基于函数主成分的函数型数据分类研究

不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度。针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果。实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性。     

基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型

为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98. 4%,推荐准确率为99. 2%,运行时间小于0. 04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.     

适用于多星座精密单点定位的性能评估优化方法

为减少多星座精密单点定位(PPP)数据处理过程中待估参数数量并提高定位精度,提出基于模糊度整数解的无电离层组合PPP性能评估方法。使用在线单点定位服务进行仿真建模,通过组合双频观测值消除电离层待估参数延迟并简化数据处理模型,利用模糊度固定技术实现PPP解算以降低定位误差。仿真结果表明,与单GPS系统PPP性能评估方法相比,静态模式下的GPS/GLONASS多星座PPP性能评估方法具有更高的定位精度和更快的收敛速度。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。