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模式分类和聚类问题是大数据分析、人工智能时代的热点研究内容之一,在智能交通、智慧城市、机器人、遥感信息等众多领域具有广泛的应用前景。虽然清晰数据源环境下的分类聚类问题已经得到了有效地解决,然而在实际问题中,维数灾难、复合噪声、多源交叉等负面因素对相应的分类聚类模型提出了更具挑战性的要求。特别是在图像分析领域,其高性能要求,易受噪本质、实时反馈性以及安全可靠性等问题或属性都有待进一步解决或提升。  
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随着我国经济的发展,汽车保有量不断增大,城市交通日益拥堵,造成了道路通行能力下降、交通事故频发等问题。如何缓解交通压力提升道路的通行能力已经成为学者们亟需解决的难题,交通流理论作为规划交通系统与研究交通拥堵的原因应运而生。TASEP(完全非对称的简单排它过程)模型是描述一维晶格上粒子运输的一种经典模型,主要考虑了现实世界中物质传输的基本特点,即同一空间在同一时刻只能容纳一个物体,并且因其易于理解、
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板材上下料是指在板材生产制作环节对板材进行必要的搬运、码垛等动作。传统的家具板材上下料方式大多以人工搬运为主。人工搬运效率低下,成本昂贵,人员工作时间有限,这些因素限制了板材上下料的整体效率。目前,市面上的板材上下料系统,大多是采用点对点的方式进行板材上下料。由于需要提前将板材摆放到指定位置,降低了系统整体的自动化程度。  本文的研究旨在实现高效的自动化上下料板材。自动化板材上下料的主要难点在于如
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随着机器学习、人工智能、网络技术的发展,各个领域对大数据和深度学习的研究和运用越来越多。卷积神经网络算法以其特有的局部连接、权值共享的特性,在深度学习研究中占据着极其重要的位置,并且由于卷积神经网络算法中的卷积过程能够自动快速地学习到图像的特征,因而在图像分类任务中表现出极大的优势。随着对深度学习和图像分类不断地进行深入研究,卷积神经网络算法在图像分类任务中仍存在着一些不足,如在不同任务中,相同算
近年来,随着电子技术的不断成熟和硬件能力的不断发展,机器人在行业中有着越来越广泛的应用。但随着任务本身和任务环境变得越来越复杂,基于视觉等传感器的多模态融合协同场景感知定位技术成为机器人能够高效安全地执行任务的前提,成为研究人员关注的焦点。  本文基于空中无人机与地面机器人平台,重点构建了一套空地融合协同同步定位与建图框架,深入研究了融合多模态信息的协同定位与感知方法,以满足机器人在复杂多变环境下
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在无线体域网(WBAN)中,能量消耗和安全问题一直是研究的主流方向。通用协议IEEE802.15.6重新定义了物理层和MAC层,为WBAN提供低功耗、短距离的通信服务。为了降低长距离单跳带来的高额能耗,该协议提出一种最多2-Hop的星型拓扑结构,通过转发节点转发数据降低能耗,但协议没有提出具体的转发节点选择策略。同时,考虑到WBAN工作时间的长期性,节点软件的再编程需求不可避免,对于一些体内节点,
能源在人类发展与进步中占据着重要的位置。随着社会经济的发展以及人们对日益美好生活环境要求的提高,建筑领域所消耗的能源已经与交通、工业成为社会耗能三大主题。截止2018年底,中国建筑能耗已经占据社会总能耗的35%,而在建筑能耗构成中,空调、采暖能耗又是主体,占建筑总能耗的60%以上。  建筑本体设计节能、建筑用能设备节能以及采用高效的建筑用能供应系统,是降低建筑空调采暖能耗的三种重要途径。采用高能效
为满足高烈度、高人口密度地区对高延性和高耗能能力装配式钢结构的迫切需求,提出带有可更换延性耗能连接组件的钢框架结构体系,该结构体系采用高性能低屈服点钢材代替传统钢材来制作连接组件,利用高强度螺栓与主体结构连接,实现预制装配功能、“结构保险丝”功能、震后可更换功能的叠加。本文采用通用有限元软件ABAQUS对四种不同连接形式的带连接组件的全螺栓连接钢框架节点的“结构保险丝”工作机理进行深入系统的研究,
随着当今社会的不断发展,资源的日益稀缺,环境俘能成为了当前的研究热点。其中应用压电材料俘获周围环境中的机械振动能是一种比较高效的俘能方式。但是环境振动能量密度低,因此需要对其进行汇聚后再进行能量俘获。已有研究发现,具有局域共振衰减域机理的周期性结构能够使环境振动的能量聚集在自身结构的某一部分。因此本文提出了针对地面列车致环境振动引起的面波,将压电俘能结构置于周期排桩中的想法,设计了新型周期性压电排
近些年来,桥梁健康监测领域越来越受到人们的关注,但是,针对铁路桥梁研究较少,关于地铁高架桥长期健康监测大数据分析和挖掘的研究更加缺乏,结合地铁桥梁荷载的特点探究监测数据的深层次信息的研究也很少。同时,实际运营中的地铁桥梁存在无效预警或过度预警的问题,增大了检修人员的工作量或造成错误判断。针对以上现状,本文对地铁桥梁长期健康监测数据的时间多尺度特点进行了分析,并在此基础上研究了桥梁结构作用效应与环境
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