一种高效的阴阳k-Means聚类算法

针对传统阴阳k-means算法未利用数据结构导致计算效率较低的问题, 提出一种高效阴阳k-means聚类算法. 该算法根据数据相似性将原始数据进行逐层分解, 并建立满m叉树结构存储各层数据, 以树结构各叶子节点中存储的数据信息建立加权数据, 运行加权阴阳k-means算法得到收敛中心. 在原始数据中以加权数据收敛中心为初始化条件运行传统阴阳k-means算法进一步优化目标函数值. 在5组UCI数据集上与k-means、传统阴阳k-means及另外两种加速算法进行对比实验, 实验结果表明, 该算法具有较高的加速比, 且求解精度与传统阴阳k-means聚类基本相同.     

基于 ZigBee 技术多层住宅无线消防报警系统的设计

本文阐述了国内多层住宅报警系统的现状,讨论了无线传感器网络及系统预计实现的功能,完成系统硬件和软件的设计,最后给出住宅无线消防报警系统的具体设计。     

高速公路团雾视频监测预警研究

摘要：随着高速公路建设发展，运行车辆的增加，高速公路团雾天气常造成重大交通事故。高速公路团雾监测预警工作尚未开展，为推进团雾分级预警相关标准实施、减少交通事故，利用公路沿线发光目标物的视频图像分析、前散式能见度仪资料校验，基于大气衰减定律，探究水平能见度与发光目标物光亮度参数的关系。结果表明：（1）公路团雾天气水平能见度与发光目标物光亮度参数之间存在显著相关性。（2）水平能见度与发光目标物光亮度部分参数存在线性关系，并可建立线性回归模型。（3）结合“高速公路团雾预警等级”标准，可对高速公路团雾天气进行分级预警。（4）使用高速公路团雾视频监测预警平台可向交通运营、管理部门、交通参与人发布团雾分级预警信息。（5）发光目标物团雾视频图像监测预警方法具有科学性、创新性、可行性，可实现连续监测预警。发光目标物视频分析技术与GIS分析技术、GMS导航技术相结合，将形成及时、准确的高速公路团雾分级预警体系。视频图像团雾监测预警模型将会成为高速公路团雾监测预警的主要手段之一。