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1.
文中首先对ROF模型在去除遥感图像噪声方面所存在的不足进行了分析和讨论,进而提出一种基于方向测度的引导变分模型,该模型能够根据图像的不同区域自动的调整扩散的强度,在一定程度上克服了ROF模型容易产生"阶梯效应"的不足,在有效去除遥感图像中高斯与椒盐混合噪声的同时保持图像的边缘和纹理信息,实验结果验证了所提模型的有效性和稳定性. 相似文献
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通过对Voherra级数模型全解耦辨识算法的研究，提出Volterra级数模型并行辨识算法的设计思想，设计了并行算法．用此方法可将辨识过程中并行执行的任务进行划分，并分配给不同的处理器去执行，同时设计了任务分配策略和数据交换方法．仿真结果表明，该算法有效减小了模型的在线辨识时间，能有效克服Volterra级数模型辨识中的维数灾难问题，且收敛速度快、稳态精度高，在工程应用中有很高的实用价值． 相似文献
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近年来,公众场所安全问题得到了广泛关注,视频监控下的人群异常检测成为智能监控的研究热点。现实场景中的人群异常检测具有容易受到光照亮度变化影响、可能存在大量遮挡以及人群密度大等研究难点。提出一种基于高斯混合模型的人群异常检测方法,能有效应用于复杂的室外场景。首先通过预处理阶段求得视频帧的感兴趣区域（ROI）,再在感兴趣区域中计算人群光流,并在此基础上融合SIFT特征,利用图像分块提取特征。对不同分块建立对应的高斯混合模型,进而用模型判断特征点是否属于异常事件。实验结果证明,该方法对于UMN数据库中人群的四散奔跑以及UCSD数据库中人行横道上出现汽车和自行车等异常事件有较高的识别率。 相似文献
4.
在对出行目的地空间分布特点进行分析的基础上,提出了减少选择枝个数的目的地小区分段抽样策略,该策略的应用减少了仿真的计算量.采用该抽样策略建立了基于贝叶斯理论的出行者出行方式和目的地联合选择模型.通过对该模型进行仿真计算,结果表明出行方式和目的地的联合选择模型能够有效地模拟出行者的行为选择.而且,联合选择模型的预测精度明显高于重力模型.因此,在分析出行者行为选择方面采用出行方式和目的地的联合选择模型是一种有效的方法. 相似文献
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为了科学合理地对个人信用进行分级评价,本文提出了一种基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型。由于离散Hopfield神经网络结构特征,使得其学习的过程可以演化到稳定状态,能够模拟生物神经网络的记忆机理,弱化评价中的人为因素,提高评价结果的准确性和权威性。同时借鉴美国FICO信用评分表的12个影响因素作为个人信用评价指标,把个人信用等级分为A,B和C三个等级,构建离散Hopfield神经网络个人信用评价模型。将3个待分类的个人指标数据进行仿真实验,结果表明该模型能够对个人信用进行有效的分级评价。 相似文献
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为了克服传统信号灯控制模式下交叉口物理空间使用效率不高的问题,提出一种基于时间自动机的无信号灯交叉路口交通管理模型.将交叉口划分为互不相交的物理空间路权资源,采用时间自动机模型描述每辆到达车辆通过交叉口的动态过程,并在此基础上将交叉口内所有车辆的时间自动模型耦合在一起生成系统模型,在考虑安全性的前提下设计最大化交叉口通... 相似文献
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《东南大学学报》2017,(4)
为了解决过饱和区域的信号控制问题,基于宏观基本图理论研究过饱和区域的边界信号控制策略.首先,通过VISSIM仿真软件构造特定区域路网的宏观基本图.然后,根据宏观基本图确定该路网所能承载的最大累积车辆数.基于路网可承载的最大累积车辆数建立区域边界交通信号控制策略,通过监控路网车流输入量、路网内总车辆数以及路网流出量,调整路网内边界交叉口的信号配时.最后,针对虚拟路网建立了仿真模型,并设计3种流量需求方案对控制效果进行验证.仿真结果表明,边界控制策略实施后路网的驶入驶出量大大提高,路网能够维持较大的通行量;同时,边界进口道的排队长度得到了合理控制,且路网的平均停车次数、平均延误等指标均得到了改善.因此,基于宏观基本图的边界信号控制策略是有效可行的. 相似文献
8.
为了缓解日益严峻的交通拥堵,解决大尺度交通网络微观建模复杂度高以及路网整体性能优化等问题,设计了基于模型预测的宏观交通网络优化模型。先获取大尺度交通网络的宏观交通流图(MFD),并在此基础上设计了模型预测控制器(MPC),改进了道路交通模型,以满足模型预测控制对预测模型的准确性要求。设计系统评价函数,在优化总时间花费(TTS)的同时,控制路网累计车辆总数逼近标准值,从而提高路网运行效率与流畅度。实验结果表明,在该模型作用下,车辆的总体时间花费与平均流速都得到了优化。 相似文献
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针对数据真实的概率分布不符合事先假设的高斯混合模型的情形,提出了一种鲁棒的基于高斯混合模型的聚类方法.首先,提出了一种新的模型选择准则,即完整似然最短信息长度准则.该准则不仅能衡量模型对数据的拟合优度,还能度量该模型对数据分组的性能.然后,将该准则作为聚类的代价函数,提出了一种新的期望最大化算法来估计模型参数.与标准的期望最大化算法相比,新算法能较好地避免不理想的局部最优解.实验结果表明:当数据概率分布模型不符合假设的高斯混合模型时,所提方法可克服现有的基于高斯混合模型聚类方法过拟合的缺点,鲁棒地得到准确的聚类结果. 相似文献
10.
何光 《内江师范学院学报》2012,27(10):24-27
在证券市场中有很多不连续的投资优化模型,为了快速有效的寻求模型的解,设计了一种改进的优化算法.通过引入遗传算法中的交叉操作,得到了基于最优和次优位置的改进粒子群优化算法(INPSO).在性能检测中,该算法比部分改进的粒子群优化算法表现更佳,克服了早熟的缺陷.然后,在仿真实验中,运用INPSO分别获得了两种投资组合模型在不同期望收益率下的优化值,同时算法在迭代过程中展现出了很好的收敛性. 相似文献