西安地区支气管哮喘鳞翅目昆虫致敏原的研究

调查了西安地区鳞翅目昆虫动态及哮喘蝶、蛾致敏原种类。结果发现，于1995年的4～11月份可捕捉到这类昆虫，7～8月份的捕捉量最大；全年的71个捕虫日中，共捕捉蝶、蛾1325只，属14科．52种。其中，夜蛾科居首位，天蛾科次之，余依次为眼蝶科，尺蛾科，粉蝶科等。将上述优势鳞翅目昆虫翅制成单价变应原，给当地哮喘患者作皮试，发现夜蛾科、天蛾科及物蝶科3+以上皮试阳性反应率30％以上，提示它们可能为西安地区哮喘鳞翅目昆虫致敏原。     

基于差分能量图和CGBP的微表情识别

微表情是一种不能自主控制和伪装的面部表情,其与诚信度的关系密切,具有持续时间短且难以识别的特征.为提高计算机自动识别微表情的准确性,提出一种基于差分能量图和中心化Gabor二值模式（centralized Gabor binary patterns,CGBP）的微表情识别方法.该方法首先利用差分法计算微表情序列的能量得到差分能量图,获得人脸面部肌肉相位的变化;其次将Gabor与中心二值模式CBP相结合,得到CGBP算子对能量图进行微表情的特征提取;最后利用ELM分类器进行微表情分类识别.在CASME微表情库上的实验结果表明,该方法比LBP-TOP、DTSA3、Gabor、VLBP、CBP-TOP算法更能有效地获得微表情序列的时空纹理特征,平均识别率为86.54%.      

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系，本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori，XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构，通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost (Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而，对Apriori算法设置有序定向约束，得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项，选取频繁项集，总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明，本文采用的SFM功能准确度可达78.31%，关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示，驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中，男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高，女性驾驶员造成的受伤事故频次较高；大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高；位于匝道等道路线型弯曲的坡道中，老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法，为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

Spectrum Feature Retrieval and Comparison of Remote Sensing Images Using Improved ISODATA Algorithm

Due to the large quantities of data and high relativity of the spectra of remote sensing images, K-L transformation is used to eliminate the relativity. An improved ISODATA (Interative Self-Organizing Data Analysis Technique A) algorithm is used to extract the spectrum features of the images. The computation is greatly reduced and the dynamic arguments are realized. The comparison of features between two images is carried out, and good results are achieved in simulation.     

��·ָ����Ϣ�����µ������ͨ����

提出考虑信息接收程度的Ｌogit型随机交通分配方法,来计算道路指引信息发布下路网交通的重新分配.出行者被划分成两类,一类根据信息的指引出行,另一类则以Logit型的随机方式进行路径选择;利用道路指引信息的市场占有率的概念,给出这两种出行行为共存下的网络加载算法,并运用逐次平均法实现了拥挤网络中的交通分配.数值试验结果表明,发布良好的道路指引信息有助于提高路网运行效率;对拥挤网络中的给定OD,存在一个最佳的占有率,并随着交通需求的增加而增加;在合理的占有率下,增加信息指引路段可有效降低路网运行时间.     

一种新的复杂细胞启发下的特征提取方法

鉴于V1区复杂细胞具有提取外界刺激不变本质的能力,设计了一个提取目标图像局部不变特征的方法.该方法首先使用提出的无监督算法（PCICA）,从图像中学习出类似于复杂细胞感受野的滤波器集合.然后利用这些滤波器组成的复杂细胞描述子,提取目标图像各个位置的不变特征.最后对图像特征图进行分块统计,将各区域的直方图序列作为图像的最终描述.测试结果表明,PCICA具有类似于快速独立分量分析算法（FastICA）三阶收敛的特点,从图像中学习出的滤波器集合,表现出复杂细胞感受野的拓扑结构.这些滤波器对于局部图像的微小变化并不敏感,对于检测不变特征十分有利,并在MNIST手写体数据库上取得0.84%的识别错误率.     

Iterative algorithm of steered minimum variance and its application in weak targets detection

The steered covariance matrix (STCM) and its inverse matrix should be calculated in each beam for steered minimum variance (STMV). The inverse matrix needs complex computation and restricts its application in engineering. Combining the integration character of one-phase regressive filter with the iterative formula of inverse matrix, an STMV iterative algorithm is proposed. The computational cost of the iterative algorithm is reduced approximately to be 2/M times of the original one when there are M sensors, and is more advantaged for the realization of the algorithm in real time. Simulation results show that the STMV iterative algorithm can preserve the characters of STMV on high azimuth resolution and weak target detection while the computational cost reduced sharply. The analysis on sea trial data proves that the proposed algorithm can estimate each target’s azimuth even when the source powers differ in large scales or their bearings are very approximate.     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

红外运动目标图像的识别与跟踪技术研究

文中实现了基于红外扫描图像的运动物体自动识别跟踪系统.选择了Butterworth滤波和中值滤波结合的方法对图像进行预处理,基于多帧图像的局部能量的分割算法来实现图像背景的分割,并采用卡尔曼跟踪算法和目标方位确定算法相结合完成对红外小目标的跟踪.在VC++中使用GDI来建立雷达扫描式的极坐标系,将目标运动轨迹在坐标系中显示出模拟轨迹.     

表面结构特征的MOTIF评定与区域合并算法

表面结构在现代工程产品中发挥着越来越重要的作用,为了提取其特征,根据最新的区域表面结构国际标准,引人流域分割法,将表面结构进行划分,从而根据3D-MOTIF参数对表面结构特征进行表征.针对表面结构划分中的过度分割问题,提出了基于灰值预处理的区域合并算法,能有效合并表面上的过度分割的不重要的微小区域,从而进一步提取表面结...     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

基于自适应尺度LE的轮廓编组算法

在图嵌入框架下，以编组线索的聚类来实现轮廓编组的方法，不仅可以有效地将局部特征和全局特征结合起来，而且更加符合人类视觉感知以流形存在的特点．本文在分析相似度矩阵对样本结构表示意义的基础上，提出了一种基于自适应尺度LaplacianEigenmap的轮廓编组算法．该算法能够根据编组线索多维特征的不同局部统计特性，自适应地改变相似度计算模型中的尺度因子，使相似度矩阵更准确地反映编组线索数据集的结构特性．在此基础上通过降维实现编组元的聚类，从而得到轮廓编组的结果．实验证明，该算法对于局部统计特性差异较大的编组线索有着良好的适应性，尤其对于有遮挡的感知目标，表现出比图分割方法更为优越的性能．     

基于多特征描述的指横纹识别

提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时（识别率为99.39%,平均错误率为0.56%）,单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求.     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

面向车联网的高速路OD矩阵估计模型

针对高速路OD矩阵的采集与估计,提出采用RFID技术的车联网进行部署,建立有缺失数据的OD矩阵采集方法.用拉格朗日乘数法求解OD矩阵元素概率的极大似然估计,给出基于EM算法的OD矩阵估计算法.通过912节点规模的仿真实验结果表明,提出的算法相比模拟采集准确性更高,真实数据的均方根误差降低了77.7%,验证了算法流程和模型的有效性.      

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

Regenerative braking algorithm for an ISG HEV based on regenerative torque optimization

A novel regenerative braking algorithm based on regenerative torque optimization with emulate engine compression braking (EECB) was proposed to make effective and maximum use of brake energy in order to improve fuel economy. The actual brake oil pressure of driving wheel which is reduced by the amount of the regenerative braking force is supplied from the electronic hydraulic brake system. Regenerative torque optimization maximizes the actual regenerative power recuperation by energy storage component, and EECB is a useful extended type of regenerative braking. The simulation results show that actual regenerative power recuperation for the novel regenerative braking algorithm is more than using conventional one, and life-span of brake disks is prolonged for the novel algorithm.     

���ڳ���ǰ��������Ĺ��������

轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

Automatic Identification of Butterfly Species Based on Gray-Level Co-occurrence Matrix Features of Image Block

In recent years, automatic identification of butterfly species arouses more and more attention in different areas. Because most of their larvae are pests, this research is not only meaningful for the popularization of science but also important to the agricultural production and the environment. Texture as a notable feature is widely used in digital image recognition technology; for describing the texture, an extremely effective method, graylevel co-occurrence matrix(GLCM), has been proposed and used in automatic identification systems. However,according to most of the existing works, GLCM is computed by the whole image, which likely misses some important features in local areas. To solve this problem, this paper presents a new method based on the GLCM features extruded from three image blocks, and a weight-based k-nearest neighbor(KNN) search algorithm used for classifier design. With this method, a butterfly classification system works on ten butterfly species which are hard to identify by shape features. The final identification accuracy is 98%.     

基于加权密集连接卷积网络的快速交通标志检测

为提高算法对交通标志快速定位的准确性,改善现有检测算法在复杂交通环境下检测效果不佳、实时性较差的问题,提出一种基于动态加权密集连接卷积网络的交通标志快速检测算法. 选用YOLOv2 作为基础网络,通过增加动态加权密集块对各层特征图的权重进行调节,实现深层高语义信息和浅层低语义信息的融合;使用MobileNet 轻量化网络结构,通过可分离卷积操作有效降低网络的计算成本;针对池化操作中图像特征丢失严重问题引入 CBAM模块,利用通道注意力和空间注意力信息增强关键特征的表达能力. 实验结果表明,本文算法在GTSDB数据集上分别达到了96.14%的检测精度和139 frame/s 的检测速度,在保证较高检测精度的同时,能够有效提高检测效率,满足实时检测要求.