船舶智能化网络资源中数据封包传送数学建模分析

传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。     

基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

船舶主柴油机建模与仿真

船舶主柴油机作为船舶动力装置的核心设备,在船舶安全航行中有着至关重要的作用。对船舶主柴油机进行建模可以进一步研究柴油机的工况及性能,文章以7K98MC型柴油机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建柴油机工作过程的仿真模型,并对模型正确性进行验证分析。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

波罗的海干散货运价指数演变机壁

利用基础分析法研究了波罗的海干散货运价指数(BDI)的演变机理，期望在研究航运期权定价模型、利用运费期权规避航运风险方面有一定的借鉴和指导作用。     

数学比例关系在大客车前后围造型中的应用

过去，大客车前后围造型是由造型师或工程技术人员根据底架和使用要求，参照其它车型外观，再凭直觉画出效果图，确定各部分尺寸。这样容易受个人审美观的影响，难以设计出精美耐看，大众的客车外形。     

关联规则挖掘算法

本文提出了数据挖掘中的时间余度、空间余度、时空复杂度和用户期望满意度等概念,并对它们进行了量化定义;给出了基于上述概念的关联规则挖掘算法AACE;针对算法进行了实验,证明了算法的有用性和应用价值。     

海图信息的压缩与恢复

用形态学方法对海图信息进行压缩和恢复，然后用游程编码对骨架进行编码和解码，达到用最少的空间存储最多的信息。     

高职学生数学素质培养的探讨

对于高职高专基础数学课程教学,要根据现代数学的认知原理和教学活动自身的规律进行。高职高专数学课程教学是培养数学素质不可缺少的环节,如何更好地发挥高职高专数学课程教学与数学素质培养的作用,本文针对这一问题进行了探讨。