融合差分改正的RSSI指纹库室内定位研究

基于RSSI指纹库的室内定位中,由于受到室内复杂环境的影响,实时采集的指纹数据会存在一定的误差,将其直接用于定位,必将降低室内定位的精度。考虑定位区域内接收的不同RSSI信号值具有相关性,采用RSSI差分改正的方式提高定位精度。误差改正数的计算与定位是本算法的关键,直接决定了定位的准确率。而选择不同数量与不同位置的参考点都将影响误差改正数的结果。泰森多边形能构建整体角度最大化的多边形网络,并在空间信息领域具有广泛的应用。为此,运用泰森多边形的空间邻接性质选择用于误差改正数计算的参考点,设计定位区域坐标改正数和RSSI向量元素改正数的计算方法,得到共用误差,并应用到指纹数据的校正与定位。最后,在Eclipse编程环境下,配合PostgreSQL/PostGIS空间数据库与Mybatis数据库映射工具,开发了实验原型系统,并对提出的融合差分改正的算法进行实验测试,从实验结果得出相较于未差分改正前,定位准确率有一定的提高。     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

基于置信规则库推理的不确定性建模研究

置信规则库推理作为一种新颖的表达和处理复杂不确定性的方法,在系统建模和分析方面具有很大的应用前景.本文讨论了基本置信规则库推理的性质,证明其不但可以以足够高精度拟合确定性和随机性系统,而且可以处理确定性和随机性数学模型不能表达的复杂不确定问题.另外本文通过对其规则库进行扩展和改进激活算法,解决了基本置信规则库推理在处理局部未知度方面的局限性问题,最后通过一个报童库存问题对提出的方法进行了说明和验证.     

当真情实感成为奢侈

使用四色喷墨打印机印刷彩图时,如果某种颜色的墨盒或墨头工作失常,图片就可能出现明显偏色。因为打印机呈现在纸上的每一种颜色,都由4种颜色的墨滴以极精确的比例调配而成。人在生活中表现出来的情绪,也由快乐、悲伤、愤怒、恐惧和厌恶这5种"基本情绪"混合而成。如果迫于某些社会规则,部分"基本情绪"出现缺位,便可能会为人带来虚假的情绪表达和生命体验。一年以前,有一组名为《中国式让梨》的漫画在网络上广为流传。两个孩子分一大一小的梨这件生活小事,却引发了双方家长间大量无聊的推让和客套,最终是孩子被教育要隐藏真实的想法或情感,以成     

一种基于Choquet积分的不精确推理方法

模糊规则是模糊推理中的重要工具之一,它表示了模糊知识的因果关系.在一个模糊规则集中,当模糊命题间存在交互作用时,将参数权重用模糊测度取代,得到了一种基于模糊规则矩阵变换和Choquet模糊积分的模糊推理方法.该方法主要应用在不完全归纳推理中.     

城市突发公共事件应急管理平台研究

为了提高对突发公共事件的响应速度和效率,解决各参与者的信息无法有效对接的问题,本文研究并设计了城市应急突发公共事件管理平台系统。系统采用JSP技术和SSH框架,增加了系统的灵活性、扩展性、稳定性、安全性和健壮性。应用证明,系统在一定程度上满足了应急相关部门的要求,提高了应急处置的效率。     

5阶CKF在捷联惯导非线性对准中的应用研究

为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)的初始对准精度和缩短对准时间,在不进行粗对准的前提下,利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、5阶高斯厄密特滤波器计算量过大的问题,基于多项式逼近的思想详细推导了5阶球面径向容积规则,继而提出了5阶CKF并分析了该算法的滤波精度、采样量和数值稳定性,利用奇异值分解代替Cholesky分解来增强滤波稳定性。实验结果表明,该方法能够有效完成大失准角下的非线性对准,精度高于3阶CKF。     

基于统计分析的许可回收规则定义与应用

针对许可回收规则中特征项和阈值的选取缺少定量分析的模型和方法的问题,本文在形式化定义参数模型的基础上,综合使用差分编码、信息熵和相关矩阵等统计分析方法描述特征敏感性和相关性,并提出了敏感突出、代价最小化、趋零一致性和翻倍稳定原则,以筛选特征项、界定阈值。根据用户使用企业级软件的数据,该方法能够从多个候选项中,选定CPU利用率作为许可回收规则唯一的特征项,并设定阈值为8%,判定时间间隔为1 136 s。实验结果表明,该方法简单有效,而且易于编程实现。     

一种基于规则的无监督词性标注方法

提出一种基于规则的无监督词性标注方法, 利用200多条英语语法规则, 创建26个规则函数, 先将输入的待标注英语句子进行预处理后得到初始标记, 再对每个单词调用规则函数, 最终得到标注后的英语句子. 通过对Brown语料库的实验, 词性标注的正确率达到9395%. 实验结果表明, 本文方法可行、 有效, 能很好地提高英语词性标注的准确率.     

基于概念格的知识发现及其在高校就业数据分析中的应用

形式概念分析是数据分析与知识发现的有效工具,现已被广泛应用于各个研究领域。决策形式背景是形式概念分析中的重要关系数据库之一,其主要研究内容是基于规则提取的知识发现。本文借助于Wille概念格和面向对象概念格对决策形式背景的规则提取问题进行研究,给出了规则提取算法,并通过高校就业数据对算法进行了实证分析。