Kolmogorov熵在船舶电力系统可靠性研究中的应用

混沌分析和非线性特性的故障识别一直是船舶电力系统可靠性研究中的重点和难点,本文应用Kolmogorov熵分析和研究船舶电力系统的可靠性.通过计算和分析不同状态下船舶电力系统的K熵,得到了船舶电力系统的混沌定量判据,使船舶电力系统混沌分析与电力系统的可靠性研究结合起来,为船舶电力系统可靠性研究提供新的方法和思路,同时将K熵的计算数值作为电力系统中故障的特征值来识别系统的故障.实验表明了该方法的有效性和可行性.     

改进的亚像素级快速角点检测算法

针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布,但是自动化程度低而且耗时的问题,提出一种自动获取亚像素角点的新算法.该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略,先采用SUSAN算法对角点粗定位,在此基础上用Forstner算子对角点精确定位.实验证明：文中的算法不仅保证SUSAN算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且对噪声具有鲁棒性.特征点的选择过程无须人工干预,完全自动化.算法克服了手工选择特征点耗时及自动化程度低的问题,而且能提取某些特殊性质的角点,具有自动自适应检测性能和较强的实用性.     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。     

基于C-OWA算子和BP神经网络的地铁车站火灾安全评价

为克服地铁车站火灾安全指标动态性变化、耦合性作用等特征导致管理人员难以借助传统数理统计方法对车站安全做出科学且具有延展性评价的难题,提出构建基于C-OWA算子和BP神经网络的地铁车站火灾安全评价模型。首先,根据火灾发生的不同阶段并考虑人员疏散因素,构建地铁车站火灾安全评价指标体系; 然后,利用C-OWA算子对专家决策数据重新集结处理,削弱个别极值对权重的影响,提高赋权的科学性; 最后,利用BP神经网络连续自适应学习和反馈能力模拟指标复杂的耦合关系。将该模型运用在郑州地铁2号线紫荆山车站的火灾安全评价中,结果表明该车站火灾安全性高。     

基于自适应信息遗传算法的路面模量反算研究

近年来,根据FWD实测弯沉盆来反算各层路面结构模量的技术在路面结构的质量评价中广为应用。如何利用FWD反算路面模量也相应成为各方研究的热点。在本文中,作者针对于模量反算中,目标函数在最优值附近表现为大片狭长平坦区域的特点,提出了一类反算新算法——自适应信息遗传算法,提出了根据信息量大小来决定算法是否进行自适应细分模量解空间的机制,以缩小算法后期反算中的搜索空间。此外,本文还改进了实数交叉算子,使用了新的探险策略,从而加强了新算法后期的局部搜索能力。随后的工程实例表明,这新机制、新策略的引入,能够在保持较高反算精度的前提条件下,大大提高模量反算的求解效率,从而更加有利于模量反算的工程实际应用。     

国际货运代理人充当第第三方物流经营人法律地位确定

分析了国际货运代理人充当第三方物流经营人后,因实施的具体法律行为不同,而具有不同的法律地位。     

枢纽内大型车站调度指挥无人化的探究

本文分析了大型车站调度集中系统无法做到无人值守的原因，并提出了相应对策。     

指数有界C-cosine算子函数扰动的一个结果

讨论了R(C)不必稠情形下C-cosine的算子函数的扰动问题,借助于C-cosine算子函数对应于的子空间∑中的一个cosine算子函数,基于已有的cosine算子函数的扰动定理,得出了C-cosine算子函数的扰动定理.     

基于共享排序实现CUBE操作的一个优化算法

CUBE操作在数据仓库/联机分析处理中是一个关键性的操作,它需要计算一个属性列表上的所有可能的组合,并等价于标准sQL中一组group by子句.作者分析了CUBE操作的几种实现方法,并扩展了一种以group by子司共享排序为基础实现CUBE操作的优化算法,在应用中有较好的效果.     

扰动模糊逻辑算子组

在扰动模糊逻辑命题及其算子的基础上,定义了扰动模糊逻辑算子组的概念,讨论了扰动模糊逻辑算子组的性质.从而使经典模糊逻辑的概念及性质得到进一步的推广,同时也揭示了在这种由一维到二维的推广中存在的问题.最后,从代数观点研究了扰动模糊逻辑算子组与经典模糊逻辑算子组之间的同态关系.