基于神经网络的高速列车运行模拟系统的研究

高速列车运行模拟系统是高速铁路行车指挥系统的重要子系统。由于列车运行过程带有大量不确定因素。而由牵引计算得到的数学模型难以满足系统的要求。本文利用神经网络和人工智能原理研究列车运行过程。证明所设计系统满足列车运行非线性特点，同时指出模拟系统的实际意义。     

利用线性预测去除图像椒盐噪声

针对去除灰度图像的椒盐噪声问题,提出一种利用线性预测去除椒盐噪声的算法。算法的优点是利用已知信息预测出未知信息。本文提出的算法根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是可能的噪声像素,把图像信号像素作为已知信息,把噪声像素作为未知信息,采用三阶线性预测器,利用信号像素预测出噪声像素。该算法对于可能的噪声像素,采取预测算法进行预测,预测值作为噪声像素处理后的灰度值;而对于信号像素则不做任何处理,因而很好地保留了图像细节。实验结果表明,该算法的运算量小,去噪能力强,尤其在处理噪声高度污染图像时,去噪能力表现更为突出。     

基于contourlet模极大值的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。本文提出在contourlet变换子带上搜索模极大值的图像边缘检测算法。通过适当地调节变换各尺度上的分解级数得到具有抛物线型尺度的基,另使其满足方向消失矩条件,则contourlet变换获得对图像中分片光滑边缘的最佳逼近。对原图像进行非下采样contourlet变换,然后对各子带进行阈值处理。由于contourlet变换子带不同于小波子带的全新特点,根据各方向子带代表的方向及其梯度方向,子带上各样本点与其梯度方向上相邻点比较模值即得变换系数模极大值。该算法不需经过复杂的连接模极大值点操作,亦可得到较高的边缘检测性能,较大地降低了计算复杂度。实验显示本文算法所提取的边缘更加逼近图像真实边缘,且具有较低的计算复杂度。     

VBR视频业务的混沌特性研究

基于混沌理论的相空间重构技术,分别用自相关函数法和伪邻点法计算4条标准VBR(Variablebitrate)视频流I帧序列、GOP(groupofpictures)序列的时间延迟与最小嵌入维数;并在此基础上,利用Wolf算法得到其均具有正的最大Lyapunov指数。这一研究结果表明VBR视频业务在不同时间标度上均具有混沌特性,这为VBR视频业务的混沌建模和预测奠定了基础。     

基于混沌变异粒子群优化算法的图像稀疏分解

提出了基于改进的粒子群优化（PSO）算法的匹配追踪算法,用于快速图像稀疏分解．改进的PSO算法利用尺度收缩混沌变异的精细局部搜索性能,使稀疏分解的匹配追踪算法具有良好的全局寻优能力,提高了稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和准确度．用二维墨西哥草帽函数作为冗余字典的生成函数,以增强对图像边缘和轮廓的表达能力．仿真结果表明,用提出的算法实现图像稀疏分解比用遗传算法和PSO更快更有效,重建图像的视觉效果好．     

基于核心原子库和FHT的图像MP稀疏分解快速算法

为提高图像稀疏分解的速度和重构质量,提出一种基于核心原子库的图像MP稀疏分解快速算法。该算法首先利用核心原子库替代图像MP稀疏分解过程中的过完备原子库,可有效提高原子库的形成速度,且为最佳原子的全局搜索提供了可能;然后将图像和核心原子库中原子转换为一维信号,利用一维FHT寻找与待分解图像匹配的最佳原子,从而提高图像与原子的匹配速度。该算法不仅能有效提高图像MP稀疏分解的速度,而且克服了遗传算法局部最优的局限性,实现原子匹配的全局最优,相同条件下其分解结果具有更好的重构质量。实验结果验证了算法的有效性。     

秦沈客运专线调度集中系统的研究

主要介绍了秦沈客运专线调度集中系统的技术特点、构成和功能，并对系统的关键技术进行了分析论述，对我国未来的客运专线和高速铁路的调度指挥系统的建设具有重要的参考价值。     

基于UML的列车运行调度系统软件模型

按照面向对象软件工程的思想,在对列车运行调度系统分析的基础上,对系统中各实体之间的静态关系和动态关系进行研究,并详细描述软件系统的分析和设计过程。基于UML建立软件系统的用例图、类结构图、序列图和状态转移图,从静态和动态两个角度描述调度系统的软件模型。用例图从用户的角度描述系统的功能;类结构图指明系统中存在的类以及类之间的静态关系,描述系统的静态模型;序列图着重描述控制流在对象之间的流动过程,状态转移图描述对象的转移过程以及状态变化的条件。序列图和状态转移图从不同的角度描述系统的动态行为,建立系统的动态模型。该模型已用VC 6.0实现,并在高速铁路综合调度仿真系统中得到应用。     

信号稀疏分解中过完备原子库的集合划分

信号稀疏分解中使用的过完备原子库对分解效果十分重要,但同时它也是造成稀疏分解计算非常复杂的关键因素。为此,本文提出了利用信号集合划分研究过完备原子库的新方法。利用原子之间的等价关系,可以把过完备原子库划分成互不相交的子库,而每一个原子子库只需要用一个选出的相对应的原子即可代表。利用过完备原子库的集合划分,在信号稀疏分解效果不变的条件下,可以使信号稀疏分解过程的计算复杂度大为降低。本文所提方法的可行性和有效性为实验结果所证实。     

基于量子遗传优化算法的图像稀疏分解

为了减少图像稀疏分解的计算量,提出了一种基于量子遗传算法与匹配追踪相结合的图像稀疏分解快速算法.量子遗传算法能用较小的种群规模实现较大的空间搜索,全局寻优能力强,基于匹配追踪的图像稀疏分解是最优化问题,因此可用量子遗传算法快速实现.仿真结果表明,每步分解所需计算的图像或图像残差与原子的内积仅4 000次,由分解结果重建的图像具有较好的主观质量.