基于模糊逻辑--径向基函数网络协作系统的交通事件自动检测算法

事件检测算法是事件管理系统的关键内容。利用神经网络和模糊逻辑结合系统进行事件检测是目前的研究热点 ,有两种形式 :模糊神经网络和模糊逻辑———神经网络协作系统 ,本文提出了基于模糊逻辑和径向基函数网络协作系统的事件自动检测算法 ,用径向基函数网络描述模糊逻辑 ,综合两者的优点。为了反映交通检测参数的相对变化 ,本文提出了新的交通流参数模糊化方法———二次高斯概率法。仿真数据表明 ,本文所提出的算法性能优越 ,适于工程应用     

智能交通诱导信号控制仪

前言 我国交通信号控制多数是采用单点定时控制,在少数大城市也有从国外引进的区域控制系统,例如SCOOT、SCAT系统,但这些系统也只是通过控制红绿灯时间与一些可变标志来控制车流。这种现状已经不能有效地解决目前城市交通的拥挤状况。我国城市交通中机动车与自行车混合交通现象之严重、城市道     

ITS共用信息平台网络安全策略研究

针时网络信息安全问题日益严重的现象,从共用信息平台的网络特性出发.分析了平台网络安全产生的原因和存在的安全风险;在平台网络安全中引入了六种网络安全保障措施.并对其进行了简要分析:提出了"分而治之、多层防护"的共用信息平台网络安全保障思想;针对平台大范围、跨网络的特点.对共用信息平台的安全策略进行了初步研究.并提出了一套安全策略.本文的研究成果将为共用信息平台网络安全建设提供有益的参考.     

联网收费情况下的多车型多准则交通均衡模型与算法

在联网收费道路网中 ,通行费额仅与联网收费道路网的入出口点和车型有关。鉴于此 ,本文提出了一种基于收费道路网的入出口点收费的多车型多准则的固定需求交通均衡配流模型。针对联网收费道路网中的路径阻抗非路段可加的特性 ,本文采用了路网变化的方法 ,将实际路网转化成路径阻抗具有路段可加特性的网络 ,再使用传统的Frank Wolfe的模型求解方法。算例计算结果表明 ,该模型在估算路段流量、收费入口 -出口对流量、网络总出行费用等方面较单车型均衡配流模型更接近于实际。     

基于GASA混合优化策略的双层规划模型求解算法研究

本文提出用遗传—模拟退火算法(GASA)混合优化策略来求解双层规划模型。混合优化策略结合了遗传算法的并行结构和模拟退火算法的概率突跳性,提高了找到全局最优解的可靠性和计算效率。数值模拟实验表明算法性能良好,GASA混合优化策略求得全局最优解时的进化代数比单一的遗传算法减少约35％,比模拟退火算法的迭代次数减少约50％。     

基于改进Hough森林的对象检测方法

基于Hough森林的对象检测是隐式形状模型（ISM）的改进,它借助随机森林完成广义Hough变换。为了进一步提高其检测效果,充分利用训练图像中对象位置是已知的知识,改进了经典的偏移量不确定性度量方法,并优化随机森林的投票,使在Hough空间中真正对象的位置获得更多投票和更高的投票值。实验验证了该方法相比于经典的方法,具有更准确的对象检测效果。     

尺度空间二维形状描述的一种算法

尺度空间形状描述属计算机视觉与模式识别领域内一个重研究课题,文章将介绍作者在这方面所做的工作。首先给出用形状特征曲线表示二维形状方法,然后用不同尺度的高斯拉普拉斯算子和高斯梯度算子求形状特征曲线过零点,最后用这些过零点,得到从粗到精确表示二维形状边界的多边形。实验结果表明,该方法既有效又简单。