基于多边约束的数据融合网络定位

无线传感网络定位方法近几年来受到广泛的关注。分布式算法是传感网络定位的一个主要要求,它不仅能减小计算和通信负载,同时对络的非连通性有很好的鲁棒性,对测量噪声克服也有一个很好的实现方案。虽然多种测量技术都能实现位置估计,但都存在某些不足。数据融合是一个很好的解决方案。提出了一个数据融合的结构和模糊优化数据融合算法。对每个节点的TOA和RSS数据进行融合。仿真表明位置估计的精度能够得到显著的改进,同时算法的复杂度也得到了降低。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

一种基于网格的数据集成服务系统分析

网格技术越来越多的应用于仿真领域中。仿真程序包含很多数据密集型应用,它们需要使用大量分布的数据库资源。如何访问和操作这些异构的数据库资源是应用程序的关键问题。在利用现有的访问网格中异构数据源方法的基础上,提出了基于网格服务的异构数据源集成体系结构,可以在应用过程中动态绑定数据源;同时在选择数据服务的时候采用基于Qos的选择模型,可以有效的避免服务失效的现象。     

基于扩展贝叶斯方法融合的作战效能评估研究

从多个视角采集评估数据源并进行武器装备的作战效能评估，是一种提高评估结果可信度的做法。在武器装备论证阶段，评估数据源主要来自专家经验和仿真结果，但因这两种数据源的差异太大，难以进行直接的评估聚合。为此，提出采用信念图模式统一两者的数据表达，再采用一种扩展的贝叶斯推理算法进行评估融合，最后得到评估装备的综合作战效能。以装甲主战装备改进型的作战效能评估为例进行验证，结果表明该方法符合评估实际，是一种有意义的新方法。     

一种基于卫星照片的大地形仿真方法

提出了一种大地形制作方法,该方法采用多边形网格剖分算法由高程数据生成地形轮廓模型,以卫星照片作为贴图生成地形纹理,采用LOD技术提高地形显示速度。给出了卫星照片获取、卫星照片与地形轮廓匹配、贴图精度控制等关键技术的实现算法。结合某导弹飞行仿真项目,制作了某地区一万平方公里区域的大地形场景,仿真效果良好,验证了制作方法的有效性。     

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。     

信用违约互换原理及定价模型应用

当前,我国学术界对信用体系建设的讨论大部分集中在分析国外发达信用体系及对我国的启示方面,认为法律法规的不完善,信用数据分割,以及未开展企业信用管理等原因,制约了我国的信用体系建设.为此,呼吁建立完善的信用法律法规,规范信用数据的采集和使用,培育信用中介机构,引导信用需求,以及开展企业信用管理.     

面向属性的归纳方法研究

在浩瀚的数据资源中发现并提取有价值的知识是目前数据库、人工智能等学科研究中的共同热点问题。面向属性的归纳是一种广泛使用的特征规则的发掘算法。     

MapGIS数据向ArcGIS转换方法探讨

本文探讨了MapGIS数据格式向ArcGIS数据格式转换的过程.由于转换过程中造成的中文属性丢失问题,提出了图件与属性分开导出的方法.其中中文点属性直接在MapGIS中导出,中文线面属性需外挂数据库进行导出.总结了在ArcGIS中进行图件填充以及图件与属性连接的方法.为MapGIS向ArcGIS的数据转换提供了参考.     

一种杂合的缺失值填充方法

在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现。本文杂合了kNN算法和基于核函数的非参填充方法,实验显示,在处理离散型缺失数据时,我们的这种杂合方法在分类准确率的实验中好于kNN算法以及常用的一些方法(例如C5.0填充方法,最大类方法和不填充的方法),在处理连续型的缺失属性时,我们的方法在预测准确率的实验结果中也好于kNN算法和基于核函数的非参填充方法,以及一些常见方法,(例如均值填充方法)。