基于ZigBee技术的无线传感器网络在海洋生态环境监测中的应用研究

针对海洋生态环境监测平台中通信线缆易腐蚀、易破损、布线繁杂等问题,设计了一种基于ZigBee技术和嵌入式平台的海洋生态环境监测系统,通过无线传感器组网的方式构建应用于海洋台站或者浮标的小型无线传感器网络,实现了监测平台内部主控制器和多传感器的无线数据传输。长期实验结果表明,该无线传感器网络传输数据稳定、可靠,为海洋生态环境监测工作提供了很大的便利,具有一定的实践意义。     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.     

采样频率与数据长度对中心动脉波形重建的影响

传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%).     

中国苦苣苔科植物中王文采旧分类系统与Weber新分类系统的名实更替

自从引入分子系统学的观点和技术手段以来,我国的苦苣苔科植物在属一级水平上的撤销、合并、转置、扩增等修订与再修订工作多次发生。众多物种的系统位置变迁、学名的更替变换对我国科研人员在国产苦苣苔科植物研究、成果发表方面造成了很大的混乱和困扰。为协助不同学科方向的学者更好地理解我国苦苣苔科植物系统修订与变更前后的过渡关系,同时解决苦苣苔科分类系统发生的变化导致出现的大量相关拉丁学名和中文名错用的现象,本文研究了自2011年中国苦苣苔科植物新系统构建以来,中文科技论文中中国苦苣苔科植物名称(包括学名和中文名,主要是学名)更替上出现的混淆问题,并据此展开分析。从学科和时间的角度看,2012—2017年,中文科技文献中修订前的属名仍然大量出现,以唇柱苣苔属为首,出现在园林植物学、植物生态学、植物生理学、植物化学、中药学等学科之中,但随着新分类系统逐渐被接受,旧学名出现的频度开始出现下降。进一步统一修订后的我国苦苣苔科植物学名和中文名,对于提高中文科技期刊的科学性具有重要的意义。     

基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法

针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.     

针对短波3G-ALE信号的改进脉冲干扰性能研究

针对美军新一代短波3G-ALE信号为提高其协议信息传输可靠性而在通信链路层进行的多重数据编码,提出一种改进脉冲干扰方法。首先利用公开的伪随机扰码,建立对周期脉冲信号进行伪随机预加扰的干扰模型;之后推导信号接收处理公式,在此基础上分析脉冲占空比、脉冲周期等干扰参数,以及扰码失步、干扰频偏等因素对于干扰性能的影响;最后仿真干扰实验并得到相关结论。实验结果验证改进脉冲干扰对于3G-ALE信号协议信息可靠传输的干扰有效性,在设置脉冲占空比75%、脉冲周期使得脉冲持续时间等于整数倍符号长度TB时的干扰效果最佳;2TB以内的扰码失步、80 Hz以内的干扰频偏导致的干扰效果下降,则可以通过提高干信比较好地予以克服。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

改进的固定交通检测器缺失数据综合修复方法

基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80%、3.40%、25.23%,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6%.     

面向排名预测的电影媒体网站研究

结合排序学习方法, 对电影排名预测任务进行研究。通过挖掘和分析电影媒体网站数据, 完成对排名预测相关特征的抽取与扩展及排名标注的对齐和划分等, 并提出面向电影媒体网站的排名预测模型。实验结果显示, 该模型能有效地提高电影排名预测任务的性能, 在为影视院线合理规划同期电影的上映时间及排片比例、为观影者提供优质热门的电影推荐等方面具有一定的应用价值。