摘要：优化协调控制交叉口的信号周期与绿信比可提高车辆通行效率,但在较小的近似优化解空间内难以获得最佳的绿波带宽,为了减少交叉口车辆延误,利用相位相序调整扩大协调控制优化解空间,提出了基于多种群遗传算法的相位相序优化设计方法。根据交通工程理论建立车辆延误模型,以干线交叉口车辆平均延误最小为协调控制效益评价指标,对石河子市中心北三路3个交叉口的协调控制案例展开研究,采用多种群遗传算法,对干线交叉口的相位相序进行自动寻优,并通过VISSIM仿真验证。结果表明,所提出的方法可提高组合遍历法的有效性,并且可降低车辆平均延误时间24.2%,达到提高协调控制效益的目的,具有一定的实际可行性。

摘要：随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一.汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度.本研究采用了orientation_region()算子对汽车车牌图像的倾斜角度进行测量,使用外接矩形旋转法对汽车牌照图像进行旋转校正.并依据上述的方法创建了一个汽车牌照识别系统.本研究基于改进的倾斜校正算法的车牌识别系统,对含有汽车牌照的图像进行灰度处理,二值化处理,车牌定位,车牌校正和字符识别.对车牌定位技术和倾斜车牌校正技术进行了改进,提高此系统应对不同环境变化的能力.经实验表明,车牌的识别率得到了显著提高.

摘要：计算思维是信息化社会中必不可少的一种科学思维方式,因此培养学生的计算思维能力,已成为高校教学工作的一个重要目标。基于计算思维的内涵以及PBL教学的优势,以模式识别课程为例,构建一种面向计算思维培养的PBL教学模式。该教学模式以学生为主体,以教师为主导,以计算思维培养为目标,以项目为主线开展创新式、探究式教学活动,旨在提高学生的计算思维能力和动手实践能力,从而促进学生实现真正的深度学习。

摘要：传动系统设计中选用本田CBR600F5作为方程式赛车的发动机,根据发动机型号可以得到发动机的最高转速、最大扭矩、最大功率等参数。根据整车布置,通过软件对各个零部件进行结构设计与强度分析,使整个系统轻量化并具有较高的安全可靠性。此次设计中利用CAD,CATIA,CAXA等软件建立传动系统各个零部件的模型,同时使用ANSYS进行有限元强度分析并优化,完成对各零部件公差配合与热处理方式。优化设计后的零件模型使传动结构更轻,强度更好,并实现了最初的设计目标,对实车的制造提供了一定的参考。

摘要：针对现有运动车辆检测方法中存在的不足,提出一种基于交错帧差和改进的高斯模型的运动车辆检测方法。通过检测道路边界提取感兴趣区域并使用均值法建立初始背景模型,对得到的感兴趣区域进行自适应分块,进行交错帧差实现背景的粗分割,在此基础上利用改进的高斯模型对背景进行精分割,运用双阈值背景差分对精分割结果进行后处理,得到运动车辆。实验验证该方法能够对运动车辆实现快速、准确的检测。

摘要：针对多QoS约束的工作流调度优化问题,提出一种云环境下的工作流多目标调度遗传算法。为寻找满足预算和期限双QoS约束的工作流执行时间与代价的同步最优解,建立遗传调度模型。对工作流进行结构分层,确保任务执行顺序;将个体惩罚因素引入适应度函数中,保留接近约束的边界解,扩展解空间分布;在层次、任务及资源层面上设计3种遗传交叉和变异,增加最优解的求解概率。实验结果表明,该算法在Pareto最优解分布、收敛性和稳定性及调度效率方面均优于基准算法。

摘要：移动云计算可以通过任务迁移将计算复杂型应用从移动设备卸载至云端执行。然而,任务迁移涉及数据的无线传输,会导致传输延时和传输能耗。为了作出任务迁移的最佳决策,提出一种均衡的移动云计算任务迁移决策算法。算法将任务迁移决策问题建立为Lagrange乘子的非线性优化模型,模型同步考虑了任务迁移后的执行时间代价和执行能耗代价;为了更准确地求解迁移决策,设计一种考虑用户应用动态行为的统计回归模型进行任务执行时间的估算,从而获得时间能耗均衡性能的任务迁移决策。利用N皇后问题和面部识别应用两种任务类型对算法进行了仿真测试分析。结果表明,在平均执行时间、执行能耗、预测准确性等方面,所提算法较对比算法均表现出较好的优势。

摘要：为提高异常检测算法的性能,提出一种基于复合运动特征和一分类模型的异常事件检测算法。为能够对视频内容进行更全面描述,提出融合一阶和二阶运动的复合运动特征,对视频内容进行全面描述;利用运动光流场去除冗余信息,只对感兴趣区域进行检测,以降低计算代价;使用一分类线性判别分析算法实现异常事件检测。在公共数据集UCSD上的实验结果表明,该方法在检测性能上优于对比方法,能够有效实现视频中的异常事件检测。

摘要：随着越来越多的网民在微博等社交网站表达自我的意见,准确的预测舆情趋势发展,是一个亟待解决的问题。前人多构建传统的单模型来进行网络舆情趋势预测,随着网络舆情的发展,传统单模型较难收到好的效果。设计了一种基于RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型的AR-RBF组合预测模型,首先以一段时间内的微博热门话题产生的时间序列数据为训练集,然后采用线性最优法来确定AR-RBF预测模型的组合权重。模型仿真结果表明,与RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型相比,AR-RBF组合预测模型具备更好的舆情趋势预测成果。

摘要：为达到培养高质量工程教育人才的目标,本文对当前《信息系统与数据库技术》教学方法进行了有益探讨。分析当前教学所存在问题的基础上,借助"雨课堂"开展线上线下混合式教学,构建全新的课程教学设计和过程化考核体系。该体系能够有效提升学生的学习兴趣,促进工程教育专业认证的发展。