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針對(duì)冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化問題，分析云計(jì)算模式下處理配送車輛實(shí)時(shí)路徑的優(yōu)勢(shì)，建立了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)；并在該架構(gòu)下獲取多源實(shí)時(shí)交通信息，分析車輛配送時(shí)間和綜合成本，構(gòu)建了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化模型，并在云計(jì)算環(huán)境下利用粗粒度并行遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明云計(jì)算環(huán)境下冷藏車輛實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化方法是有效的，該方法對(duì)冷鏈物流配送成本實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制，提高配送服務(wù)效率，具有實(shí)際意義。
標(biāo)簽： 云計(jì)算 物流配送 方法研究 車輛路徑
上傳時(shí)間： 2013-10-08
上傳用戶：peterli123456
提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達(dá)到很高識(shí)別率與很低的等錯(cuò)率。該研究旨在提高飛機(jī)識(shí)別的準(zhǔn)確率和降低出錯(cuò)率，采用一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。該方法通過對(duì)采集的飛機(jī)圖像做去除背景、降噪、圖像增強(qiáng)、二值化和歸一化處理，將飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過特征比對(duì)達(dá)到識(shí)別飛機(jī)的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機(jī)的識(shí)別實(shí)驗(yàn)，得出了95.47%識(shí)別率和0.04%等錯(cuò)率的結(jié)論，識(shí)別率和等錯(cuò)率均優(yōu)于不變矩法、三維識(shí)別方法、基于小波分析和矩不變量的方法，印證了筆者提出的基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法的優(yōu)越性。在飛機(jī)圖像數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行的。
標(biāo)簽： 分 飛機(jī) 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶：manlian
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