一种新的红外二值图像递归标记算法

提出了一种新的红外图像识别算法．该算法根据图像预处理分割后的二值图像，对目标图像进行递归标记，避免了基于点的连通体检测中“Ⅰ”像素点可能被重复扫描的现象，实现了只考虑提取目标特征，不用得到最终的标记图像本身的要求，更加有利于对目标的检测与跟踪．分析、实验结果表明算法对理想及带噪声的输入均有较好的识别率，能提高目标单帧检测概率．算法易于实现并行处理，提高了图像处理实时性，具有一定的工程实用性．     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

基于动态递归神经网络的地连墙安全预测

对于深基坑开挖时地连墙的安全状态做到及时掌控和预测,是基坑工程的重要内容。通过对深基坑测斜数据的地连墙弯矩反分析,得出地连墙的内力发展状况;基于动态递归神经网络基本原理,预测地连墙水平位移和内力的下一步发展趋势。据此,提出了一套掌握深基坑地连墙变形和内力安全状况,并预测以后安全走势的实用方法。研究发现,该预测方法能够在施工时,从变形和内力两个方面及时了解深基坑地连墙的安全状态,在一定程度上节省基坑监测开支。     

对RISC寄存器窗口方法的改进设想

本文通过分析BerkeleyRISC处理器寄存器窗口方法的特点,针对其不足之处提出改进其结 构的方法,并给出增加一个芯片外专用堆栈存储器的改进体系结构的设想。      

模块化计算机联锁软件设计

为简化联锁软件设计流程,提高设计效率,提出了一种模块化计算机联锁软件设计方法。采用面向对象的思想,将道岔、信号机、轨道区段等设备设计为不同的程序模块,利用多态性和绘制语句等完成联锁软件站场界面的绘制,使用鼠标拖动各设备相应的程序模块完成联锁软件表示层的绘制,生成单链表站场数据结构,并采用递归算法进行进路搜索,完成联锁软件的设计。将文中提出的设计方法与传统的设计方法应用于某车站的联锁软件设计,对比两种方法的设计流程和设计所用时间,所提设计方法总时间节省了约30%,提高了设计效率。     

重大件运输的货物分配与航速联合优化

为了研究半潜船运输过程中满载与空载燃油消耗不同对重大件货物运输和最优航速的影响,建立了货物分配与航速联合优化模型,并改进了递归平滑算法RSA(recursive smoothing algorithm),基于插入法和改进的递归平滑算法IRSA(improved recursive smoothing algorithm),提出了全局搜索算法求解该模型.用插入法解决货物分配问题,用IRSA求解满载和空载的最优航速.算法应用结果表明:与RSA相比,运用全局搜索算法使运输成本降低了240.3万元;与划分为6和9个时间段的离散到达时间方法相比,运用全局搜索算法计算时间分别缩短了71.1和767.3 s.      

远洋船舶目标检测中图像分类识别研究

为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。     

一种生成二叉树（0—1）编码的有效算法

本文基于文献［１］，阐述了一种生成二叉树（０－１）编码的新方案，并就此方案给出了非递归ＰＡＳＣＡＬ算法程序，该算法的平均时间复杂性为Ｏ（ｎｌｏｇ２ｎ）。     

城际铁路列控系统车-地通信延迟时间估计的深度学习算法研究

为了降低通信延迟对城际铁路列车运行控制的影响,利用通信控制服务器（CCS）积累的车-地GSM-R消息延迟时间历史数据,形成延迟时间估计的算法框架。采用递归神经网络,结合无线传输数据包大小与延迟时间的关系,并使用规范化等深度学习技术,对数据和模型进行学习和训练。实验结果表明,可以有效地估计无线传输延迟时间,解决统计分析方法带来精确度不高的问题,为车地通信消息有效性的精确判断提供依据。