基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

基于突变理论的斜坡稳定性模糊综合分析与评判

采用突变理论将定性与定量结合起来,并与模糊数学的隶属函数相结合,对斜坡稳定评价这样的复杂系统,进行多层次目标分解,然后根据归一公式进行量化递归运算,根据斜坡的不同影响因素计算出斜坡稳定总突变隶属函数值,从而对斜坡稳定状态进行模糊综合分析与评判.     

网络云环境下高职艺术设计改图创新模式教学与能力数据挖掘探析

文章提出运用网络云空间作为师生互动交流的通道,籍以再现经典"1对1"改图模式教学效果的教学改革路径,并运用云空间和数据挖掘技术进行设计图纸数据的积累和动态分析,有助于提升学生艺术设计能力的个性特质。     

隧道围岩稳定性改进模糊概率模型及其应用研究

为更加准确有效地判别隧道围岩稳定性,引入RandWPSO-LSSVM(随机权重粒子群算法-最小二乘支持向量机)围岩极限位 移预测模型,对传统模型的隶属函数进行优化,建立围岩稳定性改进模糊概率模型。基于改进模型方法,由围岩位移预测值u、预测 位移标准差、围岩极限位移预测值U 及预测极限位移标准差即可求解隧道围岩稳定概率,并结合8 个工程算例对模型进行验证。 结果表明,改进模型解决了传统模型隶属函数存在的极限位移取值范围不合理的问题,且有效消除了隶属函数线性简化处理导致 的偏差,由其计算的稳定概率与实际情况吻合较好,围岩稳定性评价结果的可靠性更高; 将改进模型应用于实际工程的隧道围岩 稳定性判别中,计算结果能够较好地反映实际工程情况。     

发电机组智能化云服务平台设计

针对发电机组的运行管理,基于物联网技术建立了一套具备实时状态监测、远程运行控制、历史信息查询、在线运行维护、故障信息提醒、运行数据统计分析的智能装备云服务平台。在某住宅小区项目发电机组接入该平台,三十天试运行结果显示平台各项功能正常,可为发电机组智能化云服务平台设计提供参考。     

云计算平台在未来海面电力系统中的应用

云计算作为一种新兴技术,近年来得到快速发展,在许多行业得到广泛应用。云计算能够在基础架构层对数据资源和硬件资源进行有效的整合,进行统一的管理,提高数据处理和交互能力。海面电力系统的应用特点与云计算特有的技术模式与服务模式非常符合,可以采用云计算技术,打造未来海面电力系统云计算平台,不仅可以实现电力数据采集和共享,而且可以方便的进行统一管理。本文对海面电力系统云平台的架构、关键技术和应用进行了系统的分析。     

面向物联网体系的海上通信云平台

随着海上通信平台应用业务的扩展,如物联网体系海上视频监控系统、气象传感网络及目标探测系统等,所有这些系统的数据传输及消息传递都基于海上通信平台,所以一个高效、实时性好并且传输速率高的通信平台是成为海上电子信息系统应用的关键。而云计算平台是基于虚拟化、分布式及并行计算的信息系统,能够有效提高信息计算、传输及存储效率。本文在研究现有海上通信系统及云平台技术的基础上,提出面向物联网体系的海上通信平台,并进行仿真。     

基于云计算的智能物联网数据中心研究

为保证新一代数据中心的监控需求,并满足数字化高校的建设需要,本文提出了一种基于云计算的智能物联网数据中心管理方案。基于现有数据中心监控模式及功能,利用Zig Bee物联网技术对数据中心实施物联网管理,减少了数据中心监控硬件和软件冗余,保障了数据中心的可伸缩性。同时本文还设计了物联网数据中心的云计算架构,为智能物联网数据中心的数据挖掘和辅助决策等相关应用提供了海量数据的存储、管理与计算环境。本方案的提出,为数据中心的智能管理提出了一种新型解决方案。     

云计算在智能交通中的应用

随着汽车数量的迅速增长,交通拥堵日益严重。交通参与者的交通行为变得繁杂多变,交通安全问题突出,交通流预测的准确度下降。为了给用户提供时时高效的交通信息,同时为交通管理部门提供有效的交通管制措施,必须完善智能交通系统的信息采集、处理、分析、存储和发布等功能。云计算具有分布式存储、超强计算能力、信息融合共享等优点,利用云计算的这些优点,构建智能交通系统云平台,实现交通信息从采集到发布全过程的优化,最显著的是提高了交通信息的时效性和准确性。云计算已经在基于GPS的浮动车技术、短时交通流预测、最优路径诱导和交通信号控制等智能交通的各个领域得到应用,并且对综合交通的发展起到了积极的推动作用。