改进的PCA人脸识别新算法

针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点,本文提出了一种新的改进的PCA人脸识别算法．该算法在图像的预处理阶段,利用图像灰度的线性变换,增大每幅图像的对比度和亮度;对预处理后的图像则利用经典PCA算法进行处理,并在识别阶段,通过对体现光照变化的三个主分量进行加权处理,减少它们在识别中占的比重．实验结果表明,该算法是有效的,能够减少光照条件对人脸识别的影响．     

基于分区加权Voronoi图的交通疏解组织方案

为减少城市轨道交通建设施工期间对城市道路交通的影响,保障施工点附近的城市居民出行通畅,创新研究了基于分区加权Voronoi图的交通疏解组织方案。首先,将道路分隔的地块重心作为点要素,分区域将地块相邻道路背景交通量中的饱和度作为权重,构建出行路径模型;其次,利用Arcgis软件将出行路径模型矢量生成加权Voronoi图,依据道路背景饱和度作为阻抗因素,筛选远端交通疏解绕行线路及设置有效交通指引标志方案;最后,以广州地铁11号线芳村站为例,利用分区加权Voronoi图构建了芳村地铁站点施工期间交通疏解组织方案,并利用Visum软件进行了方案交通影响分析,验证该方案的可操作性。     

一种引入突出影响因子的复杂系统可靠性评估模型

针对复杂系统可靠性评估过程中某些指标对评估结果具有较为突出的影响,提出了一种引入突出影响因子的非线性评估模型。该模型既能够反映某种指标的突出影响,叉能把线性加权平均模型视为突出影响因子为1的特例．将其应用于某型雷达接收系统的可靠性评估,并证明了该模型较线性加权法的优越性．     

友好型非机动车交通评价指标体系的构建

慢行交通在我国越来越受到重视,非机动车交通作为慢行交通的重要组成部分,其发展好坏直接关系到慢行交通的发展,甚至关系到整个交通系统能否健康发展．本文首先分析了我国非机动车交通存在的问题;接着在友好型非机动车交通理念的指导下,提出了友好型非机动车交通的概念,分析了友好型非机动车交通的影响因素,进而建立了友好型非机动车交通评价指标体系,对评价指标进行了量化;最后应用层次分析法进行评价指标权重的确定,并利用加权综合指数模型进行综合评价。     

基于灰色理论的交通基本建设贯彻军事要求工程建设方案评价

交通基本建设贯彻军事要求工程建设是为发挥交通目标的战争潜力,在主体工程的基础上而额外开展的工程建设。此类工程建设方案受多种因素影响,为此提出了利用层次分析法确定指标权重的思路。通过引入灰色加权关联度,建立了交通基本建设贯彻军事要求工程方案评价的方法和模型,并应用本方法对某一新建铁路桥梁贯彻军事要求工程的3个方案进行了评价,达到了优选的目的。     

基于CNN和WSVDD的深孔镗削加工过程状态评估与监测

针对深孔镗削加工过程中易出现颤振以及传统监测方法监测效率低的问题,提出了一种将深度卷积神经网络和加权支持向量数据描述法相结合的深孔镗削加工过程颤振评估与监测方法。首先基于深度卷积神经网络提取加工过程状态内振动信号的特征矢量,然后以正常加工状态下的特征矢量训练加权支持向量数据描述模型,得到相应的描述加工正常状态下的超球体模型,再计算当前加工过程状态特征矢量与超球体之间的相对距离,作为加工过程状态的评估指标,并对稳定度阈值进行设定。结果表明:与文献中其他方法相比,文中方法的监测能力更强,对加工过程状态的稳定度描述更加准确。     

汽车行驶状态参数的估计

介绍Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法和滤波估计流程,建立二自由度汽车模型,在模型中加入系统噪声和测量噪声,建立系统状态方程和观测方程。利用自适应卡尔曼滤波算法,对汽车质心侧偏角和横摆角速度进行估计,并进行转向盘转角正弦输入仿真分析,仿真结果表明两者的真实值和估计值吻合良好。利用自适应卡尔曼滤波算法对汽车行驶状态参数进行估计可以降低汽车的成本,是一种行之有效且具有工程应用价值的方法。     

交通检测多特征量数据融合研究

来自多种检测源的交通车辆特征数据既有重复的,也有互补的。采用阈值法和自适应加权法建立数据融合模型,可将多种交通检测设备的特征数据进行预处理并最终融合为一条车辆数据。试验表明:融合后的车辆数据更加准确、全面,能够有效向交通管理养护等部门提供决策依据。     

基于MATLAB的H∞鲁棒控制器的设计

简述了 H∞ 鲁棒控制器的基本思想 ,给出了运用 MATLAB鲁棒控制工具箱为假定空间桁架设计 H∞ 鲁棒控制器的设计过程 ,同时也给出了控制器作用下闭环系统的分析结果 ,设计所得到的控制器控制效果非常好 ,达到了设计的目的     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果。以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟。对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果。