最大乘积型Fuzzy上下文无关文法与下推自动机

为了扩大现有研究的应用范围，基于最大乘积型Fuzzy文法与自动机引入了最大乘积型Fuzzy下推自动机的概念，并讨论了最大乘积型Fuzzy上下文无关文法与最大乘积型Fuzzy下推自动机的关系．研究表明，当且仅当最大乘积型Fuzzy上下文无关文法产生的语言集能被最大乘积型Fuzzy下推自动机接受时，能达到自动识别最大乘积Fuzzy上下文无关语言的目的．     

Optimal Genetic View Selection Algorithm for Data Warehouse

To efficiently solve the materialized view selection problem, an optimal genetic algorithm of how to select a set of views to be materialized is proposed so as to achieve both good query performance and low view maintenance cost under a storage space constraint. First, a pre-processing algorithm based on the maximum benefit per unit space is used to generate initial solutions. Then, the initial solutions are improved by the genetic algorithm having the mixture of optimal strategies. Furthermore, the generated infeasible solutions during the evolution process are repaired by loss function. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the heuristic algorithm and canonical genetic algorithm in finding optimal solutions.     

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城市综合交通枢纽评价能否客观有效,将对城市综合交通系统的规划和发展产生重大影响。因此,本文重新整合数据包络分析法（DEA）,在传统CCR模型基础上,补充决策单元（DMU）排序方法,使其不但能够指出各决策单元是否有效及无效的原因和程度,同时得到各决策单元的优先排序。并将该方法应用到城市综合交通枢纽评价领域,不仅得到各枢纽或同一枢纽的不同规划方案的排序值,而且找到DEA无效枢纽或方案所存在的症结和改进的方向。最后,通过实例验证了该方法的可行性。     

车型自动识别系统研究

本文系统介绍了现有的主要车型识别方法，阐述了识别方法的组成结构及工作原理，比较了各种识别方法的优缺点，并提出了现阶段比较实用的方法。     

Kernel Factor Analysis Algorithm with Varimax

Kernal factor analysis （KFA） with vafimax was proposed by using Mercer kernel function which can map the data in the original space to a high-dimensional feature space, and was compared with the kernel principle component analysis （KPCA）. The results show that the best error rate in handwritten digit recognition by kernel factor analysis with vadmax （4.2%） was superior to KPCA （4.4%）. The KFA with varimax could more accurately image handwritten digit recognition.     

基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究

根据多分类器组合原理,提出一种基于神经网络的多分类器组合模型.该模型首先使用基于贯穿码特征的分类器对字符分类,然后,由基于投影特征的分类器对经过上一级分类器分类后的字符进行识别.试验表明,该模型能有效提高光学字符识别率.     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设，开始出现环路，路网密度不断增大，由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题，是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段，把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图，从而实现多路径的识别。     

基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析

道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的，为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途，必须采用合理高效的集成方法对其进行处理。传统的数据集成方法基于数理统计的理论，该方法不能有效地去除数据中的噪音。近年来迅速发展的基于小波变换的交通流数据集成方法克服了这一缺点，通过对交通流数据的频率特性进行详细分析能够使集成更加高效，准确满足不同的交通用途对集成的需求。但该方法尚未作进一步的灵敏度分析，本文通过对数据集成中小波函数和数据样本量这两个重要参数的分析，从理论的角度探讨了这两个参数变化对数据集成的影响。然后以北京市三环上的交通流数据为例，计算得到了数据集成建议采用的小波族和小波阶数，以及合理的最小样本量。该结论对数据集成在将来的实际应用具有指导意义。     

基于矩不变量的图像目标识别

形状识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,理论上矩不变量特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变.文中提供了针对光学图像上的飞机、汽车目标识别方法的研究,此方法的特点是采用五个不变矩的指数和两个二阶矩为特征,采取直接根据特征值范围进行分类的方式,对18种类型飞机的235幅图片和2种类型汽车的13幅图片进行了识别,识别准确率达到了94%.     

基于多级模糊模式识别方法的停车诱导系统评价

为了确定停车诱导系统实施是否达到预期目标和功能要求,需对系统进行整体评价,以确定系统达到了预计的哪种实施效果层次。分析并归纳了城市停车诱导系统的评价指标,将多级模糊模式识别方法引入到对停车诱导系统的评价中来,详细介绍了该方法的基本原理,并通过实例说明了方法应用的具体步骤。结果表明,运用该方法可对停车诱导系统设计与实施效果优劣较好地作出评判。