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道路的起伏度严重制约着汽车的行驶速度,也在一定程度上影响道路的交通安全。在路面的识别检测中,路面数据中的噪声点和野值点是困扰识别检测的一大难题。本文利用支持向量机理论对于路面数据中的噪声点和野值点具有敏感性的特点,提出一种改进的PSO-SVM识别算法,首先利用参数优化超平面方程,然后利用粒子群(PSO)算法优化支持向量机的核函数及其参数,最后进行路面的识别检测。实验结果表明,本文提出的算法对于路面起伏度的检测计算具有速度快,识别准确率高(可达到92%)的特点。 相似文献
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阐述了新形势下加强公路交通情况调查系统建设的重要现实意义,分析了国内外公路交通情况调查系统发展现状,提出了基于移动计算技术的公路交通情况调查系统的设计方案。 相似文献
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对不同规格的粘胶人丝双绉类织物的坯绸和成品进行了定量测试,比较不同织物的绉效应和风格,并分析了经密、纬密、捻度等对绉效应的影响,探讨了产品生产中的合理技术参数和织造工艺。 相似文献
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阐述了交调数据对高速公路提高通行服务水平的重要意义,探讨了交调数据的基本参数,对基于交调数据的高速公路通行服务水平进行了深入分析。 相似文献
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