一种本体协同冲突的检测方法

针对农业领域分布式的迭代知识协同建构过程中存在的协同冲突及难于检测的问题,提出协同冲突划分、检测与消解方法.把协同冲突与本体一致性问题区别开来,按本体知识编辑操作的影响范围、操作类型及启发式规则把协同冲突划分为硬冲突、软冲突.依据这个划分,给出一个高效的检测算法和冲突消解方案.     

浅谈协同商务对会计信息化的影响

协同商务对会计信息化提出了新的挑战。文章探讨了协同商务的含义,并在此基础上归纳了协同商务对会计信息化的影响。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

锅炉汽包水位系统的自适应逆控制

要利用自适应逆控制的自适应性和系统辨识能力,提出了对锅炉汽包水位控制系统的自适应逆控制策略。由被控对象的逆对象组成的局部反馈回路可以有效地克服给水扰动以及汽包水位的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动。同时,自适应建模所得的FIR滤波器可以跟踪对象的特性变化,由FIR滤波器所得的逆控制器可以使系统的实际输出在对象特性变化情况下跟踪参考模型的输出。仿真结果显示了自适应逆控制的自适应性和鲁棒性。     

浅析虚拟社区知识共享中存在的问题及对策

分析了虚拟社区知识共享中存在的信息过剩和信任缺失问题,从制度和技术两方面探讨了解决问题的策略,阐述了在移动环境中运用协同过滤进行个性推荐的发展现状与改进方式。     

浅析当前网络信息检索与过滤技术

通过对网上信息检索技术发展现状的概述,分析了当今网上信息检索、信息过滤所采用的技术与方法,阐述了存在的问题,重点介绍了网上信息检索与过滤中新出现的一些智能技术,如智能Agent、聚类、网络自组织等。     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

极化SAR图像相干斑滤波性能评估

针对相干斑抑制能力强弱,对极化白化滤波(PWF)和功率图(Span)两种极化合成孔径雷达(SAR)图像相干斑滤波器进行了性能评估,应用等效视数指标,提出分别在高、中、低灰度均匀区域进行测试的方法,并在ESAR与PiSAR图像上进行了检验。结果表明,在占图像比例较大的中等灰度区域内,使用全局参数时,PWF滤波输出的结果优于Span图像的输出结果,但在占图像比例较小的低灰度区域,由于参数估计不够准确,PWF的滤波结果并不优于Span图像。     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。