In this work,the possibility of adaptive algorithm in WIM(weight-in-motion)systems,in which fibre optic sensors are used,is shown.Appointment of dynamic weighing device consists in determining the weight and type of v...In this work,the possibility of adaptive algorithm in WIM(weight-in-motion)systems,in which fibre optic sensors are used,is shown.Appointment of dynamic weighing device consists in determining the weight and type of vehicle.In this work an algorithm for processing the input data and fiber optic sensor to create the database used in the algorithm is presented.The results of the algorithm for the identification of vehicles are given.The conclusions are made and options of increasing the accuracy of the identification algorithm are considered.展开更多
软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自...软基水闸底板脱空是水闸在长期服役期间受水流侵蚀等环境因素影响所产生的一种危害极大且难以察觉的病害。由于其病害部位于水下,传统方法难以检测,该研究提出一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型和遗传-自适应惯性权重粒子群(genetic algorithm-adaptive particle swarm optimization,GA-APSO)混合优化算法的水闸底板脱空动力学反演方法,用于检测软基水闸底板脱空。首先,构建表征软基水闸底板脱空参数和水闸结构模态参数之间非线性关系的GPR代理模型;其次,基于GPR代理模型与水闸实测模态参数建立脱空反演的最优化数学模型,将反演问题转化为目标函数最优化求解问题;最后,为提高算法寻优计算的精度,提出一种GA-APSO混合优化算法对目标函数进行脱空反演计算,并提出一种更合理判断反演脱空区域面积和实际脱空区域面积相对误差的指标—面积不重合度。为验证所提方法性能,以一室内软基水闸物理模型为例,对两种不同脱空工况开展研究分析,结果表明,反演脱空区域面积和模型实际设置脱空区域面积的相对误差分别为8.47%和10.77%,相对误差值较小,证明所提方法能有效反演出水闸底板脱空情况,可成为软基水闸底板脱空反演检测的一种新方法。展开更多
动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guided Just Noticeable Distortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗...动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guided Just Noticeable Distortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗余,构建了基于离散余弦变换域的SJND模型,应用于纹理图编码过程中的DCT系数抑制;考虑到相同失真等级下显著区域的几何失真更易被察觉,提出使用投影显著图将几何图进行分层;最后,为不同层级的编码树单元进行自适应量化参数选择和编码。与V-PCC标准方法相比,在保证动态点云视觉质量的前提下,所提出方法提升了动态点云的编码效率。展开更多
提出了一种动态自适应排队模型,并设计了相关排队算法.根据病人的优先级和在队列中所占的比例不同设置不同的权重参数,该参数可通过层次分析法(AHP)获得,考虑病人等待时间长短和队列长度动态改变病人的就诊序列,并以一个实例验证了该方...提出了一种动态自适应排队模型,并设计了相关排队算法.根据病人的优先级和在队列中所占的比例不同设置不同的权重参数,该参数可通过层次分析法(AHP)获得,考虑病人等待时间长短和队列长度动态改变病人的就诊序列,并以一个实例验证了该方法.最后利用.NET编程平台、MS SQL Server 2000数据库平台以及TCP/IP网络构建了医院预约排队系统.展开更多
针对小麦加工HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)关键控制点的选择问题,采用一种基于支持向量机模型来实现关键控制点智能发现的方法。为了提高小麦加工关键控制点发现试验的识别稳定性和精确性,提出一种自适应动态搜...针对小麦加工HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)关键控制点的选择问题,采用一种基于支持向量机模型来实现关键控制点智能发现的方法。为了提高小麦加工关键控制点发现试验的识别稳定性和精确性,提出一种自适应动态搜索粒子群算法优化SVM模型的核函数参数方法,该算法引入进化因子和进化阈值估计进化状态,动态调整搜索策略。当进化因子大于进化阈值时,采用基本粒子群搜索策略;反之,采用反向搜索策略,以扩大种群的多样性。算法基于进化因子为速度定义了速度惯性参数。仿真结果表明,基于ADS-PSO的SVM模型能够很好的实现关键控制点的智能发现,并取得了较高的识别率和稳定性。展开更多
基金granted by RDSF funding,project“Fibre Optic Sensor Applications for Automatic Measurement of the Weight of Vehicles in Motion:Research and Development(2010-2012)”,No.2010/0280/2DP/2.1.1.1.0/10/APIA/VIAA/094,19.12.2010.
文摘In this work,the possibility of adaptive algorithm in WIM(weight-in-motion)systems,in which fibre optic sensors are used,is shown.Appointment of dynamic weighing device consists in determining the weight and type of vehicle.In this work an algorithm for processing the input data and fiber optic sensor to create the database used in the algorithm is presented.The results of the algorithm for the identification of vehicles are given.The conclusions are made and options of increasing the accuracy of the identification algorithm are considered.
文摘动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guided Just Noticeable Distortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗余,构建了基于离散余弦变换域的SJND模型,应用于纹理图编码过程中的DCT系数抑制;考虑到相同失真等级下显著区域的几何失真更易被察觉,提出使用投影显著图将几何图进行分层;最后,为不同层级的编码树单元进行自适应量化参数选择和编码。与V-PCC标准方法相比,在保证动态点云视觉质量的前提下,所提出方法提升了动态点云的编码效率。
文摘提出了一种动态自适应排队模型,并设计了相关排队算法.根据病人的优先级和在队列中所占的比例不同设置不同的权重参数,该参数可通过层次分析法(AHP)获得,考虑病人等待时间长短和队列长度动态改变病人的就诊序列,并以一个实例验证了该方法.最后利用.NET编程平台、MS SQL Server 2000数据库平台以及TCP/IP网络构建了医院预约排队系统.
文摘针对小麦加工HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)关键控制点的选择问题,采用一种基于支持向量机模型来实现关键控制点智能发现的方法。为了提高小麦加工关键控制点发现试验的识别稳定性和精确性,提出一种自适应动态搜索粒子群算法优化SVM模型的核函数参数方法,该算法引入进化因子和进化阈值估计进化状态,动态调整搜索策略。当进化因子大于进化阈值时,采用基本粒子群搜索策略;反之,采用反向搜索策略,以扩大种群的多样性。算法基于进化因子为速度定义了速度惯性参数。仿真结果表明,基于ADS-PSO的SVM模型能够很好的实现关键控制点的智能发现,并取得了较高的识别率和稳定性。