EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

籍疏水花菁染料的荧光突变测定非离子表面活性剂临界胶束浓度

研究了近红外疏水花菁染料I在几种表面活性剂溶液中的荧光行为. 花菁I在水中及含有低浓度(小于临界胶束浓度,CMC)的曲通X-100溶液中表现出很弱的荧光,但当表面活性剂浓度达到CMC时,荧光显著红移并迅速增强到最大.这种荧光突变为曲通X-100的胶束形成提供了直观的指示,可据此建立一种测定其CMC的简单荧光方法.该法还适用于Brij-35的CMC测定,所测的CMC值与文献报道的结果十分吻合.     

城市绿地中空气负离子水平的初步研究

选择吉林市典型城市绿地作为研究对象,进行空气正、负离子浓度测定,对观测数据进行比较分析,旨在找出城市绿地中空气负离子水平的日变化规律,为进一步探讨不同植物对空气负离子水平的影响和植物对空气负离子的影响机制等奠定基础.结果表明:1 d中,城市绿地空气负离子水平有2个高峰,分别出现在清晨和午夜.     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

不同测试环境对车内空气质量水平的影响研究

通过在蒸发密闭舱、环境模拟舱和真实环境中的静置试验,以及在高速公路和市区路段实际道路上进行的动态试验,定量研究了在不同测试环境下环境本底浓度、环境温度和车辆通风模式等因素对车内空气质量水平的影响。     

长江经济带城市雾霾污染的周末效应及假期效应研究

以长江经济带124个城市为研究对象，基于2015年-2018年长江经济带城市PM2.5浓度数据，对长江经济带城市雾霾污染“周末效应”进行了研究.结果表明：长江经济带城市雾霾污染除了2016年表现为负周末效应外，2015年、2017年、2018年均呈现较为明显的周末均值高于工作日均值的正周末效应.同时，区域内部“周末效应”差异性较大.长江上游地区雾霾浓度较低，表现为负周末效应.长江中下游地区雾霾浓度高，表现为正周末效应，且雾霾污染的季节性明显，春、冬两季浓度高，具有明显的正周末效应；同时，长江经济带具有高于全年平均浓度的“春节假日效应”与低于全年平均浓度的“国庆假日效应”.分析结果还表明，距离长江经济带主要发达城市越近，雾霾浓度越高.针对长江经济带雾霾污染周末效应，基于生态文明治理视角，提出加快区域协同治理、打造长效治理机制以及在统筹治理下重点防治、因地制宜与因时制宜的治理建议.     

龙泉煤矿矿井低浓度瓦斯利用方案研究

对国内外瓦斯利用技术进行了综述,分析了龙泉煤矿低浓度瓦斯利用现状,在此基础上提出了3种低浓度瓦斯利用方案,并对其相应的投资及效益进行了研究,指出充分利用抽出的瓦斯不但可以使煤矿增加新的利润增长点,而且可以减少大气污染,具有良好的经济效益和社会效益。     

基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法

物质扩散和热传导算法作为2个经典的基于网络结构的算法被普遍用于信息过滤.然而，现有的算法将所有的用户等同看待，没有区分不同用户的贡献，也没有移除恶意用户，从而导致性能不理想.针对这一问题提出基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法（core-UHM），用以解决教育资源库中的高质量资源检索问题.算法的背后思想主要是基于信息领域中的帕累托法则，也即是20%的用户主导着整个系统中80%的交互.基于关键用户不仅能够保证资源的质量，同时也大大节省了计算开销.通过在真实的学术搜索日志数据集上的实验，证明了算法的有效性.     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.