基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

基于PLC现场数据采集与分析

介绍了PLC控制器的可行性分析,阐述了基于PROFIBUS工业以太网数据采集的研究,并提出了基于PLC现场数据采集与分析的方法。     

基于手机的无线搜索技术

无线搜索已成为一个新的研究、开发领域.并且它主要用到信息检索、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、排序算法等多领域的理论和技术.此外,它拥有大量的用户,有很好的经济价值,所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注,目前的研究、开发十分活跃,并出现了很多值得注意的动向.     

数据流图的存贮模型

本文给出了一个数据流图的存贮模型。并在此基础上，给出了数据流图的操作算法。可以解决ＳＡ方法中的文档管理。     

太阳电池I－V数据采集系统

本文利用ＩＥＥＥ－４８８接口板，Ｋｅｉｔｈｌｅｙ６１７静电计，ＩＢＭ－ＰＣ微机，编程实现了太阳电池Ｉ－Ｖ数据的自动采集、存储．以ａ－Ｓｉ：ＨＰｉｎ型太阳电池为样品，计算出相应的电池参量，验证了该系统的可行性和准确性．     

知识发现中一种变化趋势模型的算法研究

在时序数据库中,有许多成熟的技术和方法用来对布尔型属性之间的关系进行挖掘,但对于数值型属性变化趋势关联关系的研究却不是很多.本文提出了一种数值型属性变化趋势的研究模型QMP(QuantityMovementPattern),依据该模型可利用数据挖掘算法发现不同数值型属性之间变化趋势之间的关系.文中分析了该模型的几种实现算法,并给出了一种快速实现算法及实验数据.     

WebGIS实现方法与应用研究

在互联网高速发展的时代，基于WWW的地理信息系统应运而生。主要介绍了WebGIS的发展历程、技术特点和系统组织结构，并结合一个实际系统对其具体实现过程作了较详细的阐述。该系统构架在开发过程中取得了较好的效果。     

基于改进的模糊核C-均值算法在商业银行客户细分中的应用

随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策质量和市场竞争力,数据挖掘技术的出现使企业“数据变知识”成为可能。文章主要结合商业银行的实际,探讨了核聚类方法在提高银行服务成功率等方面的应用。