基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

接尘焊工头发中7种元素的测定及建立焊工尘肺判别方程

用接尘焊工Ｏ、Ｏ＾＋、Ｉ期之头发测定Ｚｎ、Ｃｕ、Ｓｅ、Ｎｉ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｍｇ元素，用二种判别方法进行辅助性诊断，同时检出高危人群，经现场验证结果良好。     

贝叶斯OD流估算模型的解的收敛性

引入了贝叶斯ＯＤ流估逄模型，证明了模型的迭代 收敛性，并给出了电优解的形式。     

基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

高速公路交通畅通性判别研究

在客货混行尤其是货车占比较大的高速公路运行过程中,货车比例对于交通状态判别有着较大的影响.为了更加准确地判别高速公路基本路段的交通状态,构建了一种基于车速的估算模型,并考虑货车比例因素的交通状态判别方法.以西安市绕城高速某路段进口处的实测交通量为数据流,采用VISSIM仿真软件进行仿真分析,以获取不同货车比例及交通流参...     

贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究

利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的船舶溢油风险评价研究

船舶溢油事故已成为导致海洋污染重要的因素之一,采用科学方法对船舶溢油风险进行有效的预测与评估具有重要意义.将船舶溢油风险分为操作性溢油风险与事故性溢油风险两类,通过分析历史数据与借助专家经 验识别风险因素,构建了船舶溢油风险的贝叶斯网络模型和条件概率表CPT,并利用HUGIN软件进行了概率推理和风险因素灵敏度分析,定量评估了船舶溢油风险,找出了影响最突出的风险因素.将贝叶斯网络模型应用于我国沿海港口水域,得出两类船舶溢油风险概率分别为0.013 8和0.000 3,指出了加燃油、装卸油品、人员疏忽和船舶密度等风险因素对船舶溢油风险影响最突出.     

基于锁闭功率的地铁折返道岔锁闭卡阻临界态自适应判别研究

针对地铁折返道岔设备锁闭卡阻故障易发生但不易预判的问题,以S700K转辙机为研究对象,从统计学角度,基于锁闭功率建立自适应的锁闭卡阻临界态判别新机制.对锁闭卡阻故障前的锁闭功率变化行为进行了统计分析;提出基于循环Otsu的卡阻临界功率阈值自适应分割模型,依据临界阈值设计锁闭卡阻临界态判别应用场景方案;利用武汉地铁不同线路的多组道岔锁闭卡阻故障前后锁闭功率数据进行实证测试,验证了所提模型和方案的有效性.     

基于分流特征的汊道分类及其在东流水道航道治理中的应用研究

汊道分流比的变化特征对分汊河道的演变有着重要影响。文章以东流水道为例,基于汊道分流特征理论,研究不同时间段航道条件的好坏与分流比变化特征之间的关系,并就其在航道整治工程中的应用进行了初步探讨。结果表明:老虎滩北槽为枯水倾向汊道时,航道条件最好;对于洪水倾向汊道,若分流比随流量变化的斜率相对较小,航道条件相对较好,反之,若斜率相对较大,航道条件相对较差;对最新一期整治工程的方案研究显示,整治工程实施后,分流比随流量变化的斜率将会减小,由此可以预期航道条件将会得到一定程度的改善。