车用自组网信息广播

车用自组网作为移动自组网在智能交通系统中的应用,有望为人们提供更安全、效率更高的旅行方式.广播协议为危险警告、协同驾驶、路况通报等交通信息的发布提供了有效途径.简要介绍了车用自组网的特点和应用分类.采用分析和比较方法,讨论各种信息广播协议的特点、性能差异和应用范围,并针对车用自组网的特点及应用需求指出未来信息广播模型的设计思想和突破方向.     

基于视觉的室外移动机器人障碍物检测方法

针对复杂交通场景中的室外移动机器人,提出了一种基于小波模极大值和集成学习支持向量机的障碍 物检测方法．首先引入了基于小波模极大值的奇异信号分析理论,对候选障碍物区域进行探测;然后,构建了一种 基于集成学习改进的多分类支持向量机,对候选区域进行分类识别．实验中将该方法应用于多种交通场景（高速公 路、城区道路）,结果验证了其有效性、通用性和实时性．     

基于贝叶斯分类器的高校学生信用评价模型

个人信用体系是社会信用体系的基础,而高校学生个人信用评价体系是社会信用体系下个人信用建设的重要组成部分以大学生群体为试点,选取与评价对象密切关系的13个指标建立大学生信用评价指标体系,并利用贝叶斯网络分类器的原理建立高校学生个人信用评价模型.模型结合关联分析的方法来寻找属性变量间的依赖关系,提出了模块化属性结点的思路,能同时实现用户信用分类和用户群体细分的功能.数据实验结果表明,模型有较好的信用评价分类效果.     

基于虚拟检测技术的隧道交通参数检测方法研究

针对隧道监控中的交通参数检测问题，提出了一种基于虚拟检测技术的隧道参数检测方法，挖掘隧道几何模型，定义虚拟线圈和虚拟检测线，根据虚拟线圈感应变化，检测隧道中的车流量；通过拟合投影关系，检测车速，实验结果表明：该方法具有较高检测概率，满足系统的实时要求，并且具有很高的抗噪声干扰能力。     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题，提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法．通过对算法进行实验仿真，结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的．     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的.     

基于粗糙集理论的数据清洗模型

论文在基于粗糙集理论的基础上提出一个大数据系统的数据清洗模型,以利于信息不完备决策问题的实施。模型从给定的初始数据出发,在假定属性的重要性量度σ0的前提下,经过一系列的计算,比较属性实际重要性量度σCD(x)与σ0的大小,由此确定属性x的清洗,然后根据清洗后的数据得出相应的决策规则。并给出一个简单的例子来验证数据清洗模型。     

汽车驾驶员环境模型研究

该文在分析了汽车主动安全系统信息流程的基础上，提出了汽车驾驶员环境模型。该模型包括信息感知、安全决策和驾驶行为审计三部分。利用车载传感器实时获取的环境与汽车行驶状态的参数，构造了汽车行驶过程的特征模型，为安全决策提供可靠的信息源。然后，利用模糊积分方法融合多种相关信息，确定汽车应采用的安全运行模式，实现主动安全防撞决策。最后，提出了基于局部分析的映射变换方法，实时有效地实现了驾驶行为数据的分析处理，实现了驾驶行为审计。实验表明，系统能及时、准确地给出报警信号与决策支持信息。     

数字集成电路故障的自动诊断

本文在逻辑电路一般测试原理的基础上，提出了实现数字集成电路故障自动诊断的一种方法。包括诊断模型的建立，测试向量的生成及诊断诊试的实现电路。     

基于字符边缘颜色多分量信息的车牌定位方法

针对复杂环境下的车牌定位,提出利用车牌字符边缘颜色多分量信息特征的定位算法,分别提取车牌底色像素点和字符色像素点,排除没有字符色像素点相邻的底色纹理像素点。由于字符色与底色的相互影响,字符边缘处色度、饱和度分量都有较窄的范围,可缩小车牌的搜索区域。结果证明该特征有助于车牌的准确定位,可确定车牌颜色,同时运算多在二值图上进行,速度快。