一种基于字符复原的车牌识别方法

提出了一种基于字符复原的噪声车牌的识别方法。通过对二值化后的车牌字符进行复原，使字符接近标准模式，便于后续的识别。复原中利用离散Hopfield网络的联想记忆能力，存储车牌字符的标准模式，通过对标准模式进行Schimidt正交化，利用Hebb规则学习权值矩阵，提高了网络的联想记忆能力。对复原前后一批样本进行试验，结果显示复原后能明显提高车牌的识别率。     

最佳旅游路线选择的神经网络方法

针对最佳旅游路线的选择问题，提出了使用Hopfield神经网络的算法和优化模型。结合西安旅游地图，构建了一个Hopfield神经网络。实验研究的结果表明，该方法对于处理旅游路线的优化选择问题很有效。     

紧急事件下疏散元胞传输宏观模型研究

作者通过建立元胞传输模型研究了紧急事件下网络动态交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效的克服网络规模较大时运算效率低的缺点。模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关。仿真结果说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果。     

基于离散选择分析的山区公路安全预警系统研究

普通公路安全预警尤其是山区公路安全预警,由于其交通流的复杂性使得利用监控系统检测交通状态较为困难。离散选择分析模型通过原始数据直接做出判断,又可以根据数据更新系统进行有效的自身学习,因此较目前应用的贝叶斯网络模型更适用于山区公路安全预警。首先利用离散选择分析方法建立了道路交通状态检测的判断模型;其次以检测结果为基础,利用线性神经网络模型建立了路段交通预警模型;最终建立了山区公路安全预警系统。     

多层反馈混沌神经网络及其在交叉口优化控制中的应用

研究城市交叉口交通控制信号优化配时问题。以Hopfield网络和混沌模型为基础,开发了多层反馈混沌神经网络,将其应用于城市交通控制信号配时优化,并开发了应用于优化计算的能量函数和车辆平均延误计算式;探讨了城市交通系统的混沌特性,并开发混沌定量判别算法。以广东某交叉路口为对象进行了仿真,结果表明:与传统的配时方法相比,采用所开发的多层反馈混沌神经网络进行优化配时,交叉路口车辆的平均延误可以平均减少25.1%,可以大大提高路口的通行效率。该网络也可以应用于其他对象的优化。     

电动汽车电池组离散特性的建模与分析

提出了一种基于电池能量状态的串联电池组离散度的概念，建立了用离散度描述串联电池组离散特性的数学模型，并就离散度及其模型的应用和计算进行了分析。     

溶液型浆体在岩溶裂隙中运移的动力学研究

从浆液扩散理论的基本假设出发,综合考虑岩溶区被注介质和浆液扩散特征,在总结前人研究成果的基础上,推导出浆液在贯通岩溶裂隙或者管道中扩散时所须满足的动力学通用控制方程。在考虑溶液型浆体特性、被注介质特征和扩散过程的前提下,对通用动力学控制方程进行合理简化,获得适用于溶液型浆体在岩溶裂隙和管道网络中扩散的动力学控制方程。基于有限体积法理论,借助于HQUICK、Central Difference、Crank-Nicolson和Adams-Bashforth等离散格式对控制方程完成数值离散工作,然后采用压力泊松方程法对其完成数值求解工作,从而为研究岩溶区浆液扩散过程的软件开发和数值模拟工作提供理论基础,开创采用计算流体动力学理论方法对溶液型浆液在岩溶裂隙和管道介质中的扩散研究的新途径。     

分布时滞中立型系统稳定性研究

本文研究了一类带有离散和分布时滞的中立型系统的渐近稳定性问题.应用Lyapunov第二方法,运用一个改进的矩阵不等式,给出以线性矩阵不等式形式表示的系统渐近稳定性判定准则.通过与已有结论比较,仿真结果显示本文所给的时滞相关稳定性判定准则保守性较小.     

现阶段车载网络关键技术的应用探究

随着社会的不断发展和进步,我国汽车产品的配置也得到了一定程度上的提高。汽车电子控制的相关技术不断创新,有关车载网络的关键技术已经在许多新型汽车上面得到了应用,现阶段车载网络的关键技术主要是找到了一种新型的传输方式来解决传统线路传输所具有的局限性。国内的各大汽车企业对车载网络的重视程度越来越高,对车载网络的关键技术有了越来越多的应用,文章主要针对相关关键技术进行应用探究。     

产品数据管理系统在离散型制造企业中的应用

为了解决多品种、小批量的生产模式为离散型制造企业带来的诸多管理难题,提出通过建设信息化管理平台帮助企业提升管理水平。阐述了中交西筑公司建设“产品数据管理系统”(一期)的实际建设内容及应用情况,为即将建设信息化管理平台的制造企业提供参考。应用效果表明,该产品数据管理系统可以降低生产成本,提高效率。     

离散选择交通方式划分模型及其在TransCAD中的实现

介绍了TransCAD中交通方式划分模型，总结了利用离散选择模型在TransCAD中实现交通方式划分的操作规程；结合实例阐述了离散选择模型在TransCAD中应用的步骤，并将预测结果与实际值以及回归模型预测值进行了比较分析。对比分析表明，结合TransCAD利用离散选择模型进行交通方式划分可较为科学、直观和简便地获得各交通方式分担率。     

人行过街天桥（地道）选址模型的研究

本文论述了人行过街天桥的选址原则，提出了两种定量分析模型，离散型模型和连续型模型，并讨论了模型求解，适用范围，实用软件开发。     

OD需求不确定的离散交通网络设计模型研究

以OD需求不确定性为基本前提,以随机双层规划和均值方差理论为基础,建立OD需求不确定离散交通网络设计的基本模型.根据需求不确定的交通网络设计模型特点,建立基于Monte Carlo模拟和遗传算法的算法,实现了对问题的有效求解.Sioux Falls网络的计算结果表明,本论文的模型和算法可以很好地应用于中等规模网络.     

CNG发动机控制器SPI通信多节点设计与应用

分析了CNG发动机的电控系统结构,在设计的CNG发动机ECU硬件电路中应用了SPI拓扑网络。在CNG发动机电控系统中,SPI通信主要用于芯片状态信息的交互以及故障状态的反馈,具体用在节气门驱动电路、离散输出电路以及宽域氧传感器的控制电路中。根据SPI协议以及具体的芯片特性,制定了各个节点之间通信协议。设计了循环调用模式的软件程序。设计的CNG发动机控制器在台架上进行了试验验证,试验结果表明,SPI通信稳定可靠,可以实现稳定的控制功能,同时发动机可以满足功率和扭矩的输出要求。     

考虑网络通信时延的智能网联汽车横向鲁棒控制研究

智能网联汽车横向控制系统主要由车体姿态传感器、期望路径生成模块及横向控制器等组成,通过通信网络实现传感器、控制器与执行器之间的信息传递.智能网联汽车通信时延会降低网络数据的传输效率,严重影响车辆横向控制系统的性能.建立了两自由度汽车操纵动力学模型,考虑车载网络的通信时延,将动力学模型转换成离散化含时延状态空间方程.根据...     

矿用自卸车车架静动态性能分析

对某型矿用自卸车的车架进行了有限元分析和模态分析,通过SOLID单元离散将车架建立了计算模型,研究该车架静、动态性能,了解该车架的整体受力状况,以此为设计依据,对车架局部的应力集中区域进行了结构改进。     

基于数据统计的整车表面划伤质量管理方案探究

整车外观表面质量是影响客户对产品评价的最直接因素之一,但往往由于缺陷分散、原因多样,导致对于表面划伤缺陷的质量管理需要投入巨大精力。采用数据统计的方法,对离散型缺陷按照"二八法则"进行分层管控,制定一般性防控策略及专项整改措施,使整车总装生产线的划伤缺陷数量得到有效控制和降低。对于类似离散问题的质量管理提供了借鉴思路。     

基于融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法的自动驾驶端到端行为决策方法

针对基于强化学习的车辆驾驶行为决策方法存在的学习效率低、动作变化不平滑等问题，研究了1种融合不同动作空间网络的端到端自动驾驶决策方法，即融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3WD）。在基础双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）的网络模型中加入1个输出离散动作的附加Q网络辅助进行网络探索训练，将TD3网络与附加Q网络的输出动作进行加权融合，利用融合后动作与环境进行交互，对环境进行充分探索，以提高对环境的探索效率；更新Critic网络时，将附加网络输出作为噪声融合到目标动作中，鼓励智能体探索环境，使动作值预估更加准确；利用预训练的网络获取图像特征信息代替图像作为状态输入，降低训练过程中的计算成本。利用Carla仿真平台模拟自动驾驶场景对所提方法进行验证，结果表明:在训练场景中，所提方法的学习效率更高, 比TD3和深度确定性策略梯度算法（DDPG）等基础算法收敛速度提升约30%；在测试场景中，所提出的算法的收敛后性能更好，平均压线率和转向盘转角变化分别降低74.4%和56.4%。      

基于离散单元法设计骨架密实型沥青混合料

为了减少沥青混合料设计过程中的误差和工作量,提高沥青混合料设计的社会经济效益,提出基于离散单元法进行骨架密实型混合料级配可视化设计和评价的方法,并对理想骨架结构的细观力学指标进行了定量分析。结果表明:在应用离散元方法进行混合料级配设计过程中,不需测量集料毛体积密度和混合料体积指标等中间变量,操作方便、数据变异小,克服了传统试验误差较大和试验量大的不足,极大地提高了沥青混合料设计的效率和经济性;骨架密实型混合料内部平均接触力与最大接触力呈线性相关关系,平均接触力、最大接触力与混合料的空隙率并无明显的相关关系;由粒径大于2.36mm理想球形粗集料构成的主骨架结构,平均配位数一般在3.3~3.5之间,当细集料掺入时,混合料的平均配位数有所降低;随着次一档集料的掺入,混合料内部的应力发生重分布,应力逐渐向细集料转移。对骨架密实抗车辙型沥青混合料设计来说,较粗的级配应提高主骨架的嵌挤能力,而较细的级配重点在于改善沥青砂浆的抗变形能力。     

基于分布式强化学习的高速公路控制模型

针对公路交通流非线性、不确定性和模糊性特点,提出了面向控制的交通网络宏观动态离散模型,并且引入分布式强化学习来解决交通网络的控制与诱导问题。以传统网络交通流模型Metanet为基础,对其作了改进,引入起讫点的因素到模型中,提出基于OD的网络交通流动态模型Metanet-OD。根据交通网络的特点,将分布式强化学习DRL引入到交通网络中,进行匝道控制和可变显示牌的诱导控制,设定了强化学习的动作空间,并给出了DRL算法。在仿真试验中对控制效果进行了验证。