基于交通量演变模式检索的高速公路交通量预测方法

通过交通量预测的方法,可以在突发事件情况下评估事件对高速公路网的交通影响。各种预测算法的共同特征,需要一定的历史数据支持。在同一算法中,对历史信息吸收得越多,其预测往往越准确。作者借用图像压缩的原理,从历史交通数据中抽象出历史交通状态演化模式,并用压缩码表示该演化模式。通过对压缩码的检索,可以快速提取与当前演化模式相近的历史数据,通过这些演化模式相近的历史数据,预测交通状态的变化趋势。试验证明,预测数据与真实数据具有良好的拟合度。     

汽车故障诊断中基于粗糙集的CBR方法研究

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。章对汽车故障诊断中的基于Case推理方法进行了研究，介绍了不确定知识的事例表达和事例检索；提出了基于粗糙集的事例特征项的权值向量确定算法、事例的相似度计算算法和基于事例推理算法。