一种用于电力终端的BDS定位漂移校正算法

文中提出了一种用于电力终端的北斗系统(BDS)静态定位漂移的校正算法,并进行了实验验证。文中首先简要介绍了定位原理和精密单点定位(PPP),分析了影响定位和定位漂移的误差源;然后,根据经验设定了一些阈值判断电力终端状态,提出了一种移动平均校正算法,以减少后期建模误差,随后通过微处理器实现该算法;最后,通过实验验证了该算法的可行性。     

车载移动测量系统定位准确度测试方法研究

阐述了移动测量系统的定位准确度需求,对圆概率法、均方差法和中误差法三种位置准确度评估方法进行分析比较,并在标准试验场内开展了车载GNSS/INS定位准确度测试。实验证明:中误差法的评估结果最准确,其误差小于1 m,明显优于圆概率法和均方差法。     

一种超宽带多模喇叭的设计

采用模式匹配法结合优化算法，为新疆天文台110 m天线研制出一种工作频带为4~12 GHz的三倍频多模喇叭.该喇叭由225个圆波导台阶组成，除了加工制造易于实现之外，与常规多模喇叭以及波纹喇叭相比，最突出的优点是在超宽频带内具有等化的辐射方向图，非常适合用作超宽频带射电天文观测天线的高效率馈源或者用于其他需要超宽频带设计的天线.     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。