A^＊算法在公共交通诱导系统中的应用研究

由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中，存在大量两节点有多条同向边的情况，而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型，并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网，而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题；同时提出采用A^＊算法来求解公共交通诱导问题；最后，以广州市的公交线路网络为例，对公交诱导模型进行了试验，试验结果表明本文提出的算法是十分有效的，多目标模型的平均计算时间仅为0．1秒。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

一种模糊隶属函数的自动生成算法

提出了一种模糊隶属函数的自动生成算法，该算法基于样本数据的变化趋势对数据进行预处理，同时结合模糊C均值方法，实现连续数据的离散化，直观、合理地确定了模糊隶属函数的中心参数，并应用MATLAB语言实现了模糊隶属函数的自动生成算法。     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

Ad Hoc网络基于蚁群的按需路由算法研究

目前已有一些研究将蚁群优化算法应用于Ad Hoc网络,文中在分析已有成果的基础上提出了一种新的按需路由算法,该算法综合了蚁群优化和AODV及DSR协议的思想,在源和目的之间建立起多路径路由,有效地提高了网络传输性能.模拟结果显示,该算法能较好地适应MANET动态变化的拓扑环境,在性能上优于一些相关的算法.     

基于GIS的武汉市公交线路最优路径运算研究

基于GIS的空间数据库技术,可以对公交实体要素进行详细表述,为精确计算换乘延误提供了可能。以武汉市公交系统为实例研究对象,建立了基于GIS的公交网络数据库,应用可行的基于换乘次数最少的最优路径算法,在ArcGIS中实现了任意两点间的最优路径查询。     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.