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針對冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化問題，分析云計算模式下處理配送車輛實時路徑的優(yōu)勢，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)下獲取多源實時交通信息，分析車輛配送時間和綜合成本，構(gòu)建了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化模型，并在云計算環(huán)境下利用粗粒度并行遺傳算法對模型進行求解，實驗結(jié)果表明云計算環(huán)境下冷藏車輛實時路徑優(yōu)化方法是有效的，該方法對冷鏈物流配送成本實現(xiàn)精細化控制，提高配送服務(wù)效率，具有實際意義。
標(biāo)簽： 云計算 物流配送 方法研究 車輛路徑
上傳時間： 2013-10-08
上傳用戶：peterli123456
提出了一種基于相關(guān)分析的飛機目標(biāo)識別方法。該方法利用飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達到很高識別率與很低的等錯率。該研究旨在提高飛機識別的準(zhǔn)確率和降低出錯率，采用一種基于相關(guān)分析的飛機目標(biāo)識別方法。該方法通過對采集的飛機圖像做去除背景、降噪、圖像增強、二值化和歸一化處理，將飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過特征比對達到識別飛機的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機的識別實驗，得出了95.47%識別率和0.04%等錯率的結(jié)論，識別率和等錯率均優(yōu)于不變矩法、三維識別方法、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)分析的飛機目標(biāo)識別方法的優(yōu)越性。在飛機圖像數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明，該方法是可行的。
標(biāo)簽： 分 飛機 目標(biāo)識別
上傳時間： 2013-11-03
上傳用戶：manlian
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上傳時間： 2013-10-14
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標(biāo)簽： PCB 飛線
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：完瑪才讓
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上傳時間： 2013-11-04
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上傳時間： 2013-10-20
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上傳時間： 2013-11-18
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標(biāo)簽： Designer Altium PCB 原理圖
上傳時間： 2013-11-14
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