基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

TTCAN总线应用于船舶机舱自动化系统的实时性建模仿真及优化

为准确评估和优化TTCAN总线应用于船舶机舱自动化系统实时性,应用OPNET网络仿真软件在协议层上建立了TTCAN完整通信网络及主从节点通信过程模型,对通信过程中的周期性和非周期消息的平均时延进行了仿真计算和分析。针对仿真结果所揭示的非周期性消息平均时延较大的问题,给出了应用优先级晋升调度算法构成PPS-TTCAN总线网络的方法;建模和仿真实验表明:该模型的应用可明显提高非周期性消息的实时性,并由此改善TTCAN通信网络的可预测性和实时性。     

基于Monte-Carlo仿真的可修产品任务成功率计算方法及应用

当产品任务维修性设计允许其在线维修且任务剖面的时间要求具有一定的弹性时,通过理论方法计算产品任务成功率的解析解存在较大难度。针对该问题,首先梳理并分析了相关概念;然后,通过推理在线可维修产品完成任务时成功或失败概率事件过程,建立了基于Monte-Carlo仿真的任务成功率计算方法;最后,通过示例展示了方法的应用方向及有效性。