船舶航速智能控制系统仿真

利用MATLAB建立了船舶推进系统的数学模型,采用传统的PID算法,并利用遗传算法整定PID参数,对某船航速控制系统进行了仿真分析.为反映真实情况,文章分别仿真了船舶在无干扰、5%、10%及20%干扰情况下航速及螺旋桨转速等参数的变化,仿真结果显示遗传算法整定PID参数用在船舶航速控制系统上是可行的.     

船舶轮机系统图形化建模的研究

随着仿真系统的日益复杂,作为一种提高开发效率有效途径,图形化建模技术成为仿真领域研究的焦点.本文阐明图形化建模的基本原理,提出图形化建模软件的体系结构,建立图元库,讲述拓扑分析算法,描述支撑运行环境,并根据以上理论和技术开发出一套图形化建模软件.     

一种高效的圆形窗口线段裁剪算法

在圆形窗口线段裁剪过程中,当两端点都在窗口之外时情况较为复杂.从较远端点向圆形窗口引切线,通过判断点相对于两切线以及垂直于切线的两圆半径所在直线的位置关系,确定被裁剪线段是否与圆形窗口相交,只对有交点的情况才进行求交运算.实验结果表明,本算法明显提高裁剪效率.     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

宽带IP网中VBR视频流量的建模与预测

VBR视频信息即将成为宽带IP网的主要流量,在考虑网络资源利用率和动态带宽分配等方面,其中一项重要的内容就是VBR视频建模及其流量预测。本文在分析VBR视频流量主要特点的基础上,阐述了视频建模时应当注意的关键问题及其流量预测过程中应用的数学方法,并给出了若干典型的VBR视频流量模型。     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。     

带有逆向物流的城市连锁店运输线路优化

逆向物流越来越受到人们的重视，结合节约里程法和启发式算法，对既有正向物流又有逆向物流的城市连锁商店物流配送的路线选择问题，以运输路线最优（即总运输费用最少）及运输车辆的合理利用为原则，进行优化设计。     

InSAS复图像配准法解析

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。用相关系数法和最大干涉频谱法对湖试测得的目标成像图进行了配准,并使用复图像相干系数、干涉相位图质量和残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实这两种方法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

数字签名技术

探讨网络信息安全非对称加密中典型的数字签名技术，着重阐述数字签名方法特点、重要应用、RSA算法实现、安全性分析及研究方向。     

基于多信息融合的驾驶员图像面部定位

面部区域位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的基础.采用AdaBoost算法对人脸图像的Haar-Like特征进行统计学习,生成用于人脸检测的强分类器.利用AdaBoost检测器快速检测到图像中可能存在的肤色区域,在检测到的区域内利用YCrCb颜色空间中的肤色模型进行人脸位置的精确定位.实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性.