基于行程时间的人车特征动态辨识方法CSCD

实现对驾驶倾向性、汽车类型的动态识别对构建以人为中心的汽车安全驾驶辅助系统具有重要意义。本文以驾驶员隐私保护为基础,利用车载全球定位系统(GPS)捕获的行程时间,建立基于Bayes决策树的人车特征动态辨识模型,识别汽车不同类型及其驾驶员倾向性。通过设计实车和虚拟驾驶实验分别验证在不同渗透率条件下的人车特征辨识效果,验证结果表明,本文建立的人车特征辨识模型准确率在80%以上,明显优于传统决策树模型;通过设计仿真实验验证了考虑驾驶倾向性的微观仿真和实际情况具有较好相合性,仿真验证结果间接证明本文研究成果的合理性。     

基于LDA的潜艇机械噪声识别算法研究

通过选取一定数量的潜艇机械设备噪声信号作为训练样本,利用线性判别分析算法(LDA)对噪声信号建立识别分类模型,然后将待测信号与已知信号库(机械设备正常工况下的噪声信号和所有已知故障情况下的噪声信号)中所有信号分别投影到识别分类模型上一一进行比对,确定潜艇机械噪声的类别.论文使用噪声模拟信号进行了相关实验,结果表明该方法能够比较准确的达到识别分类的效果.     

数据融合方法综述及展望

数据融合技术可以避免单一传感器的局限性，通过获得更多、更准确的信息，提高结论的可信度。总结了能够用于数据融合的方法，并展望了这一技术的发展趋势。     

一种基于小波分解的信号特征提取方法

利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点，对信号进行小波分解，提取在不同频率带内信号的能量作为特征，用费歇判别方法对目标进行检测．通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据，对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算，验证了该方法的有效性，尤其是在高海况、低信噪比条件下，达到了比较好的效果．     

用判别分析法进行膨胀土路堑边坡稳定性分析与设计

本文根据野外调查的277个膨胀土路堑边坡,考虑五个因素:坡高、坡度、液限含水量、摩擦系数倒数和粘聚力倒数,建立了判别式。用这种判别式,不仅可以判断野外边坡的稳定性,还可用判别式进行膨胀土边坡设计,这就为该种边坡的工程地质比拟法设计提出了数值解法。     

舷外有源诱饵一体化试验研究

针对舷外有源诱饵靶场试验鉴定的紧迫需求,提出了仿真试验与现场试验一体化的方案构想,研究了一体化试验的基本框架,对舷外有源诱饵的一体化试验进行了详细设计,包括指标体系的建立、试验的总体思路与流程、基于Bayes小子样的评估技术等,最后分析了一体化试验中的关键技术,可为类似装备一体化试验鉴定提供新的思路和方法。     

基于层次分析法的全路客运车站等级评定研究

针对现有铁路客运车站等级评定中相关评价因素考虑不够全面,不能客观、合理地评定全路客运车站重要程度的难题,研究建立一种基于层次分析法的全路客运车站等级评定模型,综合考虑车站服务能力、资源条件、客流吸引力以及在路网中的地位等多方面因素;采集和整理全路所有客运车站的客运历史数据,使用R语言工具与数据库技术建立该模型,计算生成...     

基于最大熵原理的地基变形分析

通过分析常规方法在沉降修正系数的选取中具有的定值性和随意性,引入建立在过去信息和现在样本信息之上的Bayes理论,结合某客运专线红粘土路基工程,提出用后验分布得到修正系数的取值范围。实例研究表明:用以往经验综合样本信息估计修正系数的先验概率在某一区间上服从均匀分布,由现场载荷试验实测沉降量与理论计算沉降量分析所得的修正系数,将现场量测的沉降变形信息与先验信息结合起来,利用Bayes统计理论,由小样本试验数据推算得到修正系数的后验概率服从正态分布,并对其参数进行区间估计,将修正系数的取值从较大区间进行优化,进而分析了在不同荷载作用条件下,沉降修正系数的概率分布模型。     

骑行者智能手机使用行为的影响因素与风险情景

对校园内部骑行者使用手机行为的原因和情景,开展了基于人机工程学的综合研究。通过当面采访、实地录像记录,统计了骑行中使用手机的比例;通过问卷方法,调查了骑车人使用手机的频度及原因、以及对于骑行中使用手机行为影响的认识。构建Bayes二项互补双对数概率模型,综合对骑行中使用手机行为的因素,分析了行驶环境、行驶时间、天气等客观条件和骑行者的性别、习惯、心情等主观因素。结果表明：所调查的校园内骑行者使用手机的概率为3.2%,骑行情景多发生在路段和工作日时间。该研究结果可为骑行文明规范的引导和相关安全法规的设定提供了依据和方向。