基于有限状态机的RFID流数据过滤与清理技术

为了实现从大量不可靠、冗余的RFID（radio frequency identification）流数据中提取有效信息,提高RFID系统中数据的质量,提出了一种基于有限状态机的RFID 流数据过滤与清理方法.实验结果表明：该方法能够有效过滤系统外标签数据,清理系统内部冗余标签数据,筛选有效标签数据,并能够降低漏读、误读带来的风险.最后,利用地理信息系统的可视化技术,将过滤与清理结果展示在地图上.     

一种基于D-S 和ARIMA 的多模型软测量方法

针对传统软测量方法存在的预测性能差、融合能力低等缺点, 提出一种基于证据理论(D-S) 合成规则和差分自回归滑动平均(ARIMA) 模型的多模型软测量方法. 首先利用自适应模糊核聚类方法和最小二乘支持向量机建立多个子模型; 然后利用D-S 合成规则构造的概率分配函数作为权值因子, 对子模型输出进行融合以得到多模型的输出; 最后结合ARIMA 模型对静态多模型输出进行动态校正. 仿真研究与工业应用的结果表明, 所提出的方法具有良好的预测性能和融合能力.

     

一种基于不确定规则的数据时效性判定方法

数据过时是影响数据质量的重要因素,因此判定数据时效性对于提高数据质量至关重要.当前判定数据时效性的方法可分为两类:基于时间戳的方法和基于规则的方法.基于时间戳的方法要求精确完整的时间戳,但这样的时间戳在很多应用中不存在.基于规则的方法不要求时间戳,但现有方法均依赖于冗余元组,且不能对数据时效性做出定量判定.同时,这些方法均基于确定规则,无法表达不确定的领域知识.针对上述问题,提出不确定时效规则及相应的数据时效性模型.基于该模型,进一步给出了两个可定量地判定数据时效性的算法.同时,还给出了时效规则的学习算法.真实数据上的实验结果验证了算法的有效性.     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

高速网络流量测量方法

高速网络流量测量是目前实施实时准确地监测、管理和控制网络的基础.基于网络流量测量的应用,将网络流量测量分为抽样方法和数据流方法.从不同的层次,将抽样方法分为分组抽样和流抽样,分别介绍了两类抽样方法;从测度角度介绍了数据流方法.详细介绍了高速网络流量测量的常用数据结构,以及抽样、数据流方法在高速网络流量测量中的应用,比较了各种方法的优劣.概述了高速网络流量测量技术的研究进展.最后,就现有的网络流量测量方法的不足,对网络流量测量的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.     

THE ESTIMATION AND PREDICTION OF SUBSET BILINEAR TIME SERIES MODELS WITH APPLICATIONS

Abstract. In this paper we define subset bilinear time series models, and then describe an algorithm for the estimation of these models. It is also pointed out that for this class of non-linear time series models, it is possible to obtain optimal several step predictors. The estimation technique of these models is illustrated with respect to three time series, and the optimal several steps ahead forecasts of these time series models are calculated. A comparison of these forecasts is made with the forecasts obtained by the best linear autoregressive and threshold autoregressive models. The residuals obtained from the models are tested for independence and Gaussianity using higher order moments.     

基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法研究

针对完井移动平台Web访问模式中用户对整体上符合完井业务流程习惯的序列模式更加感兴趣的特点,提出一种基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法.通过对完井业务流程模型和完井Web访问日志作分析,确定完井业务依赖强度计算模型并作为序列的权重,同时在加权挖掘的过程中采用k-最小加权支持数技术,对PrefixSpan算法进行改进.该算法在加权挖掘的过程中可以舍弃一大批不满足业务流程的访问序列,有效地避免候选组合爆炸的发生.实验表明该算法能快速地挖掘出有意义的完井访问序列模式.     

历史事件时空过程描述及其可视化研究

结合基于事件的时空数据模型和面向对象的思想,提出一种面向历史事件的时空数据模型。分析基于事件、变化与状态之间的关系,描述和再现重大历史事件中的时空信息及时空变化。给出一种结合事件链表与子事件树的历史事件时态树结构,有效地将时间、事件及相关时空对象组织起来,动态追溯、反演和检索历史事件的发展过程与状态。利用事件时态树结构实现历史事件时空过程可视化,并以Adobe Flex为工具开发实现了历史事件时空过程可视化算法,取得良好效果。     

一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

基于无线传感器网络的水质监测系统设计

使用传统的有线水质监测系统进行水环境污染检测时,存在监测点数量多、监测时间长等问题。为此,提出一种基于无线传感器网络的水质监测系统。通过无线传感器节点对被监测水域进行水质参数的数据采集,将采集到的数据经过Zigbee网络进行汇总及处理,并经过GPRS网络及时地远程传送给监管部门,从而实现对河流水质情况的实时、有效的监督和管理。对水质监测系统的软硬件电路设计进行介绍,并实现对系统的软硬件连调。实验结果证明,该系统能够满足组网要求,可较好地应用于水质监测领域。