模糊数学在汽车故障诊断中的应用

通过运用模糊数学理论建立故障评判模糊矩阵，探讨了非确定性汽车故障诊断模糊矩阵的建模方法，以及应用模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断。     

基于GIS技术的地质灾害易发程度分区评价系统

文中结合大连市区地质灾害调查与区划项目,建立了一套基于GIS的地质灾害易发程度分区评价模型。并将多级模糊模式识别模型引入到地质灾害易发程度分区评价中,研究和探讨GIS与地质灾害易发程度分区评价模型的结合,为解决地质灾害调查与区划项目中地质灾害易发程度分区提供新的理论方法。     

一种优化的船体外板三维点云数据提取方法

针对水火弯板机检测系统中船舶外板三维点云数据自动提取过程存在边缘噪点、板下贴合垫木识别效率低以及外板边缘拟合等问题,提出一种优化DBSCAN聚类算法,首先根据现场加工环境精简点云,利用网格划分来建立外板点云拓扑模型,然后根据DBSCAN密度聚类算法搜索出外板点云,最后采用最小二乘法进行边缘拟合。结果表明,该算法能有效识别外板边缘,提取出外板点云。     

机车车厢号码自动识别系统

本文主要介绍了机车车厢号码自动识别系统的软、硬件构成，用途及所采用的关键技术指出机车车厢号码抄寻在铁路货运实现计算机统一调度和管理中的重要作用，以及系统中软件所用的处理技术。     

概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用

为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快。     

浅谈车辆视频检测技术的发展及趋势

<正>视频车辆检测技术即在视频序列中提取运动的车辆对象,是利用视频图像进行车辆检测的一种交通检测技术,它涉及计算机图像处理技术、模式识别、信号处理和信号融合等多个领域。近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的视频车辆检测技术逐步成为研究主流。性价比优良的视频车辆检测技术1978年,美国JPT(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法,指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。     

基于不确定推理的校园交通环境评价方法研究

校园是广大师生生活学习的场所。一个美好的校园环境会给人带来很多积极的影响。校园交通环境是校园环境的一个重要组成部分,校园交通环境的好坏对广大师生的出行以及身心健康都有很大的影响。有人曾用模糊模式识别方法、统筹学评价法、决定评价法等方法对校园交通环境进行评价。相较于上述几种方法,D-S证据理论能考虑校园交通环境使用者的感受,使得到的结果更加客观。本文以东北林业大学为例,运用D-S证据理论对东北林业大校园交通环境进行评价。     

基于模糊模式识别的中间产品族分类评价——以总装化造船为例

阐述以中间产品族的专业化生产为导向的总装化造船先进制造理念,把中间产品族的分类方案的技术特征和经济特征结合起来,运用中间产品分类方案的生产效率、生产技术水准、中间产品的模块化率、中间产品的外包率、单位产量的成本节约等指标,并基于模糊模式识别方法,通过实例对各种中间产品族的分类方案进行评价.     

交通地图图像中道路识别与道路信息提取

提出了一种基于道路中心线的闭环反馈改善交通地图图像中道路识别与提取的方法,以达到识别与提取完整道路网络的目的.依据于微观识别与宏观排除的逼近思想,实现了道路图层的初始聚类与输出反馈控制下的道路图层完全提取.针对标准城市交通地图,确定了道路与区域阈值条件.通过对噪声的再聚类过程实现道路与区域的二值完全聚类.利用交通道路中心线特征构成道路图层反馈再聚类策略.反馈再聚类策略能够保证道路图层优化过程的收敛性质.试验结果表明了该方法具有较高的准确性、全自动化和通用性.