基于LVQ神经网络的城市快速路事件自动检测算法

基于具有自组织功能的学习矢量量化(LVQ)神经网络设计了城市快速路异常事件的自动检测算法,提出分车道检测的构想。研究了原始数据筛选、输入向量模式、神经元个数及检测时段等参数的选择。基于小波分析技术对原始数据的高频噪声进行滤波,引入长车流量作为输入参数,并对比了引入前后的检测效果。选用加利福尼亚算法作为评价的参考依据,对其执行过程和门限值的选择进行了研究。     

基于分形理论的沥青路面微观形貌特征描述与求解方法

从分形角度描述沥青路面在垂直方向上的微观形貌特征,并研究了路面构造深度的分形插值方法。利用遗传算法求取迭代函数系统中仿射变换的最佳垂直比例因子,计算分形维数。最后利用高精度激光测距仪获取4种不同沥青路面样块的高程数据,在此基础上分析分形维数与路面平均构造深度、算术平均偏差、均方根偏差的相关关系,并通过插值函数模拟路面构造深度变化的分形曲线。     

基于复制技术的电力自动化系统容错模型的实现

从提高电力自动化系统的可靠性、安全性和实时性出发,在建立的基于复制技术的电力自动化系统容错模型的基础上,详细地介绍了系统模型的实现方法.设计的容错系统在三机表决系统的基础上,对系统结构和表决算法上进行了一定的改进,具有较强的容错性,为坚强、自愈的智能电网中的电力自动化系统的建设提供了参考意见.     

具有区间参数的VRP及其改进的C-W节约算法

在传统的车辆路径问题的基础上,针对配送中心到客户以及客户到客户之间的费用为区间参数时的车辆路径问题,建立了相应的数学模型.用可能度的区间数排序方法对费用区间参数进行排序并应用到C-W(clark-wright)节约算法中,提出了改进的C-W节约算法.通过算例验证了该算法的有效性和可行性.     

集装箱码头泊位调度问题的启发式算法研究

为优化集装箱码头泊位的分配,提高泊位的利用率,把码头泊位的调度问题转化为带有约束条件的特殊二维装箱问题。通过建立连续泊位调度的非线性规划模型,提出了一种求解集装箱码头连续泊位分配问题启发式算法。仿真算例结果表明该算法能在实际的集装箱码头泊位调度中有效的提高泊位的利用率。     

模拟退火改进K均值算法在镜头聚类中的应用

针对基于内容的视频检索中的镜头聚类问题,采用了一种基于模拟退火思想改进的K均值聚类算法.该方法提取视频帧的时间信息、均值、方差、偏度和信息熵等颜色直方信息作为特征,利用模拟退火算法全局寻优的能力来改善K均值聚类易陷入局部极值的缺点,从而提高视频镜头聚类的准确性.理论分析和实验结果表明该方法是一种有效的视频镜头聚类算法.     

一种单相异步电动机转速控制方法的研究与实现

针对单相电容启动式异步电动机调速中变频调速法不适用,而调压法不适于大范围调速的情况,提出了通过减少交流电源周期波以控制单相电容启动式异步电动机转速的方法.给出了单相异步电动机转速控制主电路及控制电路系统框图,介绍了以MSP430F413单片机系统为核心的转速控制系统硬件设计及程序设计实现方法.     

免疫聚类算法在基因表达数据分析中的应用

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法. 根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法. 与K均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.     

Turbo码及其译码算法研究

介绍Turbo码的编译码原理,以及Log-MAP,SOVA译码算法。通过基于MATLAB的仿真实验,比较分析不同译码算法的性能。仿真结果表明,Log-MAP算法能够准确的实现译码,但需以增加译码延时为代价。而SOVA算法的译码速度更快,译码复杂度更低,译码算法更简单,在实际的系统中易于实现。     

一种格缩减辅助MIMO检测的非线性量化算法

针对格缩减辅助MIMO检测中,采用格缩减技术后导致星座畸变,引起变换域信号非线性联合量化复杂度高的问题,提出了一种排序反馈的非线性量化算法。该算法同时考虑了变换星座的边界和各元素之间的相关性,且根据量化误差的大小选择信号元素量化判决的顺序,依次量化判决信号的各个元素。仿真证明,基于该算法的格缩减辅助MIMO检测其性能要优于无排序反馈量化和逐元素独立量化的格缩减辅助MIMO检测,且能很好的逼近最大似然检测的性能,在平坦块衰落信道下,算法复杂度为多项式复杂度。