基于机器学习的图像偏色检测

图片偏色检测目前大多是利用统计学知识,通过计算各个颜色通道关系判断偏色。目前针对马路摄像机偏色检测的研究工作较少,据此提出一种基于机器学习的马路视频图像偏色检测模型。在YUV色彩空间下,对图像过滤马路的灰色信息,针对部分偏色采用Floyd算法将图片分割。根据色彩分布提取特征值,采用监督性机器学习算法,输入特征向量得到分类器。通过实验表明采用BP神经网络和SVM支持向量机算法,能得到很好的结果。实验结果表明该模型,对多种偏色情况、多种偏色状态有良好的适应性。

网页查重算法Shingling和Simhash研究

随着网络信息爆炸式增长,人们对信息检索有了更高的要求。在海量的网页中,有很多重复的网页。网页查重可以节省网络带宽,降低存储成本,提高搜索引擎的性能。在网页查重算法中shingling和simhash是比较重要和经典的算法,文中对两种算法做了介绍,包括算法的原理,存在的问题及改进等。

SOA架构下多层次信息共享平台的实现

在研究面向服务体系结构(SOA)的基础上,从系统集成的角度分析,提出了基于SOA和多层次体系结构相结合的信息共享平台的解决方案。平台最终满足了不同级别的业务需求,同时避免信息孤岛的出现。

基于神经网络的城市公路隧道交通智能监控

在对城市公路隧道宏观动态交通流解析模型进行分析的基础上,利用神经网络建立了城市公路隧道的宏观交通流的智能模型,并利用该神经网络模型实现了对武昌阅马场隧道交通系统的智能监控。

城市公路隧道二氧化氮浓度控制及通风方案研究

在含有二氧化氮(NO2)的环境中,过高的二氧化氮浓度对人体的危害很大,但在公路隧道设计规范中,却没有对二氧化氮浓度排放标准进行规定。为了保证城市公路隧道行驶机动车内人的健康、卫生和隧道的营运安全,以某隧道(620 m)工程为例,结合隧道智能监控系统数据分析,提出在城市公路隧道内二氧化氮浓度的排放限值,以及相应的通风方案,为城市公路隧道监控系统软件设计提供参考。

基于神经网络智能预测武昌阅马场隧道交通流

首先在对城市公路隧道的宏观动态交通流模型进行分析,然后以神经网络建立城市公路隧道的宏观交通流的智能模型,并利用该神经网络模型实现对武昌阅马场隧道交通系统的智能监控。

基于城市隧道的照明控制策略

参考公路隧道标准中对入口段照明控制的要求,提出一个可用于城市隧道入口段照明控制的标准,同时提出一个智能的控制策略,为了保证入口段照明控制符合新提出的城市隧道入口段照明控制的标准。在已建成的武汉市首义广场地下隧道入口段控制中采用提出的新策略,通过采集到的试验数据来检验策略的可行性。

数据挖掘技术及其在超市中的应用

介绍了数据挖掘技术和方法,研究了超市数据挖掘的基本程序以及数据挖掘在超市中的应用。

波分复用与全同光纤光栅混合复用技术在城市隧道中的应用研究

介绍近些年国内外隧道火灾安全状况,分析隧道火灾发生的原因,给出并且比较目前3种火灾探测器技术的性能,结合武汉中山路隧道凸显波分复用与全同光纤光栅混合复用技术的感温探测器在城市隧道中应用的优势地位。

产品销售利润管理程序

在企业管理中,产品销售利润的管理是比较重要的一个环节。企业领导要经常掌握本企业产品的销售情况,上级主管部门也要掌握下属企业的产品销售情况,以便订出今后的生产计划,不断提高企业的管理水平和经济效益。一,手工情况目前,此项工作是由企业的财务部门来完成的。它需要按月按产品统计6个大项目,即产品的销售数量、销售收入、销售税金、销售工厂成本、销售费用及销售利润等。其中每项都包括本月量、本月累计量。除销售数量外,其它5项均要计算累计平均量。还需计算期末结存数量。最后将数据填入产品销售利润明细表。

非计算机专业计算机教学体系探索

本文分析了新形势下非计算机专业大学生应具备的计算机知识及能力结构，明确了培养目标提出了三个层次的教学模式及其教学体系。

关于公路隧道内目标图像实时检测仿真

对公路隧道内的车辆和行人等目标进行实时检测,可以有效减少隧道安全事故。传统的检测方法主要是采用背景建模分割目标,采集图像特征对目标进行分类,对目标适应性较差且检测效果不佳。针对传统方法对环境适应性差以及目标召回率、准确率低等问题,将神经网络的浅层高分辨率低语义特征、中间层的补充语义特征和高层的高语义特征进行融合,提出一种三重信息融合的卷积神经网络隧道多类目标检测算法。在Faster R-CNN的基础上分别建立了ZFNet、VGGNet和Res Net三种网络改进前后的检测模型,并对数据进行了预处理与统一训练。结果表明:三重信息融合后的网络中仅Res Net克服了神经网络自身的梯度消失问题,实现了召回率与准确率的同步提升。

基于LabVIEW和Matlab的雷达系统仿真方法

针对雷达装备维修人员实装训练机会少和组训、施训难度大的问题,基于LabVIEW图形化开发环境和Matlab开发语言,提出一种基于Matlab Script节点的雷达系统仿真方法,结合某型雷达的发射系统部分模块进行了仿真实验.该方法从信号级对雷达系统进行仿真,并增加人工干预模块,可逼真再现正常与不同故障条件下的雷达各分系统和子模块工作状态.实验结果表明,本文提出方法是有效的.依据该方法设计的系统适用于雷达兵部队日常装备保障训练和模拟考核.

改进关键链挣值技术在软件工程及集成项目进度控制中运用探讨

软件工程及集成项目由于既包含软件开发又涵盖硬件施工等工序,其进度控制一直是施工单位、业主面临的主要问题之一。关键链项目管理通过设置缓冲区将进度的风险降到最低,同时对此类项目的软、硬件工序进行分层分类管理,相较于传统的进度管理方法有天然的优势。在借鉴关键链管理方法的基础上,结合挣值法,提出改进的关键链挣值技术。该方法借鉴PERT法,采用未消耗缓冲区、完全消耗缓冲区和最可能消耗缓冲区三种情况确定计划工期,将关键链项目工期转化为传统挣值法可以应用的工期,同时对缓冲区消耗监控方法加以改进,在外部和内部两个层面上对项目进度进行控制,提高了工期监控的准确性和灵活性,并进行了实例验证。

跳频扩频技术在蓝牙中的应用

蓝牙 ( Bluetooth)技术是目前一项十分先进的无线网络技术 ,文章介绍了蓝牙的工作原理 ,并着重介绍了扩展频谱通信中的跳频技术在蓝牙中的应用。

基于局部及全局误差的BP神经网络研究

通过分析其他BP算法,从中了解这些改进算法的优劣性,提出改进算法。由于测试样本内在关联度的差异,算法的关键是综合考虑局部误差和全局误差2个因素,并且以全局误差值作为步长改变函数的因变量,进而动态地改变学习率,而且这种学习率的改变是有条件的改变。最后,在MATLAB 7.0基础上对XOR问题进行试验分析,综合比较分析证明这个改进算法的有效性。

基于BP-AGA混合算法CO危害程度评估研究

针对BP算法存在局部极小值的问题,提出了采用AGA算法来优化BP算法训练网络出现收敛速度慢时的网络参数,并把优化后的结果作为BP算法的初始值,再用BP算法训练网络,交叉运行这种BP-AGA混合算法来改善网络的收敛速度,使网络全局误差函数极小化。然后结合武汉阅马场地下通道的相关数据,分别采用BP算法和BP-AGA混合算法来评估汽车尾气中CO的危害程度,结果表明BP-AGA混合算法的收敛速度和寻优效果优于BP算法。

动态Elman网的城市公路隧道交通流量模型

城市公路隧道内任意时段交通流量的变化是个非线性的复杂过程,受诸多随机的不确定因素的影响。传统的时间序列模型多使用BP网络,但BP网络是静态网络,它只是实现一一对应的静态非线性映射关系,不适合动态系统的实时辨识,难以实施精确预测。在对城市公路隧道动态交通流分析的基础上,提出了城市公路隧道交通流量预测的动态神经网络模型,该模型基于Elman网络,具有状态记忆的功能,用Elman网络建立的时间序列模型是一个自回归滑动平均模型。它的输出不仅取决于过去和现在的输入,而且也取决于过去的输出。使用该模型仿真预测武汉首义广场隧道的交通流量,试验结果表明,该方法能够更好的提高预测精度。

智能网与因特网互联业务的研究与实现

IN/Internet互联业务最初是在Internet上提供黄页电话号码簿业务时而引出的。人们提出能否为Internet用户设计一种更完善的业务,不仅能完成传统的电话通话功能,而且能够实现PSTN上的各种丰富的业务。由于智能网能够提供第三方控制呼叫接续的能力,因此首先想到了用智能网来设计和支持这种业务,从而就提出了智能网与因特网互联的相关技术。通过分析和研究了智能网和因特网体系结构及其关系,结合智能网通讯业务在Internet上的应用,提出了一种实现IP电话的连接呼叫及其转移的解决方案。

动态服务路由在合成作战平台中的研究

企业服务总线(Enterprise Service Bus,ESB)作为面向服务架构的核心组成部分,为面向服务架构提供服务集成的主要功能,如消息路由,服务质量(Qo S)管理,数据格式转换等。面向服务的应用强调动态和松耦合的集成,要求ESB提供动态的、可靠的路由方法,同时支持基于服务路由的服务选择和适配,从而达到提供更方便、快捷、灵活的业务流程处理的目的。通过对服务总线中服务路由的动态性、可靠性,组合服务中的关键服务路由等关键技术进行分析研究,并根据合成作战平台的实际情况加以应用,来确保服务的可靠执行,提高服务组合的有效性等。