自动驾驶制动控制方案的研究

为了保证车辆在自动驾驶过程中安全、平稳、可靠地实施自动制动控制,应用最优化方法中的非线性规划理论,以控制制动时间最短、保证乘员最舒适为约束条件,对车辆制动控制行为进行了精确的数学建模;并使用MATLAB优化工具箱进行仿真计算,得出了在初速度分别为30 km/h、60 km/h、90 km/h和120 km/h时的车辆在200 m定长距离下以刹车次数、刹车时间、刹车间隔为参数的自动制动控制方案。仿真结果表明,在3090 km/h的低、中速情况下,通过间歇刹车,车辆可以平稳、安全地驻车在200 m处;而对于1     

基于图像块多向梯度模的小波图像融合方法*

利用块分割图像融合算法的思想,提出了一种基于多向梯度模的小波图像融合方法：对图像块进行小波分解,利用小波反变换得到相同尺度的高频图像块,然后对高频图像块多向梯度滤波,比较对应块的高频图像的总的梯度模值,以挑选出其中清晰的图像块并进行一致性验证,重构图像。该方法不用进行小波反变换重构图像,真正保留了原始的清晰图像。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

一种自适应模糊Petri网及其应用*

模糊Petri网(fuzzy Petri nets, FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的有力建模工具,但其缺乏较强的自学习能力。在FPN的基础上引入神经网络技术,给出了一种自适应模糊Petri网(adapt fuzzy Petri nets, AFPN)模型。该模型将神经网络中的BP网络算法引入到FPN模型中,对FPN中的权值进行反复的学习训练,避免了依靠人工经验设置带来的不确定性。AFPN具有很强的推理能力和自适应能力,对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义。     

改进的支持向量分类机在客户流失预测中的应用*

针对目前客户流失预测方法的不足,在利用训练样本中不同类个数比值来确定各类惩罚参数的基础上,改进标准的C支持向量分类机(SVC)。通过以美国某电信公司客户流失预测为实例,与标准CSVC、人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得较好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法。     

包对探测统计模型与测量精度分析*

包对模型(PGM)是探测可用带宽的主要方法。该方法存在以下问题,影响其推广应用：模型没有精确的数学模型描述,原有模型假设流量包长看做无限小,与实际网络情况不符合;没有定量方法计算探测精度、样本容量,给测量带来不便;没有分析互联网数据包突发性对测量带来的影响。为解决以上问题,通过对包对模型进行数学建模的方法,证明了模型正确性;定量分析了测量精度;确定了样本数计算公式;分析了数据包突发性对探测造成的影响;最后对以上分析进行了仿真实验验证,提高了可用带宽测试技术的精度和可信度。     

线性切换容错控制系统稳定性的新判据*

研究了线性切换容错控制系统的稳定性问题。利用分段李雅普诺夫函数方法,结合梅茨勒矩阵的性质和矩阵不等式的分析技巧,得到了基于李雅普诺夫—梅兹勒线性矩阵不等式判定系统稳定的新结果。设计依赖于状态的切换规则便于计算、易于检验。最后利用MATLAB工具箱得到的仿真实例验证了本结果的可行性。     

基于簇的无线传感网络流量负载的时隙调度协议*

针对大规模的无线传感器网络MAC协议在能量有效、低延时等方面的不足,提出一种基于簇的自适应时隙调度协议（ATSP）。整个网络由一些较小单位的簇组成,在每个簇内构造一棵数据聚集树,根据数据聚集树对节点每轮需要发送的数据流量进行加权,决定该节点的时隙大小;然后由簇头动态调节簇内节点时隙更新频率和顺序,可以降低时隙划分的能量和时间代价,减少节点的空闲侦听时间,避免串音。仿真表明,该协议有效地提高了网络能量有效性,延长了网络生存周期,降低数据包的延时。     

基于ANN的中医舌诊八纲辨证知识库构建与应用*

从中医舌诊与八纲辨证之间的不确定性、复杂性、逻辑推理的模糊性出发,寻找能够充分模拟舌像与八纲辨证的非线性映射关系的数据模型,探讨利用人工神经网络(ANN)算法构建中医诊断神经网络知识库。采用MS SQL Server 2005平台,选择Microsoft神经网络数据挖掘查看功能,并能够预测分析,可以有效辅助教学实践和中医临床规范化诊断。     

无线Mesh网络中使用双收发器的多信道MAC协议研究

在无线Mesh网络中,当底层有多个可用的物理信道时,必须设计高效的媒体访问控制协议（MAC）才能充分利用所有可用信道,克服多信道的隐终端和显终端问题。三类多信道MAC协议都只使用了两个无线收发器,却能够在保持经济性的同时最大限度地利用多个信道,并解决多信道环境下广播消息发送和信道切换等问题。分析比较表明,该MAC协议能够在一定程度上利用多个信道增加网络的有效吞吐量,但在保证网络负载均衡上还存在不足,需要进一步研究。     

广义Julia集的非线性复映射族生成模拟*

研究了非线性复动力系统生成广义Julia集的空间分形可视化问题.首先,对于复迭代映射族z←F(zw)+c(w=α+βi)(其中F(zw)为任一复变多项式),定义适当的数据结构存储相关信息;然后,分别基于牛顿迭代、逃逸时间和陷阱分形三种算法的基本思想,并结合色彩学原理,提出计算机模拟非线性复映射族生成一类广义Julia集...