基于智能家居的一致性模型融合技术研究

在智能家居的自适应软件设计中,往往采用传统的模块构建技术。但由于其适应逻辑存在着低复用性、高复杂度等问题,很难验证模块组合后的正确性及有效性。为了满足开发过程中用户的增量性需求,针对适应逻辑的组合难题,提出把部分行为模型的形式化方法引入到适应行为的描述中。通过三值逻辑KMTS模型描述语言,提出一致性模型的判断方法以及融合算法,以提供明确的适应模型在线融合支持。最后通过智能家居中的一个模型实例来分析并验证融合后的适应逻辑。

基于最小二乘法的早期玉米作物行检测研究

根据农田图像的特点,提出一种新的作物行检测算法。首先为图像设置感兴趣区域,使其仅保存两条作物行,接着用超绿法分割作物与背景,再对图像进行降噪处理。从图像每一行中选取最长的线段作为作物行,并提取中点为特征点,利用左右位置关系将特征点分为左右两类,对分类后的特征点进行线性回归,得到最终结果。通过大量的测试和与霍夫变换和随机霍夫变换的比较发现,该算法具有抗干扰强、检测速度快的优点。

基于改进遗传算法的交通信号配时研究

根据单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型,以周期时间内车辆排队长度最短为优化目标,相位绿灯时间为控制变量,用改进的遗传算法实现对相位时间的动态调控。仿真结果表明,改进的遗传算法相对于普通遗传算法,能寻求到更优化的解,对于改善路口的交通拥挤状况,有着更为明显的效果。