序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

基于PLC现场数据采集与分析

介绍了PLC控制器的可行性分析,阐述了基于PROFIBUS工业以太网数据采集的研究,并提出了基于PLC现场数据采集与分析的方法。     

基于手机的无线搜索技术

无线搜索已成为一个新的研究、开发领域.并且它主要用到信息检索、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、排序算法等多领域的理论和技术.此外,它拥有大量的用户,有很好的经济价值,所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注,目前的研究、开发十分活跃,并出现了很多值得注意的动向.     

数据流图的存贮模型

本文给出了一个数据流图的存贮模型。并在此基础上，给出了数据流图的操作算法。可以解决ＳＡ方法中的文档管理。     

太阳电池I－V数据采集系统

本文利用ＩＥＥＥ－４８８接口板，Ｋｅｉｔｈｌｅｙ６１７静电计，ＩＢＭ－ＰＣ微机，编程实现了太阳电池Ｉ－Ｖ数据的自动采集、存储．以ａ－Ｓｉ：ＨＰｉｎ型太阳电池为样品，计算出相应的电池参量，验证了该系统的可行性和准确性．     

用N-(3-P)NEM标记毛发角蛋白研究毛发中低硫蛋白和高硫蛋白的状态

本文用一种特异性标记蛋白质巯基的N-(3-P)NEM为荧光探针标记毛发角蛋白,经SDS-PAGE后,通过荧光薄层扫描确定N-(3-P)NEM与含巯基蛋白结合的部位。结果表明,毛发角蛋白中的低硫蛋白分子量在45,000～63,000范围,约占总蛋白量的49.6％～68.2％;高硫蛋白分子量在4,000～20,000范围,约占总蛋白量的18.9％～36.2％。除低硫和高硫蛋白以外,毛发角蛋白中还可能存在一种极低硫蛋白,分子量位于22,000～32,000范围。对人与5种动物的毛发角蛋白组分进行比较,证实人与动物的毛发角蛋白的主要差异在高硫蛋白,不同种属的动物毛发角蛋白中低硫蛋白和高硫蛋白的含量也不相同。作者认为毛发角蛋白中含巯基蛋白的差异可为动物分类学和法医学在进行毛发比较鉴别方面提供新的重要信息。     

岩芯筒压入地层的塑性力学问题

摘要首先从库仑定律出发导出了地层介质塑性流动条件。其结果类似于一般塑性力学中的Tresca,Mises条件。其次列出了轴对称地层塑性流动的微分方程组,并推出了其简化近似方程。最后提出了简化方程的特征线解法,并举例说明。     

One modified method of characteristics used to analyze the multiconductor transmission lines

1.INTRODUCTIONThe analysis of electromagnetic compatibility becomesmorei mportant in the analysis of the multiconductortransmissionlines(MTLs).It provides the effectivemethod for designing the MTLs.Several methodsbased on frequency domain and ti me domain tech-niques have beenrecently proposed[1,2].Thefrequen-cy method should performthe inverse Fourier trans-formation,so it is not more accurate than ti memethod to some degree.The method of characteris-ticsis based ontheti me domain met…     

知识发现中一种变化趋势模型的算法研究

在时序数据库中,有许多成熟的技术和方法用来对布尔型属性之间的关系进行挖掘,但对于数值型属性变化趋势关联关系的研究却不是很多.本文提出了一种数值型属性变化趋势的研究模型QMP(QuantityMovementPattern),依据该模型可利用数据挖掘算法发现不同数值型属性之间变化趋势之间的关系.文中分析了该模型的几种实现算法,并给出了一种快速实现算法及实验数据.