基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究

利用机器视觉图像处理方法,针对传统的人工测量高速公路路面裂缝方法的多种弊端,提出一种对高速公路路面裂缝的图像信息进行自动分析处理的新算法,采用几何学原理,将现实世界的三维坐标,投影为二维信息,通过一系列的转换,可以精确地得到裂缝的长度与面积。实验结果表明,可以较精确地测量出裂缝的长度、宽度及面积,为高速公路路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。     

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基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于支持向量机的出行链活动类型识别研究

基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

基于环形零件加工的机床改进

针对CKA6150数控车床加工环形零件效率低的问题,本文对车床三爪卡盘,尾座进行了改进,经使用提高了劳动生产率,降低了加工成本,取得了较好的经济效益。     

探讨大坡度桥梁架设施工新方法

普通的架桥机对于架设超过3%纵坡的预制梁容易发生安全事故。该文结合工程实例,主要通过对架桥设备的改装和其他控制措施,探讨解决大坡度桥梁架设施工的新方法。     

提高斯太尔桥壳轴头电子束焊合格率的有效方法

主要介绍斯太尔桥壳轴头电子束焊的原理,电子束焊焊缝的无损探伤,电子束焊焊缝常见的缺陷类型,以及提高电子束焊一次交验合格率的有效方法。     

隧道掘进机技术改造的重要性

掘进机在设计制造时难以做到尽善尽美,在掘进机使用中一些制约施工的设备问题频繁出现。通过对隧道掘进机施工过程中设备存在的问题进行分析,在此基础上对设备系统进行技术改造,从而达到降低工程成本、减少工序循环时间、提高设备利用率的目的,并以此证明对某些进口设备进行技术改造的重要性和可行性。     

CSJ-950型大跨径悬索桥主缆缠丝机的研制

通过对国内外同类设备现状的分析研究,结合西堠门大桥缠丝施工的实际条件,设计一种能同时适应S形和圆形钢丝、缠丝和进给匹配准确、张力稳定准确、能适应各种大跨径悬索桥的主缆缠丝机。通过样机测试和西堠门大桥实际缠丝施工,证明该主缆缠丝机缠丝张力稳定、缠丝质量好、缠丝效率高,操作简便、吊装简易。     

Application of support vector machine to ship steering

System identification is an effective way for modeling ship manoeuvring motion and ship manoeuvrability prediction. Support vector machine is proposed to identify the manoeuvring indices in four different response models of ship steering motion, including the first order linear, the first order nonlinear, the second order linear and the second order nonlinear models. Predictions of manoeuvres including trained samples by using the identified parameters are compared with the results of free-running model tests. It is discussed that the different four categories are consistent with each other both analytically and numerically. The generalization of the identified model is verified by predicting different untrained manoeuvres. The simulations and comparisons demonstrate the validity of the proposed method.     

Support vector machine-based fuzzy rules acquisition system

This paper proposes a support vector machine-based fuzzy rules acquisition system (SVM-FRAS). The character of SVM in extracting support vector provides a mechanism to extract fuzzy If-Then rules from the training data set. We construct the fuzzy inference system using fuzzy basis function (FBF). The gradient technique is used to tune the fuzzy rules and the inference system. Theoretical analysis and comparative tests are performed comparing with other fuzzy systems. Experimental results show the SVM-FRAS model possesses good generalization capability as well as high comprehensibility.