商业智能：信息整合助力酒店业“掘金”

“商业智能”，这一词语的定义非常广泛。一位从事酒店服务业的资深专家将其归结为知识管理：商业智能涉及到如何管理一切与公司有关的事务。而另一位专家则发现，每隔一段时问，酒店企业就会积累大量有关消费者、运营商及竞争对手的资料，商业智能与数据分析息息相关。以连锁餐厅为例，商业智能可以揭示食品销售和劳务成本之间的关系；而对邮轮行业而言，它们更关心客户口碑和顾客回头率，因此更希望衡量游客对于自身票务代理的忠诚度；航空公司与汽车租赁公司则会更密切关注品牌建设，发挥自身网站的宣传优势，使公众在公司消费理念引导下消费。那么，回到酒店服务业，人们应该如何运用商业智能来整合信息、并帮助企业做出决策呢？     

Excel多项式拟合及其化学应用

介绍Excel多项式拟合功能，并给出了两个应用实例，无须编程既可在计算机上实成多项式拟合数据处理，可应用于化学实验数据的多项式拟合处理。     

仿真物理实验室

仿真实验是一种新型的实验模式,仿真物理实验室是实现这种模式的一个平台,通过这个平台,可以对各种实验进行模拟、演示和动画展示,可以更直观地看到实验过程,也方便对实验数据进行分析.     

对拉面与单壁面开采的矿压观测数据分析

通过对拉面开采的矿压进行观测，并将观测结果与本区已采完的单工作面的矿压结果进行分析，提出了类似有冲击危险的煤层中开采的可行建议。     

适于自然资源研究的统计方法

在利用统计数字进行日常的研究时，本书是一个很实用的指南。本书以非常直观的方式（即不必依赖数学），提供了一种设计、研究和分析数据所需要的思路和工具。为了进行成功的自然资源管理，书里讨论的研究领域涉及到生物物理、社会经济等方面，有助于把多个领域集合在一起进行综合管理。本书是由8个学者合作组成的研究队伍编著而成。主编和另外两个合作者是英国里丁大学教授，还有一个副主编是肯尼亚内罗毕“世界农业森林中心”（ICRAF）的研究员。所涉及的内容包括自然资源管理的类型、计划、数据管理和现代的数据分析等。     

基于WEB和数据挖掘的动答疑系统的设计

针对目前国内答疑系统的不足,本文对网上自动答疑系统的设计进行了论述,提出了系统自动答疑实现和数据挖掘在数据分析处理中的应用。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究

研究的浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析、面向大数据分析的空间多源数据获取及融合、基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟、滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设等4个有机部分,构成了一个从理论到方法再到应用的相对完整的技术主线。其中对浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析为后三者的提供理论指导,面向大数据分析的空间多源数据获取及融合是基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟的数据基础,滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设为技术路线的实现、验证与应用部分。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。