基于Radon变换和HSV彩色模型的倾斜车牌校正

倾斜车牌校正是车牌识别系统中字符分割前的必要步骤。车牌的倾斜方式可以分为水平倾斜、垂直倾斜和混合倾斜。采用Radon变换来检测倾斜车牌的水平和垂直倾斜角,首先对倾斜车牌进行水平校正,然后基于HSV彩色模型对车牌区域颜色进行提取,进而去除非车牌区域的干扰,最后运用仿射变换对图像进行垂直校正。     

基于BP神经网络和模糊推理系统的短时交通流预测

本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP 神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。     

一种基于资源预分配的虚拟机软实时调度方法

虚拟机技术作为云计算的重要技术之一,近年来得到广泛关注,但是由于虚拟机管理层的存在,导致语义鸿沟,使得实时应用程序、并发程序等在虚拟机上的运行性能受到影响。分析和研究了Xen虚拟机管理器的Credit调度算法,针对其在并发调度和软实时调度方面存在的不足,提出了改进调度算法,实现了算法的调度器原型。新的调度算法对软实时虚拟机进行Credit比例预分配,采用动态调度时间片机制,以non-work-conserving方式实现软实时任务周期调度,保障调度周期满足运行周期要求。通过区分并发和非并发软实时虚拟机,采取不同的调度策略,在满足资源利用率的基础上,确保实时任务的顺利运行。测试结果表明,该调度算法在对并发和非并发软实时任务调度上,具有良好的表现,较好满足了软实时应用调度需求。     

生物本体的研究与应用概况

生物本体是生物领域的科学知识与人工智能领域的本体方法有机结合的产物,用来建立生物科研领域的知识结构和概念模型。生物本体的研究对生物领域内部及相邻领域间的交流与合作具有重要推动作用。本文在简要介绍本体概念的基础上,阐述了生物本体的基本特点与研究意义,并分析了国内外多种生物本体的发展、研究与应用现状。     

传统测绘技术和现代高新测绘技术的关系及应用

传统不是守旧和不思进取．而是高新科技的基石．且随着时代和科技的发展．现代使用的高新测绘技术必将被更高新的生产技术所替代．换言之．现在的高新科技也必将成为将来更高新科技的传统。在测绘高新科学技术还不完善的今天．它们的关系更多地体现在测绘具体工作中优势互补。     

基于嵌入式系统的软仪表及其应用

介绍了基于嵌入式系统的软仪表的设计和开发框架,提出通用软测量软件包的数据结构,并采用双重径向基函数RBF神经网络作为软测量的核心算法.同时采用两阶段法进行神经网络训练,大大降低了软测量算法的误差.最后以催化裂化为例,介绍了如何应用该系统进行轻柴油凝固点的在线软测量.系统具有通用、开放和实时性特点,能够用于各种场合,具有较高的应用价值和推广前景.     

ERDAS LPS与TerraSolid软件相结合快速制作低空数码遥感正射影像图的方法

分析了ERDAS的LPS模块制作DOM的方法及其存在的缺点,介绍了一种结合ERDAS LPS与TerraSolid软件,快速处理超轻型飞机低空数码遥感系统获取的数码航摄影像,制作DOM的技术流程,并通过实验验证了此方法在超轻型飞机低空数码大比例尺航空正射影像图制作中的适应性.     

基于免疫遗传算法的QoS选播路由

将免疫算法与传统遗传算法相结合,既保留了原算法较强的全局搜索能力,又避免了局部搜索性能差和早熟现象。在提出改进算法的基础上,对带时延约束的QoS选播路由问题作了深入研究,并经过实验分析证明,该算法提高收敛速度接近18%,而且具有更高的搜索精度和更可靠的稳定性等特点。     

基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于中间件技术的VAS业务快速实现

文章研究了当前通信领域中增值业务技术发展现状,提出了一种基于BOA原理,支持可视化构件业务流程设计、屏蔽复杂底层硬件体系的CTI中间件平台架构,为快速开发实现智能VAS案例提供了积极的意义.