摘 要车型识别是智能交通系统的一个重要的研究方向，它的实现将图像处理、模式识别、人工智能、以及计算机视觉等学科综合应用于一体的一项艰巨的任务。目前，通过对车型识别的研究工作，己经有一些成熟的产品，这些产品主要应用在公路收费系统、交通调查等特殊地方，实际大规模应用的还很少，主要受环境影响较大，因此如何准确快地对车型进行识别，是智能交通系统的首要任务。本文采用基于图像的目标识别方案实现车型的识别。但由于目前缺少实验所需的公共数据库，本文将从网上寻找相关图集以保证数据库的多样性。最终建立的车型数据库包含轿车、客车和货车的训练样本以及测试样本。本文研究了特征提取方法和分类器。首先构建需要研究的车型图像训练库，再利用本文提出的卷积神经网(Convolutional Neural Network，CNN)自主提取�

摘 要排气歧管作为发动机的主要部件之一，其结构对发动机的性能至关重要。排气歧管的振动特性影响结构的疲劳损坏，热应力特性决定了排气歧管的热负荷承载能力，流动特性决定了发动机的扫气排气能力。因此，进行排气歧管的模态、温度场及流场分析，对改进排气歧管结构，提高排气歧管工作效率及使用寿命有着重要的指导意义。利用三维制图软件(CATIA)建立了某柴油机排气歧管的三维模型，在 ANSYS 软件中转换成有限元模型，划分网格，然后对其进行了自由模态分析；由排气歧管的相关参数，明确排气歧管的温度场分析边界条件，运用mesh模块划分固体模型有限元网格，然后进行稳态温度场的仿真分析；此外，运用ANSYS的Geometry模块对排气歧管的流体建立模型，划分固体结构网格和流体网格，通过查阅排气歧管工作条件，设置相关的温度、流�

摘 要随着计算机网络技术的迅猛发展，采集与传输数据的过程变得较为快捷和便利，信息技术的难点早就不在数据的收集与产生，而在于如何对已知数据有效的处理与利用，挖掘出其中所存在的有用信息，从而促进了数据挖掘的飞速发展。支持向量机(SVM)算法作为一种来解决二分类和回归问题的一个强大工具，具有很多备受瞩目的优点以及较好的实验性能，同时随着数据的特征朝着复杂、高维、多变等方向发展，SVM算法越来越受到关注。从支持向量机的基本理论知识出发，从线性可分的问题到线性不可分的问题，从最大间隔、最优决策超平面、核函数等方面来掌握SVM算法基本理论，进而对该算法的优点、缺点以及适用条件做出分析。同时为了使研究的算法有实际的意义，将SVM算法应用于网络广告点击欺诈(Click Fraud)检测问题中。首先对网络在线广�

摘 要随着云计算的大规模传播、和移动设备，互联网的普遍运用，数据分析能力的快速进步为使得许多行业在得到发展机会的同时也面临着众多严峻考验，人们对数据的海量挖掘和大量运用表明了大数据时代已在悄无声息中来临，众多产业也因此得到了快速发展。大数据在零售业中最显著的体现即为电子商务的发展，本文在梳理归纳诸多学者研究成果的基础上，以运用大数据的企业——沃尔玛为研究对象，分析其依据大数据所做出的成功决策案例以及沃尔玛电子商务的发展，指出大数据在企业战略走向决断上所产生的影响，发掘大数据所能创造的新的商业价值，进一步改进企业的决策走向，使得企业在急剧变化的市场竞争大环境中遥遥领先于其他企业。同时希望在此基础上，提出能够指导我国企业高效运用大数据的一些合理化建议。关键词：大�

摘 要在研究区域土地利用情况时，土地覆被分类是重要参考依据。遥感技术为土地覆被分类研究提供便捷、全面、高效的监测，遥感影像为土地覆被分类提供可靠的数据支持。本文以苏州市为研究区，以Landsat 5 TM影像为主要利用的遥感影像。Landsat 5是工作时间最长的卫星，是目前全球使用最广泛的遥感影像数据源。TM数据是一种光学遥感数据，含有七个波段。首先需要根据研究区的土地覆被特征来确定最佳的波段合成，并选择分类样本，使用不同的方法进行自动分类，分类后结合分类图的效果以及总体分类精度、Kappa指数，对上述分类方法进行比较。最后得出的研究结论如下⑴ 最大似然分类法、支持向量机分类法、基于专家知识的决策树分类方法、人工神经网络分类法、面向对象的分类方法的总体分类精度为89.56%、89.63%、89.86%、89.76%、89.69%，Kappa

摘 要 随着经济全球化的持续发展，航运交通在交通运输体系中占据了越来越重要的位置，同时这也使得水路交通的船舶流量大增、船舶密度不断加大、航行环境日益复杂，船舶业朝着大型化、高速化发展，航行船舶发生碰撞的可能性大大增加，极大的危害了航道安全，制约了经济效益的提高。因此实现船舶的远程监控，对周围船舶的信息有着大致的了解，可以提供船舶足够的信息进行决策，同时也能促使航运安全向着信息化、智能化方向发展。本文基于实际需求，设计并实现了基于AIS的远程船舶监控系统，主要工作内容如下：1.论文介绍了AIS系统以及电子海图的发展意义和研究情况，帮助我们对这个研究领域有了大致的了解，及时掌握最新的进展。 2.论文介绍了AIS系统的组成、网络体系结构和工作方式以及与AIS系统电文信息相关的各个协议�

摘 要深度学习是目前人工智能研究上面一个火热的点，它是源于神经网络模型的一种突破性新技术。它具有多层神经网络，但又不止步于神经网络。它目前已经被应用到许多的领域里面。其中，在图像处理和语言识别，手写识别上面扮演着不可替代的角色。而它在自然语言（NLP）中的应用更是取得了前所未有的效果。本文我的课题研究的对象就是keras对新闻内容的处理，keras是目前一种成功的深度学习框架，NLP则原本是心理学的起始，现在多数意译为神经语言程序学，主导研究人大脑工作的程序。然后将机器赋予这种能力，达到人工智能的目的，而NLP程序学下也包含了许多扩展，例如基于LSTM模型的文本分类，文本情感分析和序列标注等，本文对新闻内容的处理则可以从上面几个方向入手，我的方向是LSTM文本情感分析。我将采用python语言环境里面�

摘 要作为计算机仿生学的重要组成部分，人工智能技术在众多领域都有广泛的应用，如：虚拟现实、仿生机器人、游戏领域等。这些领域都有虚拟角色的存在，它们拥有自主的行为模式，通过与用户的交互提供好的使用体验。无论是游戏开发者还是玩家，都越来越重视游戏中虚拟角色的智能性，寻路问题是人工智能应用于游戏时要解决的基本问题之一。为了实现在大型3D场景游戏中的智能寻路，提高游戏的交互性与娱乐性，本文对智能寻路技术的现状进行了讨论，从智能寻路的两个阶段（场景地图表示和路径搜索）对现在比较流行的几种智能寻路技术进行了对比分析并选择一个较为合适的方案。通过几种寻路技术的多方面对比，我决定使用A*算法来实现用栅格法表示的场景的智能寻路，并用C#语言进行编程。随着游戏行业的迅猛发展，A*算法基于栅

摘 要智能汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助等功能于一体的综合系统。它是一个集中运用了现代感知、计算机、信息融合、通讯、人工智能、自动控制的高新技术综合体。如今，很多发达国家将智能汽车列为重点发展的智能交通系统中，也是当今世界汽车工程研究领域的热门话题，是未来汽车发展的必然方向。由于基于机器视觉的车辆前方行人跟踪系统是智能汽车领域所需要解决的重要课题，且目前为止，还没有一个行人识别精度高、速率快的车辆前方行人跟踪系统，所以它成为了现阶段最活跃的研究课题之一。本文所研究的车辆前方行人跟踪系统主要以车辆前方的机器视觉传感器获取环境信息，再通过一系列处理对前方行人进行跟踪研究。车辆前方行人跟踪系统主要分为三个模块：图片预处理、行人识别及行人跟踪，本文介绍了�

摘 要 此次武汉综合性大楼的空调系统设计中，本人完成了多项内容，包括室内外气象参数查阅，负荷计算、空气处理方案的选定、空调末端设备选型、空调风管水管的布置、水力平衡计算以及中央机房设计等等。通过对此方案进行的经济性分析，选择采用风冷热泵机组作为供冷供热设备。按照不同功能房间工作时间的不同可分为两个系统，即一到五层的全空气系统和以风机盘管加新风为主的第二系统。该工程一到五楼采用一次回风的全空气系统，其余楼层大部分区域都采用风机盘管加独立新风系统。新风采用分层设置的水平式新风系统，不承担室内负荷。水系统采用竖向系统，走卫生间管道井，采用一泵到顶，不必采用分区。在整个设计中，我力求完善空调系统的全局设计，同时提高设计质量，充分发挥整个系统良好的运行调节功能关键词：经