分别分析了路线上的速度特性、操纵负荷特性和驾乘舒适性.试验结果表明:只要注意相邻曲线参数的合理搭配并注意控制直线段长度,同样可以设计出速度均衡的低等级路线;回头曲线的使用和回旋线的省略会使方向盘峰值转速和侧向加速度增长率急剧增加,造成驾驶者操纵紧张以及乘坐不舒适;曲线型设计方法会明显改善山区低等级公路的使用质量,应多尝试使用.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

应用稳健估计方法计算道路线形参数

探讨了在道路数据采集后获得许多点的坐标，如何利用采集的坐标数据计算线形数据，在数据处理之前首先必须将数据分为若干组，然后利用稳健估计进行平差计算，在阐述直线与圆曲线误差方程及法方程的基础上，给出了适用于线形识别的稳健估计权迭代的数学模型，在稳健估计后将自动删除不属于该元素的点并获得参数的近似值，为获得参数的准确近似值，在不同元素之间还需要进行连接计算，之后进行平差处理，获得参数的平差值，利用平差后的参数以及各点的坐标可对平差结果进一步评价。     

既有隧道改用城市轨道交通线路的线路设计与限界分析

针对既有隧道改建为城市轨道交通线路的具体实践，建立以线路平面和纵断面设计控制点为约束条件，改建量平方和最小为目标函数，采用拉格朗日乘子法进行优化设计的方法，初步确定线路位置；建立线路贯通性与限界适应性分析的指标体系，并以此为基础，编制限界自动分析软件，确定最佳的线路设计位置，从而解决了既有隧道工程改用作城市轨道交通线路时线路贯通性和限界适应性的分析问题.     

大众快速客运系统路线的二阶段规划法

大众快速客运系统（ＭＲＴ）路线二阶段规划法首先在交通中区范围内进行ＭＲＴ的交通影响区优化，然后再在交通小区范围进行路线合理步行区优化．该方法符合ＭＴＲ系统的特点和路线设计的要求，减少了计算量，应用于鞍山市轻轨路线的设计，证明是可行的     

优化支持向量机核参数的核矩阵方法研究

参数选取问题一直是支持向量机研究的热点.虽然核校准(KTA)方法广泛应用于支持向量机参数优化问题中,但是它仍存在不足.以核矩阵为研究出发点,深入分析了采用核校准方法优化核参数对分类性能的影响,然后综合核校准方法和特征空间中样本集的分布提出了一种核校准改进方法.对比实验表明该算法是有效可行的.