基于PCA-SVM的交通事件检测研究

随着自动控制等技术的不断发展,智能事件自动检测系统为高速公路事件检测提供了有效的途径。但传统的检测方法因为交通数据样本有限、输入交通特征过于冗余、参数设置无法达到最优等问题的影响而无法获得更优的性能。文中采用I-880实测数据集,运用主成分分析方法对交通输入特性进行特征选择,构建支持向量机事件检测模型,最后用粒子群算法选择支持向量机模型参数,获得了满意的检测效果,为设计高性能的事件检测算法提供了方法,具有一定的现实意义。     

恶意软件有多恶?

文章采用层次分析法，建立一套恶意软件的综合评价体系模型，并根据该模型对现有主要的恶意软件进行客观系统的评价。这套评价模型对于恶意软件的分级管理并制定相应的治理对策、促进网络安全，具有较大的现实意义和应用前景。     

基于matlab实现的镜片表面缺陷智能检测图像处理

针对传统镜片企业人工抽样检测的弊端,以图像处理技术为基础,进行基于matlab的镜片表面缺陷图像处理及缺陷识别算法的开发。缺陷识别算法采用了滤波、形态学处理方法去除噪声、Canny算子进行边缘检测,最后进行特征的提取及识别。同时采用matlab的GUI界面实现人性化的操作,具体化程序的处理过程,使处理结果更为直观。实验证明,用matlab图像处理方法,检测镜片表面缺陷,更为快速,并且有较高的准确率。     

支持向量机在装备维修备件需求量预测中的应用

利用支持向量机回归算法建立备件需求模型,对未来备件需求进行了预测,并结合实例将支持向量回归算法与传统的最小二乘拟合方法作比较。结果表明,支持向量回归算法在预测精度上具有明显的优势,该方法能够较好地适应样本数量较少、需求呈非线性特征的备件预测问题。     

汽油在线自动优化调合系统

本项目着眼于炼油行业中汽油调合生产过程优化技术的改造和创新，将传统的人工罐式调合和简易管道调合技术改造为汽油在线自动优化调合技术。该技术对汽油生产的计划、调度排产、在线调合过程进行整体建模，根据成油品组成成份对油品质量指标的影响和油品非线性性质特征，应用现代计算机及控制技术，建立汽油生产计划、调度排产、在线调合的非线性优化算法，开发了汽油调合的软件系统。该软件系统包括汽油生产优化计划软件、优化调度软件、在线优化软件，     

基于Sketchup的数字校园三维建模技术研究

以昆明理工大学津桥学院的虚拟校园建设为例,来说明用Sketchup软件建立三维模型的流程、技术方法。主要对三维模型构建中的数据收集,建筑物的细节建模等所遇到的技术要点进行阐述。通过实践表明该方法在小范围区域应用效果良好,对大范围区域三维建模有参考价值。     

基于背景补偿的跟人AGV系统人物检测研究

提出一种基于背景补偿的动态目标检测方法来解决跟人AGV的物流运输系统中的人物检测问题。为减少目标检测所花费的时间,在不影响图像细节的情况下,首先缩小图像,检测SIFT特征点并进行特征点之间的匹配;其次,用随机一致性算法(RANSAC)去除运动目标的特征点匹配与两幅图像的特征点误配,从而构建仿射模型进行背景补偿;最后,运用图像的差分并对差分后的图像进行形态学运算从而检测出运动区域,并在原始图像中标记。     

基于计算机视觉的物流包装严密程度检测系统

针对物流过程中对于物品包装严密程度检测的问题,提出使用计算机视觉检测的方法,以求突破传统检测方法的限制,提高物品包装检测的精度和速度。通过研究基于计算机视觉检测技术的原理与算法,提出了设计方案并对其中的关键技术进行了研究;在硬件设计中,对嵌入式处理器、CCD相机、图像处理模块以及运动控制部分等进行了研究;在软件设计中,对系统中的软件流程、程序编写、相机自动聚焦等做了研究。通过实验分析,表明了计算机视觉技术在物品包装严密程度检测方面的优越性。     

基于软件故障模型的软件测试研究

软件故障模型的建立可以为有效地进行软件测试提供依据。文章在分析大量软件的基础上,提出了用有工程背景的故障模型来指导软件测试工作。基于故障模型的软件测试以某种类型的软件故障的检测为目标,有利于减少软件测试的盲目性,并能提高软件测试的效率。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

基于背景补偿的跟人AGV系统人物检测研究

提出一种基于背景补偿的动态目标检测方法来解决跟人AGV的物流运输系统中的人物检测问题.为减少目标检测所花费的时间,在不影响图像细节的情况下,首先缩小图像,检测SIFT特征点并进行特征点之间的匹配;其次,用随机一致性算法(RANSAC)去除运动目标的特征点匹配与两幅图像的特征点误配,从而构建仿射模型进行背景补偿;最后,运用图像的差分并对差分后的图像进行形态学运算从而检测出运动区域,并在原始图像中标记.     

基于GRU和K-means算法的入侵检测模型与方法研究

随着计算机一系列相关技术的发展,互联网已经深深地和人们的生产活动结合在一起,在提高人们生产生活效率与质量的同时,一些潜在入侵也让信息受到威胁。入侵检测是网络安全的关键技术之一,随着技术的不断进步及网络环境的日益复杂,入侵技术也呈现智能化与多样化的特征,采用合适且有效的方法对网络行为进行特征构建是入侵检测技术的一个关键步骤。门控循环神经网络可以很好地对具有时序特点的行为进行特征提取。数据分析与处理方法中常用的聚类分析,也可以用作网络行为中特征行为的归类。文章使用GRU网络和K-means算法,构建了一种入侵检测的混合检测模型。在相应数据集上,实验证明,这种方法能够有效地提取有意义的特征,在一定程度上拓宽了入侵检测的思路。     

基于PSO优化LSSVM在基坑开挖过程中周围建筑物沉降预测研究

本文提出一种用粒子群优化算法来确定LSSVM参数的方法。该方法是在对LSSVM进行分析的基础上,融合PSO的群搜索特征来提高LSSVM预测精度。文章最后采用昆明市某基坑周围建筑物沉降数据对此模型进行了验证,并与其他算法进行了对比分析,计算结果表明用该模型进行沉降预测相比其他算法具有较快的收敛速度和更高的预测精度。     

一种化验粘度计的设计

文章对目前广泛使用的旋转粘度计的结构和检测机理做了进一步的分析,指出了用旋转式粘度计测量液体粘滞系数时的适用条件和使用方法,并运用solidworks软件建立了旋转粘度计的三维模型,进行了粘度计工况的仿真模拟。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序.然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性.     

结合GMDH算法与AC算法建模的汇率预测

汇率波动预测是金融市场的一个重要课题,本文结合GMDH算法(分组数据处理算法)和AC算法(相似体合成算法)建立模型用于预测汇率市场的波动。首先用相似体合成算法选择与当前时期有相同特征的相似体,再用分组数据处理算法将相似体进行加权组合,选择最优模式,用于预测当前时期的发展趋势。实证结果表明,此组合模型的预测效果较好。     

基于改进的朴素贝叶斯恶意代码检测技术研究

文章介绍了传统的朴素贝叶斯恶意代码检测算法,并在传统朴素贝叶斯算法基础上提出改进,引入贡献系数以增大特征项对合法代码与恶意代码区分的能力,实验表明该方法有效提高了恶意代码的检测率和精准率,并且降低了恶意代码的误报率。     

基于动态约束的炼钢连铸重调度算法设计

针对炼钢连铸过程中出现的新炉次插入的重调度问题,考虑实际生产中的工艺约束,以最小化开工时间差异度、加工机器差异度的加权和为目标函数建立动态调度模型,采用回溯算法与启发式规则结合的算法。用Matlab7.8.0软件对选取的算例进行仿真,结果表明,此算法能保证重调度结果的实时性和有效性。     

改进蚁群算法在低碳冷链物流路径优化中的应用

根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。     

基于形状直径函数的三维模型集一致性分割算法研究

为了有效提高对三维模型集进行一致性分割算法的准确率和效率,提出一种三维模型集一致性分割算法。该算法基于形状直径函数特征和谱聚类方法。首先计算模型各个面片的形状直径函数特征(SDF)特征;其次计算模型各面片之间的形状相似性,形成相似性矩阵。最后采用谱聚类算法对模型集进行一致性分割。将本文算法与相关方法进行对比,实验结果表明,本文算法能准确的对一致性分割数据集中的若干模型进行有意义的分割,使得分割部位具有一定的对应关系,且面片平均划分准确率较好。