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1.
交通标志检测是交通标志识别的难点。在复杂的交通环境下,采用传统颜色空间的固定阈值分割进行交通标志检测的方法鲁棒性差,难以准确有效地检测出交通标志。提出了一种基于三分量色差法和Ostu法的交通标志检测方法。首先,通过计算图像R、G、B分量的差值来得到红、蓝、黄三种颜色分量,然后利用Ostu法分别对它们进行阈值分割,得到交通标志的检测结果。实验结果表明,该算法的检测准确率和实时性满足实际要求。 相似文献
2.
3.
内容中心网络(content-centric networking,CCN)的一个主要特点就是利用网络内部存储提高网络性能和缩减网络冗余流量.但由于当前路由器存储技术的限制,使得CCN路由器的内容存储器(CS)空间大小十分有限,这造成了路由器缓存的命中率很低,导致CCN的网络性能优势和冗余流量缩减的作用无法得到体现.为了有效地解决这个问题,提出了一种新颖的存储系统AS-BOOST,该系统可以避免当前存储技术的限制,使得CCN的优势得到充分发挥,同时可以防止针对CCN的缓存污染攻击.通过仿真来验证AS-BOOST的有效性,仿真结果表明,只要付出少量的存储开销,AS-BOOST就可以有效地提高用户请求的命中率和明显降低AS域间流量,并且不易受到缓存污染攻击. 相似文献
4.
5.
为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和神经网络参数间的相互联系,提出一种参数联合优化的网络流量非线性预测模型。将相空间重构和预测模型参数作为粒子群优化算法的粒子,网络流量预测精度作为粒子适应度函数,通过粒子之间相互协作获得全局最优参数,根据最优参数建立最优网络流量非线性预测模型,通过网络流量实例对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,参数联合优化方法大幅度提高了网络流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。 相似文献
6.
为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。 相似文献
7.
刘春 《计算机工程与应用》2014,(21):91-95
为了提高网络流量的预测精度,针对极端学习机的训练样本选择问题,提出一种改进极端学习机的网络流量预测模型(IELM)。根据最优延迟时间和嵌入维数对网络流量重构,建立网络学习样本,将学习样本输入到改进极端学习机进行训练,随新样本加入而逐步求解网络的权值,以提高学习速度,引入cholesky分解方法提高模型的泛化能力,采用具体网络流量数据进行了仿真测试。结果表明,IELM不仅可以获得较传统网络流量预测模型更高的精度,并且大幅度减少了计算时间,提高了建模效率,可以较好地满足网络流量预测要求。 相似文献
8.
为了提高网络流量的预测精度,利用相空间重构的两个关键参数—延迟时间(τ)和嵌入维(m)间的相互联系,提出一种延迟时间和嵌入维数联合优化的网络流量预测模型。该模型以最小二乘支持向量机作为网络流量预测算法,根据网络流量预测结果优劣评价指选择最优τ和m值,建立单步、多步网络流量预测模型,并通过仿真实验对模型的性能进行分析。结果表明,模型可以准确选择出最优嵌入维数和延迟时间,显著提高了网络流量的预测精度,预测结果明显优于独立优化τ和m以及传统联合优化τ和m的网络流量预测模型。 相似文献
9.
针对交通流仿真技术中广泛使用的线性同余发生器在周期长度和随机性方面的不足,引入MT随机数发生器,通过性能评价验证其优越性,然后在空闲和拥挤两种交通状态下,基于MT发生器产生的随机数,应用不同的随机分布构建相应的随机发车模型。在VC环境下开发车辆生成程序进行仿真实验,将仿真数据与实测数据进行对比分析,结果表明,基于MT发生器的随机发车模型更好地逼近了实际交通状态。 相似文献
10.
针对当前主流的云安全分析系统存在智能化不高,处理能力不强等缺点,提出了具有并行处理能力的流水化PF_RING的模型,将生物序列匹配算法引入到云入侵检测模型中,并将其与多状态匹配算法、脆弱性评估算法相结合,设计并实现了云安全综合分析系统(Cloud Security Comprehensive Analysis System,CSAS)。实验表明,系统可在海量数据下,对云安全进行流量分析、入侵检测和漏洞扫描,与同类系统相比,处理能力提升近10倍,安全防护提升了65.43%。该系统有效地提高了云安全分析系统入侵检测能力,为云平台的安全性提供了有效的保障。 相似文献