多模型融合在产品开发流程建设中的应用

<正>在对多种研发体系标准模型的分析、比较后,提出了一种集成各模型的优点,在符合质量管理体系的要求下,充分吸收行业优秀企业的最佳实践的流程设计方法。采用迭代和持续改进策略,缩短流程建设周期,并通过应用实践提高流程的效率和可操作性。电子产品开发流程是汽车零部件企业参与国际化竞争不可或缺的核心能力。     

基于视觉与激光雷达数据融合的前车识别研究

智能驾驶技术已经成为智能车的重要开发领域,这一技术实现的关键就是对车辆精确的环境感知,对周围物体进行准确识别,避免车辆在行驶过程中出现事故,在智能辅助驾驶系统起关键性作用。目前,单一传感器不能满足复杂工况下的路面识别,基于多传感器的数据融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF)可以提高检测效率,改善单一传感器检测不精确的缺陷,文章先对传感器进行标定实现多传感器的时空同步,对识别的物体进行检测判断,确定前车。实验结果表明此方法有利于提高汽车安全行驶性能,可以准确、实时地识别前方车辆,满足多工况下的前车识别。     

沪宁城际铁路功力长三角区域经济文化融合

2010年7月1日。上海虹桥站和南京站同时相向发出首到动车。标志着沪宁城际高铁正式开通运营，沪宁城际铁路的开通使得长三角经济圈东西区域的空间性进一步缩小，不仅拉开了长三角城际铁路发展的序幕，同时为扩大该区域经济圈外延、加快城市集群化以及促进城市经济文化融合有着极为突出的促进作用。     

高速公路交通状态预测的多源数据融合研究

针对目前高速公路交通状态预测大量使用单一数据源的不足,通过对收费站抽样刷卡数据与浮动车GPS数据的预处理,得到体现同一时间和同一空间的交通状态多源数据;采用极限学习机算法对高速公路交通状态进行预测和估计,并用行程时间指数TTI对道路交通状态进行估计;以广州机场高速公路南线为例,对比分析结果表明,采用多源数据融合模型得出的行程时间均方根误差和平均绝对百分比误差均小于单一数据源模型,且极限学习机在数据准确性与稳定性上均有良好效果,优化率分别为80.6%、53.7%。     

面向状态估计的水下多传感器信息融合技术研究

面向状态估计,阐述适于水下多传感器信息融合的技术.分析数据关联的若干方法:"最近邻"方法、"联合概率数据"、"多假设方法"、"基于神经网络的数据关联法"的特点.研究适于反鱼雷精度较高的占用网格框架下的目标距离估计技术.     

齿轮传动故障诊断方法综述及应用研究

介绍了基于粒子群优化的小波神经网络,基于相关分析与小波变换,基于小波包和BP神经网络和基于小波分析等故障诊断方法,分析比较了各种方法的优缺点,并对提出了基于多数据融合的故障诊断方法将成为今后齿轮传动故障诊断的主要发展方向。     

J系列集装箱式搅拌设备技术性能特点

J系列集装箱式沥青混合料搅拌设备是新一代国际领先技术水平的具有快搬、快运、快装等特点的全系列搅拌站。此系列采用的无基础集装箱式结构更符合中国公路建设和公路运输现状，各总成的最优化设计是德国BENNINGHOVEN公司成熟技术与中交西筑公司近40年的沥青搅拌设备生产开发经验的结合，是智慧与技术的完美融合，这成就了中交西筑的主力系列机型。     

多元交通資料融合進行旅行時間预测——以臺中港路為例

利用倒傅(遁)類神經網路,單以資料本身進行路段旅行時間预测,避免建立高複(難)度的模式以及環境所産生的干擾下,建立不失精準度的预测模式.研究通程中發現:若僅考量路段中的車輛偵测器資料用以预测旅行時間,其预测精準度較劣於融合車輛偵测器資料及公車旅行時間資料之精準度,且發現预测精準度於尖峰時段較準確,故可推論使用一種以上的...     

基于温振融合与深度自编码器的高速动车组轴箱轴承故障诊断模型

因物理监测信息利用不足，动车组轴箱轴承故障诊断存在准确率较低问题。首先，利用高速动车组轴箱轴承试验台获取丰富数据，融合温度特征数据与振动特征数据，并使用主成分分析法进行融合与降维；然后，建立基于温振融合与DAE(深度自编码器)的轴箱轴承故障诊断模型，并通过深度自编码器进行模型训练；最后，用高速动车组轴箱轴承试验台测试集的数据进行模型验证。验证结果表明：与其他对比模型相比，基于温振融合与DAE的轴箱轴承故障诊断模型的诊断准确率更高。