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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 13 毫秒
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传统Dijkstra算法用于路径诱导会使路网节点的数量增多、搜索范围扩大,从而耗费大量时间和空间,降低停车诱导信息系统(PGIS)的运行效率和实时性。针对城市路网的特定环境和路径诱导需求,根据2点之间直线最短的原理,在Dijkstra算法的基础上,提出一种应用于PGIS、基于矩形搜索范围的改进Dijkstra算法,设计并实现城市路网模型中单行、禁行、交叉点时间延误等问题的解决方案。实验结果表明,改进Dijkstra算法可以减少路网节点搜索范围和计算复杂度,提高用户搜索路径的实时性。 相似文献
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为了满足半潜船作业人员学习和培训的需要,有必要在航海模拟器大环境下研发半潜船操作模拟器仿真系统。以船舶静力学为基础,实现了半潜船装载重大件货物的过程的动态稳性计算,以Visual C++6.0和OpenGVS场景管理软件为开发平台,研制开发了半潜船操作模拟器应具备的视景系统。该仿真系统实现了视点的转移和跟踪,通过设置在半潜船的驾驶台、甲板及外部三个虚拟相机,实时动态显示半潜船各种运动的状态,同时实现了半潜船操作模拟器几个模块间的相互通信,取得了很好的效果。 相似文献
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服务发现的主要过程就是对服务请求和己注册服务间IOPE进行匹配.提出一种新的服务发现框架,以及改进的综合相似度算法.综合考虑语义距离,本体树中概念的深度、密度,以及信息共享来计算服务的相似度.将服务发现过程分为过滤和排序两阶段,并对服务的各参数分别采用更适合的相似度计算方法.将用户给出的服务输入用于最后的排序阶段,以减... 相似文献
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Shunji Umetani Mutsunori Yagiura Shinji Imahori Takashi Imamichi Koji Nonobe Toshihide Ibaraki 《International Transactions in Operational Research》2009,16(6):661-683
The irregular strip-packing problem (ISP) requires a given set of non-convex polygons to be placed without overlap within a rectangular container having a fixed width and a variable length, which is to be minimized. As a core sub-problem to solve ISP, we consider an overlap minimization problem (OMP) whose objective is to place all polygons into a container with given width and length so that the total amount of overlap between polygons is made as small as possible. We propose to use directional penetration depths to measure the amount of overlap between a pair of polygons, and present an efficient algorithm to find a position with the minimum overlap for each polygon when it is translated in a specified direction. Based on this, we develop a local search algorithm for OMP that translates a polygon in horizontal and vertical directions alternately. Then we incorporate it in our algorithm for OMP, which is a variant of the guided local search algorithm. Computational results show that our algorithm improves the best-known values of some well-known benchmark instances. 相似文献
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针对物联网云存储数据伪装不良信息隐蔽性造成的信息量预处理困难、深层次语义理解不准确和样本不均衡等问题,提出了一种基于B-ISVM(Boundary-Incremental SVM)算法的物联网云存储数据不良信息检测算法。在该算法中,首先采取基于均值和标准差的K均值初始聚类分析对云存储数据信息量进行样本空间训练分类;然后将所有样本类进行欧氏距离遍历计算,得到类间子聚类中心距离矩阵和各聚类中心的邻界子聚类区;再通过信息量伪装与筛选原理进行云存储信息真伪筛选,以不良信息在伪信息中发生的概率为指数、以数据安全度阂值和不良伪装信息模板向量集的相似度阂值为指标,对云存储信息量进行识别;最后进行增量模式学习,得到各分类样本最终的最优分类超平面,并将各类检测出的不良伪装信息进行输出。系统测试证明,该算法能快速有效地对物联网云存储数据中的伪装信息进行检测。 相似文献