基于云物元综合评价理论下的高速公路诱导信息有效性研究

根据高速公路诱导信息的相关特性,从动态信息、静态信息、动态反馈信息三个维度建立了高速公路诱导信息有效性评价指标体系;将云理论与物元方法相结合,构建了云物元综合评价模型,实现了只能用自然语言值描述的定性概念的物元表示;最后通过实例运算,对该模型的合理性和可靠性进行了验证.评价结果表明:该模型在高速公路诱导信息有效性综合评价中具有较好的应用效果.     

云计算在智能交通中的应用

随着汽车数量的迅速增长,交通拥堵日益严重。交通参与者的交通行为变得繁杂多变,交通安全问题突出,交通流预测的准确度下降。为了给用户提供时时高效的交通信息,同时为交通管理部门提供有效的交通管制措施,必须完善智能交通系统的信息采集、处理、分析、存储和发布等功能。云计算具有分布式存储、超强计算能力、信息融合共享等优点,利用云计算的这些优点,构建智能交通系统云平台,实现交通信息从采集到发布全过程的优化,最显著的是提高了交通信息的时效性和准确性。云计算已经在基于GPS的浮动车技术、短时交通流预测、最优路径诱导和交通信号控制等智能交通的各个领域得到应用,并且对综合交通的发展起到了积极的推动作用。     

基于云计算的智能物联网数据中心研究

为保证新一代数据中心的监控需求,并满足数字化高校的建设需要,本文提出了一种基于云计算的智能物联网数据中心管理方案。基于现有数据中心监控模式及功能,利用Zig Bee物联网技术对数据中心实施物联网管理,减少了数据中心监控硬件和软件冗余,保障了数据中心的可伸缩性。同时本文还设计了物联网数据中心的云计算架构,为智能物联网数据中心的数据挖掘和辅助决策等相关应用提供了海量数据的存储、管理与计算环境。本方案的提出,为数据中心的智能管理提出了一种新型解决方案。     

超高能γ射线与红外辐射光子的相互作用

本文通过对超高能γ射线与太阳系周围的氢云的红外辐射相互作用的讨论，说明考虑到氢云的不均匀性，如果氢云的红外辐射温度有３０Ｋ左右，氢云直径为１８０ｐａｒｓｅｃｓ，这种相互作用就可以用来解释近年来所发现的某些超高能γ射线点源信息缺乏的现象。     

基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

柴油—LNG动力船舶燃料加注燃爆风险分析预测

将液化天然气(LNG)用作船用燃料,可降低运输成本,且节能环保。但在生产及储运过程中存在火灾爆炸的风险。本文着重对LNG双燃料动力船舶加注过程的风险进行了分析。运用事故树分析方法,对加注过程中的风险进行识别并进行定性分析;根据泄漏概率和相关统计公式求得了燃料加注过程中管系发生泄漏的概率;对加注过程发生泄漏事故的后果进行了预测,包括利用高斯模型对加注过程管系泄漏事故时可燃气体浓度在5%-15%的半径范围进行预测,运用池火模型计算加注过程LNG 泄漏形成池火的热辐射危险距离;采用TNT当量法和超压准则对加注过程气罐泄漏发生蒸气云爆炸的危害范围进行预测。     

云计算技术及其在交通领域中的应用

对云计算技术及其在交通领域中的应用进行系统性阐述。归纳云计算的关键技术、商业模式、基本特征、信息安全等,分析建立交通云平台的必要性,介绍云计算技术在重庆两江大桥路段及交通领域中的典型应用情况。     

基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究

针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。