在ad hoc网络中一种新的节能路由切换模型

提出了一种基于能量消耗的路由切换模型(ERHM),它在路由维护中利用切换技术来使路由的能量消耗最小.仿真结果表明采用切换技术的ERHM模型的能量节省量要比不采用切换技术节约1.5～7.5倍,且节点的移动性越大,能量节约越多.     

盲人数据库系统的实现

一种专门为盲人设计的数据库系统,该系统通过语音引导、盲文输入实现数据库创建、删除及数据维护等功能,并对软件的开发环境、关键技术进行了分析.     

Ad Hoc网络中基于中继组的节能型路由方法

Ad Hoc网络的信息传输能耗主要与信息中继次数和每中继的距离有关,网络的维护能耗则关键取决于哪络节点的状态,该文提出了一种基于中继组的路由建立方法(RGRP),它不仅能建立一条具有最佳中继次数信息传输能耗较低的路由,而且采用的分组疗法能降低网络的维护能耗。仿真结果表明,RGRP的能耗特性和稳定性都有显著的提高。     

传感网中数据驱动的多时段控制方法优化研究

为了克服“常峰型”交叉口多时段控制时段划分单因素划分方法的趋同性与多因素划分方法的过复杂性,提出了一种基于传感网数据采集技术与数据驱动理论的“常峰型”交叉口多时段控制时段划分优化方法。以传感网感知能力对传统交通流量数据增加维度,引入交叉口交通流三维向量,以向量的形式表示在某一交叉口某一段时间内的交通总流量的大小、方向及与冲突点的平均时间距离。运用时间序列自回归滑动平均算法对相邻向量间距离进行归并得出时段划分优化方案。以某城市实际交通流量数据为测试数据进行评价对比分析。结果表明,创新模型运用在“常峰型”交叉口,与传统方法相比其控制效果更加准确高效,交叉口全天总延误时间有效降低约6.04%。     

盲用有声数据库系统的研究

本文提出了一种适合中国盲人操作的多用户有声数据库系统的开发与实现方法,通过键盘输入盲文点字,调用语音库的语音实现语音输出,盲人通过语音提示独立操作数据库系统。并对软件的开发环境,关键技术进行了分析。     

盲用电子邮件系统的实现

介绍了一种专门为盲人设计的电子邮件系统,该系统通过语音导航、盲文输入,使盲人同样可以在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上交换信息,收发邮件。     

交叉口多时段控制输入源优化研究

为了克服多时段控制模型数据输入源连续型数据离散化选取的随意性与经验性,提出一种基于传感网与人工智能理论相结合的交叉口多时段控制深度注意力递归网络输入源选取优化方法。利用Synchro与Sumo仿真评价功能模块对数据输入源进行标准化处理。以已标记好的控制方案中起始时间等关键属性作为模型输入,同时以最优数据输入源选取点为数据输出构建模型。通过对整个模型输入层、中间层、输出层和优化方法进行仿真实现,并以某城市实际交通流量数据为测试数据进行评价对比分析。结果表明,该创新模型与传统50%位、80%位取值法相比,信号配时方案更加精准高效,交叉口全天总延误时间有效降低。     

用于热成像数据的卷积神经网络特征图筛选方法

红外热成像数据可以有效辅助可见光图像数据,弥补其在天气和光照条件上的不足。现有的研究往往借助域适应将基于可见光图像数据训练得到的卷积神经网络用于处理热成像数据,以弥补热成像数据缺少大量标注训练集的不足,但是这类方法仍无法避免一定程度的训练。而一些研究者发现,图像在频域上呈现域不变成分和随域改变成分的分离现象。受这一现象的启发,提出一种基于离散余弦变换和卡方独立性分数的卷积神经网络特征图筛选方法。利用频域分离域不变成分和随域改变成分,借鉴卡方独立性检验的思想提出基于频段分量的独立性分数,用于度量特征图的差异度,使用聚类将特征图分类,保留主要包含域不变成分的特征图分支,得到适用于热成像数据的网络。实验结果表明,该方法可以充分利用预训练卷积神经网络的潜在预测能力,且不需要重新训练模型。预训练网络无法预测热成像数据,而筛选后的网络前5位预测结果与目标相关的比例最高可达90%。     

磁浮轨道梁姿态高灵敏监测技术及其应用

针对动/静态运行下的磁浮列车与轨道梁相互作用所产生的振动变形进行了研究;在没有惯性导航系统的情况下,提出了使用全球导航卫星系统（GNSS）接收机同步多天线组载波相位纠缠差的概念;利用全球导航卫星系统（GNSS）技术的理论与方法融入对磁浮轨道梁三维空间高精度实时监测与定位; 在静态和动态实验中实现了高灵敏且误差累积小的偏航、俯仰角和滚转角姿态的时-空同步监测;从得到的数据中获得桥面多自由度矢量振动形变的规律;同时,对轨道进行多阶模态的建模,探索在时间同步,通信协同策略下的“车-桥”耦合动力学的问题,在“人工智能+交通”的交叉创新领域上形成相关的解决方案和技术体系;推进桥面发生边坡蠕滑等自然灾害的预警与精准治理,经过实际应用满足磁浮列车的安全与平稳性运行需求;     

车载TBTC-CBTC系统降级场景下的CPN建模与仿真

基于轨道电路的列车控制（TBTC）-基于通信的列车控制（CBTC）双模车载系统是实现轨道交通多网融合的关键,其模式间切换具有较强的随机性和并发性,并直接影响车载信号系统的运营可用性。然而,车载信号系统故障降级导致轨道交通资源利用率降低,表现为列车追踪的时间间隔增加,而间隔增加程度取决于区间长度和TBTC列车占用检测区段长度。从不同模式下资源分配、使用和释放角度,在列车运行过程中利用有色Petri网对TBTC-CBTC双模冗余车载信号系统的列车追踪运营场景进行建模,模拟CBTC车载信号系统故障发生的随机性和系统降级对后续列车的影响,精准描述并分析列车运营受影响的情况。将城市轨道交通项目的典型配置参数代入到有色Petri网模型中进行仿真,验证在不同线路下运营间隔受模式切换影响的程度。仿真结果表明,当区间长度小于1 500 m时,列车晚点时间可控制在180 s以内,晚点时间随着区间长度的增加而延长。