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380 个结果
  • 简介:地理教学形式多样,地理教学目标是地理教学效果的重要评价指标,依据不同的教学目标,选择合适的地理教学模式.

  • 标签: 教学目标 地理教学模式 选择
  • 简介:针对采样运动规划算法效率低,尤其在处理高维空间和复杂障碍环境等问题时,严重依赖于所选采样参数和碰撞检测距离等,提出了一种自适应双向快速密集树(ABiRDT)避碰运动规划方法。首先,深入研究了ABiRDT算法的基础理论和实现方法,可适应调整碰撞检测距离参数和随机采样扩展步长;其次,重点研究了本算法所采用的c-空间加权均匀采样、最近邻位形查找和基于混合包围盒的并行离散碰撞检测等关键自适应策略;最后,通过三维可视化计算机仿真验证了本文提出算法的有效性。

  • 标签: 运动规划 快速密集树 自适应算法 基于采样技术 离散碰撞检测 位形空间
  • 简介:提出了一种针对越野道路的检测算法:利用激光雷达检测出近处的可通行区域,作为当前道路的样本;利用导航定位系统追踪近处可通行区域在历史图像中的对应区域,提取这些区域内的像素值,训练不同距离下的道路模型,用其评估当前图像中各个区域的道路似然度;最后采用RANSAC算法计算最优的道路中心曲线。试验结果表明:该算法能根据道路变化调整道路模型,鲁棒性强,经过硬件加速后平均每帧图像的处理时间约为97ms。

  • 标签: 自监督学习 道路检测 RANSAC
  • 简介:计算机智能算法是建立在计算机逻辑语言基础之上的逻辑编译,是对复杂需求进行算法分析。门设计是对计算机硬件的离散分析。通过分析计算机智能算法和门设计之间的相互关系,实现对计算机不同指令的逻辑判断和处理。

  • 标签: 计算机 智能 算法 门设计 原理
  • 简介:为适应目标位置快速变化、局部遮挡和短暂消失等情况,提出了一种基于均值偏移(MeanShift)和卡尔曼滤波的红外目标跟踪算法。该算法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像特征向量,基于MeanShift特征匹配和目标定位结果,预测下一帧跟踪波门中心位置,结合卡尔曼滤波器进行跟踪状态估计和维持。仿真试验表明该算法的有效性。

  • 标签: 目标跟踪 均值偏移 卡尔曼滤波器 局部二元模式
  • 简介:为了提高混凝土抗压强度预测精度,利用改进果蝇优化算法(IFOA)优化RBF神经网络的参数Spread值,建立IFOA-RBF预测模型用于混凝土抗压强度预测。模型以UCI数据库中的ConcreteCompressiveStrength数据集为例,以每立方混凝土中的水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为网络输入,混凝土抗压强度值作为网络输出,进行仿真测试,并将结果与参考文献中的其它方法比较。结果表明:优化后的RBF网络既体现了广泛映射能力,又明显地提高了网络的泛化能力。验证了IFOA-RBF模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。

  • 标签: 果蝇优化算法 RBF神经网络 参数优化 混凝土抗压强度
  • 简介:针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean—shift图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Vis—ualC++6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean—shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明:设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30”之内。

  • 标签: 光电跟踪系统 图像跟踪 运动目标 Mean—shift 背景加权 脱靶量
  • 简介:基于对经典分簇算法LEACH和PEGASIS的研究,提出一种新的分簇路由算法。该算法在簇头选择机制上对LEACH算法作了一定的改进,重点考虑了节点剩余能量等参数,有效避免了低能量节点被选为簇头。随着与汇聚节点距离的增大,簇的规模也逐渐增大。同时,将网络划分为多个扇形区域,每一扇区内部节点间的数据传输采用多跳方式进行。通过对算法验证,与LEACH算法、PEGASIS算法比较,新算法对网络生存时间的延长明显。

  • 标签: 路由算法 多跳通信 无线传感器网络 分簇
  • 简介:MapReduce调度算法包括默认的FIFO调度裴略、公平调度策略、计算能力调度策略,在试题库组卷过程中采用的是分阶段的任务方式来实现的,根据任务优化MapReduce算法是本文要解决的问题。提出分级调度算法,把现有的调度策略在分级任务基础之上分为多级模式,不断趋近最终结果,根据任务的不同阶段进行分级分阶调度符合不同阶段不同需求。实验表明,多阶段调度算法能够满足试题库组卷任务的检索需求。

  • 标签: 云计算 MAPREDUCE 分级调度 组卷
  • 简介:随着微电子技术的快速进步,半导体集成电路高速发展,新的存储器测试技术也不断更新。文章描述了存储器的经典测试算法运算过程,并分析了其原理。在研究经典测试算法的基础上,吸收经典算法的思想,比较各种不同算法的优缺点,改进测试算法,以便在实际检测中能够减少测试所需要的时间,提高故障诊断覆盖率,达到比较满意的测试效果。

  • 标签: 存储器 测试算法 诊断覆盖率
  • 简介:摘要院本文为了对舰载面的移动路径规划问题进行更加深入的研究,从而提出了基于GA的解决方法。首先,此方法建立了一个舰载机舰面移动路径规划的数学模型;其次,此法在求解问题的时候不仅建立了航母舰面的环境模型、舰载机凸壳模型以及碰撞检测模型,同时还利用了GA算法;最后,通过编制程序实现此方法的求解。我们通过方针结果可以看出,利用GA解决此问题不仅能够得到较为精确的结果,并且计算效率也十分符合实际要求。因此,我们可以肯定的是,针对舰载机舰面的移动路径规划问题,采用基于GA算法的求解方式具有一定的可行性。

  • 标签:
  • 简介:分析了二维条码识别的结构,其算法分为图像预处理、条码定位和条码检测三部分.给出了利用Android应用程序进行二维条码识别的流程图,并进行了测试与分析.结果表明,利用Android平台,使用数字图像处理技术即可有效识别二维条码,将图像信息转换为文本信息.

  • 标签: ANDROID 图像处理 条码定位 条码检测
  • 简介:通过分析研究抑制蓝色分量和亮度线性补偿这2种阴影补偿算法,利用阴影区域与其同质区信息相似的特点,把这2种算法进行合并与改进,提出基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法。实验数据表明,该算法对遥感影像上阴影区域进行补偿时,在不改变非阴影区域信息的情况下,提高算法适用性。

  • 标签: 遥感影像 色彩空间 阴影 阴影检测 阴影补偿
  • 作者: 赵颖
  • 学科: 经济管理 > 企业管理
  • 创建时间:2014-07-17
  • 出处:《价值工程》 2014年第7期
  • 机构:DataStructureAlgorithmsandImplementationAnalysisinPublicTransportation赵颖ZHAOYing(青海广播电视大学,西宁810000)(QinghaiRadio&TelevisionUniversity,Xining810000,China)
  • 简介:摘要院近年来,我国城镇化速度不断加快,城市人口不断增多,交通拥堵问题日益突出。公交是城市交通的主力军,通过这一主力军来解决城市交通拥堵问题是必由之路,因此公交数据结构算法与实现问题就显得极其重要。现以GIS为基础,公交数据结构模型为出发点,具体论述了公交数据结构算法与实现的思路,其中包括影响公交数据结构算法与实现的因素,人性化的公交数据结构算法与实现,公交数据结构算法与实现的基本步骤。希望能对缓解城市交通压力问题提供一些借鉴。

  • 标签: 院公交 数据结构 算法 实现Key words bus data structure algorithm implementation中图分类号院TP301.6 文献标识码院A 文章编号院1006-4311(2014)19-0202-02
  • 简介:提出了基于云理论的云变异自适应调整粒子群(CHAPSO)算法的无人机航路规划方法。在构造适应度函数评价指标时考虑了航路规划中的航迹适飞性、航程、威胁规避和高度等约束条件;结合CHAPSO算法,有效减小了搜索空间,保持种群多样性的同时提高了收敛速度。仿真结果表明,生成的航迹可规避山体、雷达或火力单元威胁,提高了无人机的生存能力和任务完成概率。

  • 标签: 航路规划 无人机 云变异自适应粒子群算法 云理论
  • 简介:为提高图像数字水印系统的鲁棒性,引入TD—SCDMA帧相关交织算法,并将该交织算法由一维拓展至二维。实验结果表明,TD—SCDMA二维交织算法结合DCT变换域应用于图像数字水印系统中,可有效提升图像数字水印系统抗几何攻击的鲁棒性。

  • 标签: TD—SCDMA 交织 图像数字水印 几何攻击
  • 简介:文章在碰撞二叉树算法(CT)技术的基础上提出一种用于433MHz频段下的标签防碰撞算法——改进型碰撞二叉树算法(ICT),可以很好地对各类土地的地形分布数量等特征进行测量。该算法根据首次碰撞码字进行前缀生成和标签组区分,在标签快速识别中,对每一个标签使用了一个计数器和一个指针,用来记录阅读器的历史序列,从而使得阅读器不需要传输整个前缀序列。仿真结果表明,ICT算法在当标签ID具有类似的前缀时,表现出优于CT算法的性能。

  • 标签: 防碰撞算法 碰撞树 标签识别 无线识别
  • 简介:针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限,提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类,能够体现出类的数据分布特征,并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法,给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略,一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集,并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较,结果表明泛化中心算法聚类正确率更高,迭代次数更少,是有效可行的。

  • 标签: 聚类算法 泛化中心 分类属性 K-modes