基于Android的移动警务系统开发

本文基于Android系统开发,实现一套Android客户端软件和完善的后台服务功能来完成警务系统功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB服务器、无线网络、Android前端等部分。客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过中国移动无线网络访问WEB服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。本文介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本警务服务功能的分析、设计与开发。     

基于SVM的遥感影像监督分类方法研究 ——以天水市三阳川地区为例

遥感影像分类技术是研究土地利用、规划与地理空间信息分析的重要技术手段,遥感影像分类的模型算法在各类遥感图像分类应用中起着重要作用.文章通过实地踏勘数据与图像纹理与光谱信息对比分析选择训练样本,对SVM支持向量机等6种分类方法进行结果分析与分类精度评定并得出结论.通过分类实验数据对比分析,得出基于SVM分类方法的精度高于...     

基于Android 平台的智慧市政系统

为提高市政设施巡检过程中信息上报的准确性和实时性，提出了基于Android 平台的市政系统。通过对Android 设备的摄像头调用和GPS( Global Positioning System) 、Network 定位模块的加载，采集了图像和定位信息，并结合其他工程信息将数据打包上传至后台服务器中，保存到数据库。另外通过浏览器访问Web 网页实现后台数据信息的管理、任务派发等。测试结果显示，该系统能有效获取图像和定位信息，快速准确地上传数据和简化后台工作流程，具有一定的实用价值。     

移动云计算之Android餐饮服务系统开发

移动云计算之Android餐饮服务系统发挥Android系统的富有创造力和想象力的“云”应用开发,实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成餐饮服务功能.该系统主要包括后台数据库服务器、Web服务器、无线网络、Android前端等部分.客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问Web服务器.如果需要数据访问,则访问后台数据库.介绍了该系统系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的餐饮服务功能的分析、设计与开发.     

基于COMPAQ产品的容错系统

以COMPAQ产品为例，给出了几何可实行实用的数据容错系统方案。并详细介绍了磁盘阵列管理系统和服务器自恢复系统的组成、功能及特点。同时，结合计算机网络数据信息容错系统的应用，提出了解决系统随机故障和后台数据重建的两种方法。在计算机网络信息系统中，为防止服务器数据系统灾难的发生提供了解决措施。     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

基于最大似然和支持向量机方法的遥感影像地物分类精度评估与比较研究

遥感影像的监督分类算法在环境监测、地质调查等领域均有重要应用。本文利用最大似然(ML)分类器和支持向量机(SVM)分类器对土地利用和地表覆盖问题中地物类型的提取和识别进行研究,系统分析两种不同分类方法对地物分类结果的影响。通过选取Landsat LT5和LE7卫星遥感影像数据及定义训练样本,对比分析利用ML和SVM分类器的分类成果精度,其中Landsat LT5和ML、SVM组合的分类精度分别达94.64%和94.98%,而Landsat LE7和ML、SVM组合的分类精度则分别达97.63%和99.29%。研究表明,对于LT5影像,ML和SVM两种分类器的精度相当,而对于LE7影像,SVM分类器的精度明显高于ML分类器。     

鄱阳湖滨湖区多季相Landsat 8 OLI数据遴选及其土地利用/覆被遥感分类提取

鄱阳湖滨湖地区是中国南方内陆浅水型湖泊滨岸带与红壤丘陵交错的典型区域。研究以江西省上饶市鄱阳县为例,在ENVI遥感平台的支持下,利用2014年多季相Landsat 8 OLI遥感影像数据资料,通过实地土地利用/覆被调查与地物光谱分离度分析进行遥感数据遴选,对优选数据采用马氏距离(MD)法、最大似然(ML)分类器、人工神经网络(ANN)分类器、支持向量机(SVM)分类器、光谱信息散度(SID)分类器、波谱角分类器(SAM)等8种监督分类方法进行监督分类。在先验知识和野外调查数据的基础上,对分类结果进行分析;然后通过总体分类精度、混淆矩阵和Kappa系数对几种分类器的精度进行评价和比较。并针对鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆盖分类问题探究几种遥感分类方法的优劣,挑选最适用遥感分类方法。结果表明:在鄱阳湖滨湖地区,各季节影像中地表光谱可分性在8月达到最佳值,期间所获取是优选数据,有利于遥感分类识别;人工神经网络法、支持向量机法(SVM)具有较好的的分类效果和分类精度,总体分类精度96%,Kappa系数0.94。总体上讲,SVM分类器的分类精度和Kappa系数都要优于其他分类器,相比之下7-10月获取的影像更适合于鄱阳湖滨湖地区土地利用/覆被的遥感识别和提取。通过遥感数据最优遴选,并结合优选遥感分类器,可以显著提高鄱阳湖滨湖区土地利用/覆盖信息提取效率和遥感高精度分类的总体精度,有助于提升该地区大范围土地利用/覆盖遥感宏观监测的可靠性和精准度。     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

基于浏览器／服务器模式的水质监测数据的发布与分析

水质监测是环境保护的热点问题,针对全国分布在各个流域的国家监测断面上的数百个水质自动监测站收集地数据,提出了以B／S模式,利用中间Web服务器连接后台数据库服务器和客户端,有效地以Web页发布和分析水质监测数据。     

基于分布式多服务系统的数据同步方法

针对传统的基于多服务器的数据同步方法在数据同步过程中易产生数据冲突问题,提出一种带有业务标号的数据同步方法及一种基于业务标号和时间戳的数据恢复策略,实现了分布式多服务系统各服务器间的数据一致性.实验结果表明,该数据同步方法与其他数据同步方法相比,有较好的执行效率,同时避免了一些数据同步过程中的数据冲突问题.     

基于PSO-SVM的多阶段产品质量预测控制方法研究

本文以钢铁产品为例,在分析多工序多阶段产品质量预测控制特点的基础上,建立了多控制点递阶SVM预测控制模型,在模型的求解过程中,提出了基于粗集理论和主成分分析法的数据预处理与模型简化,并利用带约束的PSO算法分别优化了SVM的核超参数和相关影响因素的决策范围,实现了多阶段产品质量预测和相关过程参数的全局优化,为生产过程的质量改进提供了科学的决策依据。     

基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法。活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池SVI软测量模型,并进行了比较。综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型。结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

基于FT245BM的多USB接口的实现

在测控应用系统中,USB已成为目前数据传输的首选接口。该文介绍了基于FT245BM的USB接口的软硬件设计,然后给出了多个基于FT245BM的USB接口在同一PC机共存的解决方案。     

基于SVM的句子组块识别

阐述了基于统计的SVM（支持向量机）模型的汉语句子组块识别. SVM模型使用已进行组块标注的语料，通过多种特征参数选择和多分类划分，对数据进行统计学习得到训练模型后实现. 给出模型的算法和识别结果，分析了统计模型的特点.     

Investigating Dependences in Packet-queues

Many packet communication networks carry several classes of traffic, each with its own service characteristics. The packet arrival processes from each source are also often bursty (highly variable), which can contribute to long packet delay. Associated dependence among successive service times and between service times and inter-arrival times also can be for packet queues involving variable packet lengths. These dependence effects are demonstrated analytically by considering a multi-class single server queue with batch Poisson arrival process.     

一种基于RS和SVM的目标对象的性能分类方法

提出了一种基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的目标对象的性能分类方法,该方法将RS和SVM结合在一起对性能进行分类．在分类之前,首先利用RS对属性进行约简,将约简后的属性作为输入端输入到SVM中进行训练,再用训练好的SVM对测试集进行测试．测试结果表明,该方法分类的精度比较高,速度比较快．     

基于粗糙集和支持向量机的采空区煤自燃火灾预报

考虑到采用标志气体分析法对煤自燃火灾预报时特征维数较高、特征之间存在冗余且样本有限,文中提出基于粗糙集和支持向量机的采空区煤自燃火灾预报方法。该方法首先采用粗糙集对原始样本去除冗余和特征维数约简得到多组候选特征子集,然后对获得的多组候选特征子集利用支持向量机进行分类和性能评价,选取分类性能最好的一组特征子集用于设计支持向量机分类器,并对采空区遗煤自燃状态进行预测分析。实验选择大同矿区煤样自然发火实验数据,与4种典型分类预测算法的进行比较分析,实验结果表明文中算法预测准确率更高,训练速度更快。粗糙集为煤自燃火灾预报中标志气体选择提供了一个理论依据和新的思路,而支持向量机则提高了煤自燃火灾预测的精度。     

基于粒子群-支持向量机的时间序列分类诊断模型

构建一种基于粒子群算法-支持向量机(PSO-SVM)的磁共振功能成像(fMRI)时间序列分类诊断模型,通过针对脑区多维时间序列数据的深层次分析实现病症患者和健康者的准确判断与区分,为面向fMRI时间序列数据的病症诊断和预测提供有效科学依据.该方法在以下4个方面不同于其他已有相关研究工作:(1)构建基于自回归模型的脑区多维时间序列数据特征表示;(2)构建基于支持向量机模型的脑区多维时间序列数据分类机制;(3)构建基于粒子群算法的分类学习参数寻优策略;(4)建立融合上述特征表示、优化分类与参数优选模式的fMRI时间序列数据分类诊断模型.通过以精神抑郁症作为实证分析的具体案例,所提出分类诊断模型已取得良好实验效果,展示出其有效性与合理性.     

基于粗糙集和支持向量机的股指期货预测模型研究

本文提出基于粗糙集和支持向量机的股指期货走势预测模型。在模型中首先使用粗糙集对指标集进行特征选择,剔除冗余指标,然后使用支持向量机对基于历史数据的股指期货价格走势进行预测。为了评估该预测模型的性能,将预测结果与传统的自回归移动平均模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较。实验结果表明了该模型的有效性。