运抵报关集疏港模式下港口道路交通规划对策分析

运抵报关是我国大部分港口集疏港管理模式。以天津港为例,通过分析实施运抵报关前后的港口道路交通量的调查结果,提出运抵报关模式下港口道路交通相关特征,包括时间变化规律和空间分布特征,在此基础上从规划层面提出了港口道路交通规划相关对策。     

集成电源变换装置智能分配电技术研究

本文分析研究了船舶电力系统中多路输出的集成电源输出配电及选择性保护技术,该技术不仅能够自动对配电支路中出现的短路、冲击、过载等现象进行快速识别、判断,而且能够区分配电支路中大电容负载电流冲击造成的短路假象,根据判断结果对配电支路的输出电压是否自动进行调制或在us级时间内是否关断该配电支路,保证其他配电支路的正常工作,达到故障最小化原则的目的。本文通过对输出配电及选择性保护技术原理的分析并进行了试验验证,证明了分析研究结论与原理性样机试验结果一致。     

一种网格 k-近邻集的边界点识别算法

为了高效识别聚类边界,根据边界周围区域存在密度差异的特征,提出了一种网格 k‐近邻集的边界识别算法（BGN ）。在网格空间中,该算法根据网格单元和它最近邻居单元的 k‐近邻集的质量及其单元间中心距离确定边界度,由边界度和边界阈值判断每个网格单元是否为边界单元或噪声单元。通过从边界单元中提取更靠边缘的数据作为边界点的方式,使得边界更精细。实验结果表明,该算法能有效和快速识别出多密度数据集的聚类边界和噪声。     

国六柴油机颗粒物捕集器在工程应用中的关键问题分析

通过分析国六排放法规,并结合对OEM(Original Equipment Manufacturer)市场国六后处理技术的开发以及我国的特殊地理环境,总结了国六柴油机颗粒物捕集器(Diesel Particulate Filter,DPF)开发的重点、难点问题.综合来看,开发高目数、薄壁、非对称孔道结构及高强度的DPF...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

车辆集电系统HILS系统的开发

介绍了车辆集电系统HILS系统的结构,运用日本铁道综合技术研究所试验装置进行了基于动态子系统法的HILS系统的试验,验证了HILS系统的工程适用性.     

Java语言的字符编码问题探讨

由于Java语言的字符集有很多套编码方法,这就使得有相当多的人对Java语言的字符编码方法不易完全掌握.通过查看Java帮助文件及编程实践,在摸清该问题规律的基础上,分析讨论了3种情况下的Java语言字符编码问题,并提出了有实用价值的4点结论.