基于MATPCA方法的混凝土表观缺陷识别研究

以混凝土表观缺陷为对象,研究用图像处理和模式识别技术来实现表观缺陷的检测和识别,重点在混凝土外观缺陷图像的特征提取和设计有效、可靠的分类器,实现缺陷的准确分类.基于矩阵的主分量分析（MATPCA）是统计学中分析数据的一种有效的方法,它可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等.将MATPCA法应用于混凝土表观缺陷识别系统的特征提取层,并在MATLAB中实现特征的提取,较好地满足识别层的输入要求;而在系统的识别层,研究BP神经网络方法取得了较好的实验效果.     

城镇公交线网布局与衔接模式研究

通过对城镇公交线网的布局模式以及各自的特点、适用范围的分析,提出了城镇公交线路衔接模式,并具体阐述了吴江城镇公交线网布局与衔接模式的形成过程。     

基于多线程技术的网络化数控加工系统

利用VC 多线程技术研制出基于网络的数控机床远程控制系统，可使计算机与数控机床进行远程数控代码接收与发送，为数控机床群的网络化控制与管理奠定了必要技术基础．本系统得到成功应用并取得良好的效果．     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

公路交通网特定资源运输能力评估的建模与实证分析

将公路资源运输抽象为一个公路运输网络,采用计算机仿真方法对资源运输车于网络上分配,运用标记法求解公路运输网络的最大流,从而实现对现有公路网资源运输承载能力的评估.最后,基于2个坑口电厂建设项目论证了该评估模型的可行性和有效性.     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

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首先介绍了系统的开发目标和系统的总体框架结构,然后分别介绍了各主要模块的功能和具体的实现过程.为协调公路网络建设、规划及管理之间的工作,建立了基于GIS的公路网管理决策支持系统.利用GIS技术,通过交通信息采集系统建立了基础地理信息数据库和公路交通信息数据库,并生成了动态电子地图系统,对交通信息分析的结果实现了信息可视化输出,从而为公路交通管理部门和规划部门提供准确、直观的决策信息.     

城市快速公交模式选择和网络构建研究——以武汉为例

为进一步协调好快速公交和轨道交通之间的关系,合理确定快速公交功能定位、发展规模以及网络布局至关重要.以武汉为例,从公共交通客流需求、城市空间布局与道路交通条件等方面展开研究,借鉴国内外快速公交发展模式的成功经验,确定武汉应选择“BRT与轨道交通互补、高效衔接”、共同作为骨干的公共交通发展模式.在此基础上,运用线网密度匡算法和客流需求量匡算法提出了武汉快速公交发展合理规模,在轨道交通网络规划的基础上,从点、线、面三方面入手进行分析,提出了跨区骨干、镇内联通及远城过渡三种线网层次的网络布局方案.     

Taylor级数展开法定位及其性能分析

讨论适合于TDOA定位的信道模型，分析1种典型TDOA定位算法－Taylor级数展开法，并针对其收敛问题提出改进方法。结合不同信道环境和蜂窝基站位置分布，对Taylor级数展开法的性能进行仿真，并就各种环境参数对算法性能的影响，与其它算法进行分析比较。