在线分析仪表水封结构的改进

原在线分析仪表的水封工作时,存在样气串气、带尘、带液现象,造成在线分析仪器的腐蚀并影响仪表指示,致使分析结果不准确或出现故障。水封结构改进后,在线分析系统的稳定性、可靠性大为提高。     

基于Flash 3D的在线虚拟漫游系统设计与实现

对目前虚拟漫游系统的瓶颈进行分析,提出并实现了一个基于Flash 3D的、优化了的在线虚拟旅游系统。系统对三维场景文件包括模型文件、材质文件及其构建步骤进行优化,并在实现了对多种媒体元素支持的基础上,设计了独创的热点系统,实现对三维场景按需进行加载和展示,以及游客在场景中的互动漫游。系统测试结果表明,该设计方案优化效果显著,系统性能得到了极大的提升。     

网络水军识别研究

网络水军识别关键技术已成为当前数据挖掘领域最为活跃的研究之一.如何挖掘海量用户信息中潜藏的网络水军特征与行为模式,从而发现网络水军,以维护良好的网络环境,保障合理的网络秩序,已成为一项十分具有挑战性的工作.对比传统与新型网络水军识别研究,从识别特征角度对近几年内网络水军识别研究进展进行综述,对其关键技术和效用评价进行了前沿概括、比较和分析,并对网络水军识别中有待深入研究的难点和发展趋势进行了展望.     

基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法

为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题,提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法。首先,针对在线AdaBoost算法特征池特征鲁棒性差的问题,提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式;然后,针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题,对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生。大量的对比实验表明,在真实场景下所提出的方法具有更好的效果。     

在线用户兴趣多样性的实证研究

在线用户的群体兴趣对于分析在线社会网络以及个性化推荐至关重要。研究的目的是引入信息熵这一指标来准确度量用户兴趣的多样性。分别在电影网站MovieLens和音乐网站Last．FM数据上进行实证分析,即统计度相同的用户所选产品的信息熵值。MovieLens的结果表明,随着用户度的增加,熵值出现先上升后下降的趋势,即度小的用户和度大的用户的兴趣比较专一,而一般用户的兴趣较为多样;而Last．FM的结果表明,度小用户的兴趣非常多样,但随着用户听过的音乐数量越多,兴趣越明确。通过建立随机模型与实证结果进行比较,可以发现绝大多数用户在真实数据集上的兴趣的多样性比随机情况要大,可见用户的兴趣对用户行为模式的影响显著。     

基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模(SLAM)中的缺点,即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题,提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型,利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差,运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子,从而准确估计系统状态噪声模型协方差,实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明,该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。     

一种基于背景声音识别的移动社会活动推荐系统

随着智能手机和移动互联网的快速发展,人们的生活方式正在发生着变革。目前,智能手机终端集成了不同种类的传感器,如GPS、Wi-Fi、摄像头、麦克风等。通过内置传感器,可以搜集用户的相关信息,利用这些信息能有效地理解和识别用户行为,并为用户提供更好的个性化服务。文中主要面向大型工作或生活社区(如大学校园),提出基于背景声音识别的社会活动推荐系统MSSAR(Mobile Sound Sensing and Activity Recommender)。该系统通过音频传感器采集用户的背景声音,实时感知用户所处环境,并对用户实时活动(如在咖啡厅、在开会等)进行识别。MSSAR还能结合用户在线交互历史数据计算其偏好及社会关系亲密度,并据此为用户进行活动推荐。本系统基于以人为本的计算理念,对增强用户间社会联系、促进社区成员间活动交流具有积极意义。     

一种克服sEMG人机交互中肌肉疲劳的SVM算法

在基于表面肌电信号的人机交互系统中,产生的肌肉疲劳降低了系统的稳定性。针对该问题,分析肌肉正常状态和疲劳状态下的肌电信号变化规律,提出一种改进的在线支持向量机增量训练算法。该算法在每次训练SVM(Support Vector Machine)模型时,计算各样本到分类超平面的距离,并以之为条件对不断更新的训练数据进行有条件的选择和遗忘,只留下最大距离1/2以内的数据。通过在线训练不断更新训练样本来获得新的SVM模型,用于适应肌肉疲劳过程中肌电信号的变化,同时防止多次在线训练过程中更新的样本改变训练集间初始边界。最后在智能轮椅上进行验证,实验结果表明:该算法有效减少了肌肉疲劳在人机交互系统中的影响,使得系统能够保持长时间稳定操作。     

互联网应用发展和用户行为解析

互联网在我国迅猛发展,其应用不断创新发展。本文从搜索引擎、社交网站、电子商务、网络视频、网络游戏、移动互联网6个方面对互联网应用发展现状以及各种用户的行为习惯进行研究．最后分析了各种互联网应用的发展趋势。     

B/S架构在线考试系统的断线续考功能的实现

随着教育信息化不断发展,基于Web的网络学习平台越来越多.在线考试系统是网络学习平台的重要组成部分.在线考试时由于多种原因,经常引发断线,致使考试过程中断.在线考试系统必须具备断线续考功能.文章介绍了B/S构架下ASP在线考试系统断线续考功能的工作原理及实现方法.