一种新颖的编辑距离限制下的相似性确认算法

针对相似性确认步骤中编辑距离计算的高复杂性问题，提出了一种在编辑距离限制下的基于鸽笼原理的字符串相似性确认算法.首先找到满足编辑距离片段映射的片段，以此片段为基准，将长度为500bp的read分段.然后对满足编辑距离片段映射的左右部分递归地进行编辑距离计算，将各段得到的编辑距离相加即为最后结果.最后根据最长公共子串的下限将需要验证的片段数目降到最低，得到优化方案.实验结果表明，基于鸽笼原理的分段递归计算编辑距离的确认算法减少了验证步骤的时间，并能保证假阳率和假阴率都为零.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

基于工况识别的安全距离模型

针对传统自适应巡航控制系统安全距离模型缺乏对车辆驾驶工况变化考虑的问题，提出一种基于驾驶工况识别的安全距离模型。依据城市驾驶工况特点构建了4种典型城市工况，引入人工神经网络对车辆实时驾驶工况进行识别与预测，然后以现有安全距离模型为基础，结合工况识别结果，完成对该模型的优化。通过CarSim和Simulink联合仿真验证，结果表明：基于驾驶工况识别的安全距离模型可以更好地实现与前车的速度跟随与距离控制，提高了乘坐安全性与道路利用率。     

信息几何研究进展

随着人工智能的不断深入，基于欧氏框架的数学理论无法有效地解决信息领域中的一些非线性和随机性问题，而信息几何是解决非线性和随机性问题的有效工具。基于黎曼几何的信息几何由于其在统计推断、信号处理、图像处理、神经网络、机器学习等领域的广泛应用，受到了人们的关注，成为热门的研究领域。经过几十年的发展，信息几何已经从最初鲜为人知的领域发展成为研究非线性、随机性复杂信息的重要工具。将对信息几何研究进展做一个综述。首先介绍信息几何的理论框架，包括对偶联络、流形上的测地距离、以及黎曼梯度等，然后简要介绍信息几何在统计推断、神经网络、控制系统领域、信号处理、机器学习等领域的应用，最后介绍信息几何的展望，期望对信息几何感兴趣的学者有所帮助。通过该综述，读者可以了解到信息几何的基本理论框架，了解到信息几何的重要应用场景，为解决信息领域中的瓶颈问题提供一定的启发。     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

火电厂空冷岛下架空线瓷复合绝缘子的应用

为解决火电厂空冷岛下布置的220 k V架空线耐张绝缘子串在空冷冲洗时的污闪问题,首次将纯瓷绝缘子更换为在高压输电线路上已广泛应用的悬式瓷复合绝缘子,有效增大了爬电距离,保证了绝缘子串的机械性能,避免了纯瓷绝缘子喷涂RTV需后期多次复涂且质量无法控制的缺点,提高了绝缘子串抗污闪能力。     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

基于LPWAN偏远低效气井数据传输方案设计

在国际低油价的背景下，经济高效地实现油气生产数字化转型和智能化发展，提高生产效率是油气企业持续发展的重要战略。天然气井生产数据的采集传输是实现生产预警、动态分析及降低人员劳动强度的有效手段，传统天然气井数据采集传输方案存在成本高、建设周期长及设备功耗高等问题，不适宜在偏远低效天然气井部署。通过对低功耗广域网（LPWAN）技术进行研究，总结技术优势，并结合偏远低效天然气井生产特点、环境配套及信息化需求，形成了具有针对性、经济可靠的、基于LoRa和NB-IoT异构组网的数据传输方案。方案采用传感器采集气井生产数据并通过LoRa技术传输至采集传输模块，经过解析后通过NB-IoT技术传输至云服务器，调控中心通过访问云服务器方式实现远程监控。根据本文方案对气井进行测试分析，结果表明，该方案设计高效率、低成本、低功耗地实现偏远低效天然气井数据采集传输，对传统信息化建设方案提供了有效补充。     

东北三省汉族人群的遗传特征及族源推断研究

为研究东北三省汉族人群17个常染色体STR基因座的遗传多态性,在获得书面知情同意的基础上,研究抽取了东北三省汉族人群中无直接亲缘关系的326份血样卡,其中,辽宁省63份,吉林省107份,黑龙江省156份。使用PowerPlex@21 System荧光扩增试剂盒对17个STR基因座进行基因分型,再利用Modified-Powerstates软件计算其法医学参数。经分析得出,在17个基因座中,13个基因座的个体识别能力及遗传多态性较高,其中D18S51、FGA和PENTA_E 3个基因座尤为突出;剩余4个基因座中,D3S1358和CSF1PO中等,TH01和TPOX较低。同时对东北三省汉族人群和其他14个人群进行族源推断,通过对等位基因频率进行主成分分析、遗传距离计算、多维尺度分析,研究发现14个人群中的所有汉族、云南白族、云南彝族、云南纳西族和韩国均与东北三省汉族的人群之间具有较近的遗传距离,而剩余人群则与目标人群距离较远。