FNN在心率失常判别中的研究

提出了一种基于模糊神经网络（FNN）对心率失常信号进行判别的新方法。首先，根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络，然后使用Cam Delta算法对其进行训练，这样可以得到模糊隶属函数，此隶属函数将R－R间期波及QRS波的长度模糊化。随后，用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别。经MIT－BIH心电数据库和实测数据检验，此方法可有效的对心率失常进行判别。     

基于模糊的城市快速路交通流状态判别

“交通状态”具有外延不明确的模糊信息特征,交通流自身特征和评价主体的专业知识都不可忽视。因此,基于快速路检测线圈数据,引入了基于知识的模糊系统来判别快速路交通状态。在充分分析各种交通现象的基础上,提出了交通状态划分原则、依据,评价指标,以及状态判别的模糊集和模糊规则。该方法可以动态的显示路网的交通拥挤范围,为实施交通信息发布以及后期交通瓶颈的判别和改善提供依据。     

车身小样本检测数据多异常值判别方法EI北大核心CSCD

针对车身检测数据样本量较小、某时域范围或某类型的测量数据呈现非正态分布的特点,提出了一种基于距离测度的车身检测数据多异常值排序检出算法,并推导了区分由生产过程突变造成的异常值和由测量粗大误差造成的异常值的判断方法。以某车型的间隙与面差检测数据为例,验证了本方法的有效性。     

含串补电容电气化铁路馈线故障测距算法

含串联补偿电容的电气化铁路牵引电网线路的电抗一距离关系不是单调的，按常规的电抗查表测距法，每个故障点会对应2个或多个定位点．通过对含串补电容馈线故障模型特性的分析，提出了一个新的判别方法．对不同的故障角和过渡电阻的ATP仿真以及MATLAB程序分析结果验证，该方法能够判断出故障与区间串补电容的相对位置．给出了含2个串补电容的电气化铁路馈线故障分段查表测距算法．     

HDB3编译码器的优化设计与实现

针对现有HDB3（三阶高密度双极性）编码器中存在编码复杂、输出延时长等缺陷,提出了一种基于分组编码、统一极性判断和位置极性判断的HDB3编码器快速设计方法,并相应提出了基于极性判别的快速译码设计方法,避免了译码过程中的取代节检测.在QuartusⅡ5.1下的仿真结果表明,提出的编译码方法具有消耗资源少、工作速度快的优点,与现有方法相比,编码和译码占用的逻辑单元数分别减少25%和40%,扇出数分别减少29.4%和50.9%.经实际测试,编译码器功能正确,可用于实际电路中.     

快速路区域交通协同管控系统设计与实现

为提高路网运行效率、缓解交通拥堵,创新性研究快速路区域交通协同管控目标与策略,并开发快速路区域交通管理系统来落实控制方案.首先,依托上海城市快速路现有采集系统,补充车牌等区域交通流采集数据并建立实时研判系统;其次,与交警信号管理部门密切合作,共同制定控制目标与策略,并与实时研判系统对接;最后,设计研发快速路区域交通协同...     

高速公路交通状态判别模型研究

为实时、有效地评价高速公路交通状态,根据道路交通参数与道路交通状态的关系,选取高速公路的平均行程速度、空间占有率评价指标,建立了基于变异系数权重的高速公路交通状态模糊评判模型。该模型利用指标分级标准数值的变异系数确定指标的权重,运用加权平均法将模型的输出结果最终化为具体的数值。实例分析说明,模型是可行且有效的,从而为高速公路交通状态的实时判别提供了理论基础。     

路堑边坡坡比设计研究

分析路堑边坡坡比设计的整个过程,建立了岩体回弹值与边坡高度、边坡率之间的相关关系,进行初步设计,然后根据路堑边坡破坏的判断准则,分析边坡可能产生的破坏模式,再经过试验数据来进行边坡稳定性分析,绘制了安全系数与边坡高度的诺谟图,用于指导路堑边坡坡比设计,并提高设计精度。     

基于RFID和视频监测的城市交通运行状态模糊判别

为了确定城市道路网路的交通状态,为主动的交通管理、交通诱导及控制提供支持,提出了一种基于无线射频识别(RFID)交通检测系统和视频监控系统的交通运行状态模糊判别方法.在该方法中,交通运行状态由从RFID系统获得的车辆行驶时间和从视频监控系统中获得的车辆速度决定.由于实际的交通状态可以从视频中直接观测,因此实际交通运行状态的阈值可以根据视频来校准,用以评估本文所提出方法的性能.基于安装于南京的RFID和视频交通检测系统进行实证分析,结果表明本文所提出的方法是可行的.下一步工作可推进交通数据,特别是 RFID数据在交通管理中的应用.