基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

舰空导弹武器系统加权射击效能优化模型

针对如何优化舰空导弹武器系统加权射击效能这一问题,在考虑转火射击周期的基础上,着重研究了多通道火力分配模型,综合集成了杀伤区模型、火力分配区域模型、目标威胁度评估模型、火力分配模型、加权射击效能模型,对舰空导弹武器系统的作战效能进行了评估。仿真结果表明,所建立的舰空导弹武器系统加权射击效能优化模型是可行的。     

智能流量积算仪计测技术探讨

目前智能流量积算仪的种类繁多,每种类型的流量积算仪的功能和使用方法各不相同,导致在检定过程中不能按单一类型智能流量积算的操作方法来开展其他类型的检定,从而导致检定的复杂和困难。本文通过一些实例分析对智能流量积算仪的校准/检定技术进行了探讨。     

聚三唑树脂的固化动力学模型

运用分段拟合法所得的固化动力学模型描述了一种新型聚三唑树脂的固化行为。研究表明,该树 脂体系在固化前期符合自催化模型,模型为dα dt =3. 78×1016exp(-10200/ T)α0. 653(1-α)2. 015;在固化后期符合n 级固 化模型,模型为dα dt =3. 34×1016exp(-10200/ T)(1-α)0. 927。聚三唑树脂的固化工艺为:RT→80℃→120℃→150℃。     

祥和扎龙

<正>在黑龙江省西部,嫩江的乌裕尔河下游,有一处世界重要的湿地,千百年来少有人走进深处,这里生息着近百种珍贵鸟类。正是出于对它的好奇和珍重,十几年来我多次从大庆或齐齐哈尔不同方向走进这片浩瀚的湿地,湿地中飘若天仙的丹顶鹤及湿地中的养鹤一家人,给我无尽的奇妙感受。中国现有国家级湿地保护区10余个,其中位于齐齐哈尔东南部及大庆西北部之间的扎龙国家级湿地保护区属丹顶鹤主要繁殖地,是丹顶鹤的故乡。每年3月中旬前后,随着气候转暖,黄河三角洲和我国南方的绝大部分丹顶鹤种群历经数日征程,又会迁回到繁殖地扎龙筑巢繁衍。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.