模糊多目标决策中逆序问题的解决

文章分析模糊多目标决策中循环排序和逆序现象产生的原因,并给出了相应的解决途径。     

城市轨道列车惰行优化研究

提出了一种基于改进目标速度的惰行节能控制策略。该策略使列车在满足运行时分的前提下以较低的能耗运行。同时在研究和比较了传统的列车惰行控制策略之后,优化了列车在惰行过程中运行工况频繁变换的问题,使列车运行更加合理和满足实际的操纵。最后利用VC++软件实现了该优化控制策略仿真模块的开发,线路模拟结果验证了该控制策略的正确性和可行性。     

不同车辆工况对协同自适应巡航控制 车队行驶安全的影响

基于横向控制器和纵向控制器模型,包括校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型,建立Matlab/Simulink 和CarSim 车辆联合仿真平台,并对其可行性进行分析与验证.利用平台分别仿真协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)车队车辆紧急刹车,通信延时,起步加、减速工况和车队前方插入换道车辆4 种情况下CACC车辆的行驶状况.仿真发现：紧急刹车时车队能够实现较好的紧急避撞;在通信延时的情况下,车队仍能保证行车安全;车队起步、减速工况运行较平稳,但加速度并不平稳,不利于车队后方车辆的乘坐舒适性;车队对前方插入不同速度的车辆能够及时响应并最终恢复安全行车间距.     

基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

针对“路怒症”诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15 名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ 波百分比与β 波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.     

一种基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法

针对高速公路与城市快速路交汇区域(路网结合部)拥堵日益严重的现状,综合考虑异构交通网络的通行能力与转换需求,基于多智能体和局部感应控制思想,对路网结合部匝道控制模式进行分析,建立单点CPSO-RBF-PID 匝道控制模型、关联主线多匝道一致性协同方法和不同主线间匝道竞争性协同方法.在此基础上,将路网结合部进行网络拓扑,建立基于分布式网络多智能体的匝道协同控制方法.并选取相应路网结合部对所建模型进行验证,结果证明,该模型具有良好的控制效果,能够起到有效地稳定路网结合部交通流密度,缓解结合部区域交通拥堵的作用.     

舰船设计方案评估指标体系研究

针对舰船研制特点,运用系统工程原理,通过对任务目标的分解与技术指标的分析,考虑全系统、全寿命、满足用户需求,将传统工程设计与现代专业工程进行系统综合,构建了可用于舰船研制方案的评估、权衡、优化的舰船研制指标体系.此外对其应用条件和应用形式进行了初步探讨.     

基于模式识别的短时交通流预测

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础,有很多种方法被用来对交通流进行预测.基于模式识别的交通流预测方法是较新的预测方法之一.提出一个用于短时交通流预测的模式和对应的模式识别算法,并对城区道路的交通流做了实验预测,结果表明在趋势上较为准确.     

基于边界点分布特征的夜间道路检测算法研究

提出一种在结构化道路情况下的夜间道路标志线检测算法。选择邻域均值滤波、Sobel算子和最大熵分割算法对道路图像进行预处理。结合道路灰度图像与道路边界图像,分析夜间道路边界点的分布特征,将道路边界点划分为到4个点集。针对虚假道路边界点,应用多方向搜索方法予以消除。选用2D的直线模型,采用改进的Hough变换从预处理后的图像中获取道路几何特征参数,最终检测出道路边界。试验结果表明本算法可靠、有效,户外试验中具有很好的鲁棒性。     

某既有地铁线人像识别系统部署方案

简述人像识别系统的技术要点和主流方案,对常见的两种部署方案——图像回传和视频流回传进行比选,并给出推荐方案;结合某市轨道交通3号线现状,讨论在既有线建设人像识别系统时需要注意的工程要点,包括前端摄像机的利旧与补充、传输带宽的计算与扩容等.     

一种基于多项式拟合的UWB SAR目标鉴别稳健性评估方法

在超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）目标鉴别性能评估中,稳健性是其中一项重要的性能指标,但关于此方面目前尚未有系统可行的评估方法提出．为此,文中提出了一种基于多项式拟合的稳健性评估方法．该方法提出了分离度一指标来衡量单信杂比情况下算法的鉴别性能,利用多项式模型实现对多信杂比情况下鉴别性能量化值的曲线拟合,提出了弹性指数的定义,并由拟合多项式得到对应的弹性指数方程,通过对弹性指数方程进行积分来实现对待评估鉴别算法稳健性的评估．基于所提出方法针对3种鉴别算法进行了评估试验,试验结果验证了方法的合理性．