通用遥感数据并行处理框架设计与实现

为了简化对地观测地面系统遥感数据并行处理软件的开发工作,在分析遥感数据处理流程、并行任务调度和容错策略的基础上,设计了遥感数据并行处理框架。该框架集成了遥感数据预处理并行任务调度、消息和数据交换、故障管理等公共功能,并设计实现了简单易用的插件接口规范,以支持多载荷、多种遥感数据预处理功能的扩展以实现并行处理,具有较好的通用性和功能扩展性。最后基于消息传递接口(MPI)技术,在集群上实现了遥感数据处理并行框架,并在此框架上实现遥感数据预处理的并行系统,完成了系统并行性能测试与分析,结果表明该框架在简化遥感数据预处理并行功能开发的同时还能满足遥感数据并行处理效率要求。     

基于融合理论的网络在线智能故障诊断模型

针对复杂设备的在线故障诊断问题,依据认知科学和信息融合理论,基于网络环境,提出了一种新的网络在线智能故障诊断模型·它采用定性与定量、局部与综合诊断相结合的诊断策略,即首先进行快速定性诊断,一旦系统异常,立即启动集成神经网络组对来自设备多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类,并由专家系统模块对神经网络组的推理过程进行定性解释,最后以D S证据推理模块在全局融合中心实现对各子网络的会诊,提高了诊断的精度和可靠性·作者所开发的丰满水电数字仿真系统的成功应用,验证了模型的有效性和实际应用价值·     

基于知识的火箭安全控制智能决策系统

随着科学技术的不断进步,航天事业得到了蓬勃发展,火箭发射成为各个航天国家共同研究的课题。其中安全控制是火箭发射中的首要问题,也是各个航天国家关注的焦点．论述了火箭安全控制的重要性,分析了原有火箭安全控制系统的特点,针对存在的不足,采用人工智能领域的智能决策技术和推理技术,融合安全控制知识,提出了基于知识的火箭安全控制智能决策系统的设计思想、结构体系及实现方法,提高了火箭安全决策的可信度和真实性．     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

一种加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法

为研究多带信号的时域采样点盲重建该多带信号,将信号在适当大的包含其所有频带的频率区间上离散,信号频域重建归结为稀疏信号恢复问题。基于压缩感知恢复所需采样点少且其恢复稀疏信号要求观测矩阵的限制等距常数足够小,提出了一种改善观测矩阵的条件数,从而改善其限制等距常数的加权方法,以及相应的加权正交匹配追踪的盲多带信号重建方法,该方法对一般的稀疏信号恢复也适用。模拟中,对适当大的频率区间,取满足重建误差范围的适当小的离散间隔。模拟结果验证了对盲多带信号重建和一般的稀疏信号的恢复,提出的方法比直接用正交匹配追踪算法在相同条件下有更高的有效重建率。     

基于Android的交通安全出行智能问答系统设计与实现

为有效普及小学生安全出行的交通规则及出行常识、从出行源上科学降低小学生交通事故发生率,基于Android平台并借助AndroidStudio开发工具,开发面向小学生交通安全出行的智能问答系统。在对智能问答系统的基本功能、运行实现原则、辅助功能等进行细致分析的基础上,设计智能问答系统的逻辑框架和物理框架;在此基础上,分析智能问答系统的开发语言环境与关键技术,设计智能问答系统的实现步骤与程序;最后,优化设计智能问答系统运行主界面、启动界面、桌面图标,并通过盐城市亭湖区某实验小学的推广应用,表明设计的智能问答系统不仅可以提高小学生学习交通安全知识的兴趣,还可以较为流畅、准确地实现与小学生的正常对话以及交通安全出行问答,有利于降低小学生交通事故发生率。     

Lucene索引段合并优化策略

随着大数据应用发展,如何从海量数据中进行高效信息搜索成为研究热点。Lucene全文搜索引擎通过索引段合并来提高索引效率,但Lucene索引段合并过程大多需要从磁盘加载各索引段,将占用大量系统资源,降低系统吞吐量。针对该问题,提出基于Lucene索引段合并优化策略,该策略通过负载系数来选择不同的索引段合并操作。为提高数据的检索速度,进一步建立索引段相似度评价模型来选择出最优合并索引段集合进行合并。通过与现有Tiere,LogByte,LogDoc等合并策略进行实验对比,提出的优化策略能有效减少索引段合并次数,提升系统吞吐量及索引效率。     

基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

无源物联网综述——从感知､通信与管理的视角

物联网是连接物理世界与数字世界的纽带,是泛在感知与计算关键使能技术。物联网的大规模部署受到了传感器能耗、部署及维护成本的限制。因此,如何突破上述约束的桎梏成为了学术界和工业界共同关注的问题。反向散射通信技术因其使得传感器不需要装配电池而是从周围环境的无线信号中捕获能量用于计算和通信,成为了解决问题的突破口,推动了无源物联网的出现。针对无源物联网近几年的发展进行总结,以反向散射系统为切入点,讨论了利用无源物联网对环境和物品感知的应用场景和感知方法,归纳了无源物联网络中节点组网的接入方式以及接入协议设计,介绍了传感器的监测管理种类与方法。针对现有无源物联网的特点,预测了未来的发展趋势以及面临的挑战。     

基于智能搜索和特殊划分的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种具有强大搜索能力的全局搜索算法。传统的人工蜂群算法使用雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂进行相互合作,每种蜜蜂有不同的分工,但不同类型的蜜蜂之间并没有差别。提出一种通过智能搜索和特殊划分来提升性能的人工蜂群算法。该算法中,不同的雇佣蜂和观察蜂会使用不同的搜索策略来寻找食物来源。该算法放弃了贪婪选择算法且在每次迭代时更新食物来源的位置。因此,该算法能够利用整个蜂群的经验来引导蜜蜂的搜索,通过一系列基准算法的性能分析证明了该算法的有效性。