高速公路交通状态的联合估计方法

提出一种有效的高速公路交通密度预测估计方法。通过分析交通模型，建立了系统的离散化状态和误差模型表达式，并采用推广Kalman滤波方法进行估计．为进一步增强数值稳定性以及提高计算效率，根据系统矩阵分块的特点，采用分块的正交化U-D分解算法实现时间更新，同时采用序列U-D分解方法进行测量更新．仿真计算和实际应用表明，该方法可以给出工程实用结果。     

态势估计的目标编群问题研究

Problems about target classification in situation assessment are analyzed. This paper presents a synthetic method for fulfilling target classification by using the nearest-neighbor method and field knowledge. The graphical structure formed by target classification is shown by the adjacency list. Based on the structure, breadth-first search algorithm is used for the implementation of dynamic maintenance. The output of target classification is helpful to de-termine the interaction among situation elements, thus interprets actions related to problem field.     

一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法

提出了一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法，根据立体摄像系统的特性和图像本身的性质，迅速准确地进行视差估计。与完全搜索算法相比，在基本保持重建图像质量的前提下，能降低计算复杂度。     

超分辨率重构技术需要考虑的几个因素

超分辨率重构指的是用低分辨率的视频重构高分辨率的视频和图像,以获得更好的视觉效果。该文分别从成像过程和压缩过程两个方面讨论了超分辨率重构过程需要考虑的因素,同时指出了运动估计和运动补偿在超分辨率重构中的重要性。文章还分析了运动估计在超分辨率重构技术中所面临的新的难题。最后,对于超分辨率算法的具体实现进行了探讨性的研究。     

块运动矢量估计的快速分级筛选法

本文提出了一种快速块运动估计的方法--分级筛选法.该方法将搜索最佳匹配块的过程分为若干个筛选过程,每个筛选过程用不同大小级别的子块作为基元进行匹配.在初始的级别中通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选匹配块;然后在上一级剩余的候选块中,逐级用更加细致的特征继续筛选;直至找到最佳匹配块.实验结果表明,分级筛选法比一些常见的快速运动估计方法要快,且估计精度与全搜索法非常相近.     

一种自适应的快速全搜索运动估计算法

本文在连续消除算法和多阶连续消除算法的基础上提出了一种自适应的快速全搜索运动估计算法,进一步的降低了视频编码中全搜索运动估计的计算需求,并且运动估计的精度和全搜索算法完全一样.实验结果表明,该算法在SEA和MSEA的基础上又进一步的降低了15%～27%的计算需求,并且该算法可以和其他的任何一种快速运动估计算法相结合来减少视频编码的计算量及其VLSI的功耗.     

多传感器信息融合技术在智能驾驶系统中的应用

介绍了当今国际上流行的几种智能驾驶系统,并分析了采用单一传感器的驾驶系统中存在的问题,给出了信息融合技术的原理和结构。讨论了多传感器信息融合技术在智能驾驶系统(ITS)中的应用算法及其有待进一步解决的问题。     

一类高维非线性色散耗散波动方程的有限元分析

非线性色散耗散波动方程，可以用来研究非线性弹性杆中纵向形变波传播及弱非线性作用下空间变换离子声波传播问题．有限元法是现代数值分析求解各类偏微分方程的重要方法之一．它具有网格剖分灵活，适用区域广泛，精度高等特点．对一类高维非线性色散耗散波动方程，运用有限元数值分析方法．给出了问题的变分形式和有限元解空间，构造了半离散有限元格式和非线性全离散有限元格式．证明了这两个有限元格式解的存在唯一性．特别是对非线性全离散有限元格式，为了能运用Brouwer不动点原理和压缩映射原理．定义并证明了一个压缩映射．最后，利用椭圆投影，对这两个格式进行了误差分析，得到了有限元解与原方程精确解间的最优L^2模和H^1模误差估计．     

基音周期估计算法在声调康复训练中的应用

汉语是一种声调语言,而声调的识别是以基音周期的估计为基础的。文章首先用LPC求残差系数,然后对残差系数求自相关周期,进而求出基音周期,再结合计算机智能诊断,提出了一套适合临床语言障碍患者进行语音诊断和康复训练的方法。     

一种估计前馈神经网络中隐层神经元数目的新方法

前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验的给出，这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚，从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象，本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法，该方法首先利用训练集来训练具有足够隐单元数目的初始神经网络，然后计算训练集中能被训练过的神经网络正确识别的样本在隐层神经元的激活值，并对其进行排序，计算这些激活值的各种划分的信息增益，从而构造能将整个样本空间正确划分的决策树，最后遍历整棵树寻找重要的相关隐层神经元，并删除冗余无关的其它隐单元，从而估计神经网络中隐层神经元的较佳数目，文章最后以构造用于茶叶品质评定的具有较佳隐单元数目的神经网络为例，介绍本方法的使用，结果表明，本方法能有效估计前馈神经网络的隐单元数目。