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以电动汽车充换电服务为研究背景,通过计算调度车辆和用户车辆的充电损耗,并结合站点和电网间的储能共享,分析了时变路况下电池调度的路径优化问题。首先,提出了基于荷电状态和时速的调度行驶数学模型,并建立电池充电模型;然后,为精确计算充电损耗,考虑在时变功率下的电能损耗,提出了基于电池容量修正的电池损耗模型。此外,为实现储能利用,提出在充换电站与电网之间进行储能电池共享,从而建立了以充电损耗和共享收入为调度成本的目标函数。最后,在传统的站点流量和电池容量等约束下,又考虑了基于储能利用的站点电源功率约束,并采用遗传算法求解。实验结果表明,所提方法能有效减少调度过程中的充电损耗,研究成果为充换电站和电网之间的共享储能提供了理论指导。 相似文献
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提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明:该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。 相似文献
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基于图的机械系统拓扑结构的数据存储 总被引:1,自引:1,他引:1
应用图论的概念和建模理论,分析了机械系统机构图和拓扑结构图的关系,提出了一种新的基于图的机械系统拓扑结构的数据存储模型.该存储模型不仅解决了复杂多体系统的存储结构问题,避免了非树形多体向树形多体的切除转换,而且使树形多体系统和非树形多体系统从数学建模到数据存储达到高度一致. 相似文献
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目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验:在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关(normalized cross-correlation,NC)的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2432,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。 相似文献
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对交互式遗传算法作曲进行了一定的探讨.介绍了用遗传算法进行作曲的知识表示.通过将给定的乐谱转化成相应的编码,采用交互式遗传算法中的选择,交叉和变异算子产生新的乐曲.对交互式遗传算法作曲进行了仿真实验,讨论了实验步骤,给出了实验结果.仿真结果表明,设计的作曲系统可以产生出令人感兴趣的乐曲,具有一定的实际意义. 相似文献
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针对多刚体系统数据存储的不足,对多刚体系统的结构图与图论的有向图之间的关系进行了研究,提出了一种新的基于十字链表的链式存储模型.该存储模型不但较好地解决了复杂多刚体系统的存储问题,而且充分满足了在存储物理多刚体系统时的结构正确性和数据完备性要求,避免了非树形多刚体向树形多刚体的回路切除转换,使多刚体系统在数学建模与数据存储方面达到高度一致. 相似文献
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针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的研究,提出了一种基于整型小波变换(Integer Wavelet Transform,IWT)将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。采用YCbCr色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统特性(Human Visual System,HVS)实现彩色水印嵌入位置的自适应确定;彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。 相似文献
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核四元数主成分分析(KQPCA)被成功应用于处理非线性四元数信号,然而,核矩阵维数太高使其对角化非常耗时,目前二维形式的KQPCA(2DKQPCA)并没有成功实现.对此,采用基于块处理和并行计算的思想,提出基于块的2DKQPCA(B2DKQPCA),实现真正意义上的2DKQPCA.基于时间复杂度、应用性能和分块矩阵应为四元数Hermitian矩阵的综合考虑,B2DKQPCA重点处理主对角线、反对角线和主对角线旁3个方向的小块.然后,结合B2DKQPCA与RGB-D图像四元数表示方法,将B2DKQPCA应用于RGB-D目标识别领域.在2个公开库上的实验结果表明,提出的基于列向B2DKQPCA的RGB-D识别算法优于现有基于主成分分析算法和基于卷积神经网络的一些算法. 相似文献