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.     

椭圆钢管T型节点应力集中系数分析

为预测椭圆管节点的疲劳性能,优化节点构造设计,以椭圆钢管T型节点为切入点,采用数值模拟方法分析了长轴-长轴、长轴-短轴、短轴-短轴3种可能的连接形式在支管轴拉、面内弯曲和面外弯曲作用下节点的热点应力位置和应力集中系数,同时分析了管壁厚度对应力集中系数的影响。结果表明：进行椭圆钢管节点热点应力试验测点应重点布置于鞍部;在支管轴拉、面内弯曲和面外弯曲作用下,管壁厚度越小,应力集中系数越大;从节点的抗疲劳性能和经济性出发,面外受弯时,建议椭圆钢管节点构造设计以长轴-长轴为主,轴拉和面内受弯时,建议以短轴-短轴为主。     

弹性联轴节甩油问题分析及改进措施

对弹性联轴节甩油的问题进行了分析,提出了解决问题的办法。