基于无人机航拍图像的车辆间距检测算法

针对车队行驶过程中车队管理者对前后车距信息了解不充分的问题,提出了一种基于无人机航拍图像的车辆间距检测算法。该算法首先对原始图像进行灰度处理,并进行高斯滤波去除一部分噪声;其次使用Canny算子边缘检测获取目标的边缘映射并寻找合适的轮廓;然后参考车辆目标和实际长度的大小来计算像素比,最后计算出车辆之间的距离。仿真实验结...     

V2X环境下基于MPC算法的弯道区域CACC车队轨迹跟踪控制策略

针对CACC(cooperative adaptive cruise control)车队在弯道行驶的安全性和稳定性问题,提出一种V2X(vehicle to everything)环境下基于MPC(model predictive control)算法的弯道区域CACC车队行驶轨迹跟踪策略.首先,分析CACC车队在弯道区域的行驶工况以及纵向平衡问题,并基于牛顿第二定律构建车辆在弯道行驶的车辆动力学模型;其次,CACC车队基于V2X技术实现车车之间状态信息的实时交互,并以基于车辆运动学的MPC算法为基础,引入可变间距的车队安全距离控制模型,提出一种适用于弯道区域的轨迹跟踪模型;最后,通过二次规划进行模型求解.实验分析结果表明:V2X环境下的CACC车队在弯道行驶过程中面对不同的行驶工况能够不同程度地保证车车之间的安全性、稳定性以及驾乘人员的舒适性,有效验证了所提V2X环境下基于MPC算法的弯道区域CACC车队轨迹跟踪策略的可行性.     

主干线协调控制的改进算法研究

为改善传统主干线协调控制方法中存在的问题,对传统主干线协调控制算法进行了深入的研究和改进。改进算法为有效提高绿时利用率,减小车辆延误,对单路口实施了改进的模糊控制算法;同时,对主干线上车辆到来情况进行实时检测,若有大规模车队到来,则中断模糊控制器,即时疏散车队,从而实现对主干线的实时协调控制。将此算法应用于城市主干道交通协调控制,对减小整个主干线的停车延误和排队延误有很好效果,并且对路况变化具有较强的鲁棒性,适合在大中城市中推广。     

大容量矢量地图可逆水印算法

提出一种拥有更大水印嵌入量的可逆水印算法。以预测的方法获得一个与现有值近似的值,利用该近似值与现有坐标值的差值进行水印的嵌入。提取时先得到水印信息,再恢复出原始图像。在此基础上,通过添加头信息,提出第2种算法,以提高预测准确度。实验结果表明,与同类可逆算法相比,提出的2种算法拥有更大的水印嵌入量,对原图的改动更少。     

一种协作式车队控制的新方法

针对协作式车队机动过程中存在燃油或制动延时的情况,建立车辆与车队动力学模型,综合考虑本车与相邻前车间的局部信息及领头车的全局信息,提出协作车队纵向控制策略.从避免Slinky-Effects效应出发,得到车队队列稳定条件,根据Lyapunov-Razumikhin方法证明车队中单车稳定性,并将两者相结合共同确定燃油或制动延时界限.在此基础上,分析车间距稳态误差及车队抖动与碰撞的避免条件.最后通过数字仿真检验上述设计,仿真结果对比表明了所提出控制策略具有较好的控制效果.     

Smith-Waterman算法OpenMP并行化

基因比对可以实现对诲量生物信息的分析和处理,其中Smith—Waterman算法实现的比对信息精确度较高,但是处理速度慢。本文利用共享存储编程的工业标准OpenMPX;ySmith-Waterman算法进行了并行化实现。在一个拥有四个双核CPU的SMP节点上的测试表明,共享并行化使得该局部比对算法的速度提高了40％。     

网络信息重构模型的优选算法及其改进

从信息资源角度出发,针对网络信息发布过程的问题进行研究,建立信息重构模型,并根据简化模型进行优选方案讨论。从时间复杂度考虑,使用动态规划原理深入研究,对优选算法进行改进,得到网络信息重构模型优选算法的改进方案,使该算法得到更完善的发展,在网络信息重构发布方面拥有更广泛的实用性。     

网络信息搜索匹配算法研究与仿真

研究网络信息搜索问题,提高搜索匹配的准确率。当前网络资源中,信息资源种类繁多,数量巨大,拥有相似特征的信息资源很多,传统的针对资源特征匹配的算法,很难在巨大数量的拥有众多相似特征的网络资源信息中,准确找到需要匹配的资源信息,信息匹配的准确性不高。为了解决这一问题,提出了一种基于语义距离的服务相似度信息匹配方法,首先将数据集用本体语言描述出来,然后对所定义的信息量、本体中的连接路径进行形式化定义,确定两个概念之间的语义距离,进而进行匹配。实验表明,新算法是能够实现海量数据之间匹配的最佳信息搜索方案,摆脱传统方法对于特征的依赖。大幅提高了匹配的准确度,取得了不错的效果。     

基于改进粒子群算法的异质车队二级IRP优化

针对供货商管理库存（Vendor Managed Inventory,VMI）模式下的二级库存路径问题（Inventory Routing Problem,IRP）,结合需求的波动特征,以二级库存路径问题系统总成本最小化为目标,建立异质车队的二级库存路径问题混合整数规划模型,并设计改进的粒子群算法对模型求解。数值实验分析验证了模型和算法的适用性和有效性,结果显示,使用异质车队不仅可以提高配送车辆的装载率,降低零售商的库存水平,还会减少二级库存路径问题系统总成本;敏感性分析表明,不论需求波动程度怎样变化,使用异质车队时二级库存路径问题系统总成本都会得到降低。     

基于多级加权更新关联规则的挖掘算法

传统的关联规则挖掘算法对更新的数据集按平等一致的方式加以处理。提出了一种新的增量关联规则挖掘算法:引入了多级加权的更新关联规则模式,对最近更新的数据集在挖掘算法中赋予较高的权值,提高其对挖掘结果的影响力度。使得最近更新数据对当前决策拥有更高的兴趣因子得以充分体现。实验表明,该算法拥有较高灵敏度,并能及时响应事务集的发展趋势,从而为决策者提供及时、准确的信息。     

图像加密域可分离可逆信息隐藏算法的系统设计与实现

改进了一种图像加密域可分离可逆信息隐藏的算法,设计并实现了一个图像加密域的可分离可逆信息隐藏软件系统。在此系统中,内容拥有者对未压缩的原始图像使用加密密钥进行加密。然后,信息隐藏者使用信息隐藏密钥把加密图像的最低位平面进行压缩,在压缩所得的空余空间里嵌入额外数据。最后得到包含嵌入信息的加密图像：拥有信息隐藏密钥的接收方,尽管不知道原始图片内容也可以提取出隐藏信息;拥有加密密钥的接收方可以获得原始图像的近似图,但是不能提取隐藏信息;如果同时拥有加密密钥和信息隐藏密钥,那么既可以提取出隐藏信息,也可以利用自然图像的空间相关性恢复出图像的相似图像。实例测试的结果表明,算法具有嵌入容量大、操作更灵活的优点。     

基于运行距离最短的车队调度问题图解算法

对于一类基于运行距离最短的车队调度问题,构建了问题的数学规划模型。由于模型难以直接求解,构造网络图对车队问题进行表述。通过求解车队调度网路图的最小生成树,去除最小生成树中车辆和车辆之间连接线,从而将问题分解为一个个单车辆调度问题。对于单车辆调度问题的处理,设计了最小权奇点边添加法。该方法通过构造奇点边集合,使单车辆调度网络图成为所有顶点均为偶点的多重图;进而寻找欧拉环,并删除欧拉环中的重复中间点,最终得到问题的求解方案。最后设计了实例,分别采用图解算法和禁忌搜索算法进行求解。对比发现图解算法在求解车辆调度问题方面具有一定的优越性。     

基于节点亲密度的链路预测算法

链路预测作为复杂网络分析的一个重要分支,在不同领域中有着广泛的应用。现有的链路预测算法通常根据共同邻居节点的结构信息来度量节点对之间的相似性,忽略了节点对与其共同邻居节点之间的连接紧密程度。针对此问题,提出了一种基于节点亲密度的链路预测算法。该算法利用边聚集系数来测量节点对与其共同邻居节点之间的紧密程度,以AUC值作为链路预测的精确度评价指标。在4个真实网络上的实验结果表明,相比于其他相似性算法,所提出的算法提高了链路预测的预测精度。     

基于粒子群算法的车队滑模控制器参数优化

为保证车辆驾驶过程中的稳定性和安全性,对智能网联式车队控制器参数的优化和选取展开研究.采用领头车-前车跟随策略进行车辆编队,构建网联式车队纵向控制动力学模型,结合滑模控制器规律,利用切换函数,实现网联式车队车辆自适应控制.在此基础上,利用粒子群优化算法,将滑模控制器4个参数设置为空间粒子,通过搜索个体极值和全局极值动态...     

基于奇偶性的大容量医学图像可逆水印算法

本文提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法。相比一般图像医学图像拥有更多接近0 值的像素点,在嵌入过程中容易溢出。通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息。本算法充分利用了医学图像中所有有能力携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率。为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法。实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量。对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升。     

基于个性的群体强化学习算法

本文以RoboCup为平台,提出群体强化学习算法,该算法将个性行为绑定到信息Agent上,让具有不同个性的Agent充当合适的角色,基于共同的目标,Agent可能产生共同的意图,规划出共同的行为,使追求个体目标与整体目标能合理协调,性能分析表明本文算法适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中.     

一种改进的Top-N协同过滤推荐算法

摘 要: 针对传统的相似度计算方法仅依靠用户评分信息矩阵来计算物品或用户相似度,物品相似度的计算考虑了所有用户的历史反馈信息等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。首先,以所有物品的度的平均值作为阈值,在用户相似度计算公式中引入用户共同评分权重以及流行物品权重。其次,在物品相似度计算公式中引入物品时间差因素和用户共同评分权重。最后,将兴趣相似的用户聚成一类,在类内应用推荐算法分别为用户进行推荐。实验结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,新算法得到的推荐结果在召回率上提高了2.1%。该算法可在一定程度上提高推荐算法的精度以及推荐质量。     

一种基于含水印量子图像的自适应量子隐写算法

利用NEQR量子图像表示法,提出了一种能在含水印量子载体图像中实现隐蔽通信的量子隐写算法。新算法借助水印通常拥有很好的稳健性和其特有的自恢复系统,对秘密信息的稳健性进行了多重强化。相比于之前的量子隐写算法,新算法不仅强化了秘密信息自身的稳健性,而且通过量子线路的设计提高了其嵌入和提取的可执行性和执行效率。经实验仿真结果和性能分析验证,新算法在保留原有隐蔽性和安全性基础上,进一步提高了秘密信息的稳健性和嵌入率。     

一种基于分配的车队自组网节点接入机制

通过分析自组网中不同接入机制对网络通信性能产生的影响,根据车队自身的特点,针对车队自组网的组织形式提出了一种基于分配的节点接入机制。该机制将竞争信息与业务信息相分离,有效地克服了车队自组网中竞争信息对正常业务信息造成干扰的问题,提高了车队通信的性能。     

奇偶性分类下大容量医学图像可逆水印算法

提出了一种针对医学图像的基于奇偶性的大容量可逆水印算法.相比一般图像,医学图像拥有更多接近0值的像素点,在嵌入过程中容易溢出.通过测试选择像素中嵌入水印信息不会引起溢出的像素携带水印信息.本算法充分利用了医学图像中所有能携带水印信息的像素,提高了医学图像的嵌入率.为保证水印信息提取端图像像素的正确分类和算法的可逆性,本算法基于像素预测误差的奇偶性改进了提取端的测试算法.实验分析表明,本算法不仅保证了含水印医学图像的视觉效果,同时提高了医学图像的水印嵌入容量.对于一般图像,在水印嵌入量和视觉效果方面也有一定的提升.