基于模糊理论的不确定轨迹模式挖掘

轨迹模式挖掘是轨迹数据知识发现的一个重要课题.由于定位设备的局限性,采集到的轨迹数据具有不确定性.着眼于不确定轨迹数据模式挖掘,通过引入模糊集方法,提出不确定轨迹数据模式挖掘方法.首先用均匀网格划分对象的运动平面,基于对象实际位置的概率分布计算轨迹点相对于每个网格的隶属度,通过不确定轨迹兴趣区域发现算法,得到所有的不确定兴趣区域,然后在此基础上进行轨迹模式挖掘.实验展示了所提出的不确定轨迹数据模式挖掘方法进行模式挖掘的效果.     

基于结构相似度的轨迹聚类算法

针对目前轨迹数据聚类直接以整条轨迹数据作为基本单元,导致聚类效果降低的问题,提出了基于结构相似度的轨迹聚类算法。算法引入轨迹结构的概念,并给出结构相似度计算函数来分析轨迹内外部特征。首先根据转角将轨迹划分成若干轨迹段,然后通过计算轨迹段的结构相似度来判断轨迹的匹配程度,进而完成轨迹聚类。真实数据的实验结果表明:该算法较其他同类算法分析轨迹更全面、效率更高;可以通过不同参数灵活调整特征的敏感度,聚类结果更具有实际意义。     

基于灰度分布和字符紧密性特征的车牌定位方法

根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域的新方法.该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界.经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点.     

试论风机·水泵·交流调速方式的选择

风机、水泵是耗能大户又是节能潜力很大的设备。在我国能源紧张的情况下，风机、水泵节能降耗是目前急需迫切解决的问题。采用交流调速技术是节能、节电有效的途径之一。文中对各种交流调速方案的特性、优缺点进行了分析，供工矿企业有关单位及从事节能人员参考和选择，以利推广交流调速。     

卫星电视信号接收的抗干扰研究

一、概述 近年来,卫星电视广播有了较大发展。由于电视节目通过卫星传送,使电视覆盖率大大提高。同时,又使接收信号的质量得以提高,电视传播的费用大大降低。因此,世界各国都在致力于发展卫星电视技术,并在CATV系统中利用地球同步卫星作为中继转发,设置卫星地面接收站,接收卫星的下行电视信号,从而克服了微波接力传送的缺陷。 在卫星电视接收系统中,抛物面天线是使用最广泛的一种天线,它可获得高增益,针状波束或某种特殊形状的波瓣。各地区可以根据接收场强,合理地选择抛物面天线的口径,以达到CATV系统前端的增益要求。但是,目前我国各地区的电视与电信微波站较多,并且,卫星下行频率4GHz与地面微波传输频率一致。所以,地面的微波信号会对卫星信号产生同频和差频干扰。加上地面工业高频干扰,严重时会使电视信号接收中断。因此,本文将对卫星电视接收的抗干扰问题加以讨论。     

基于Delphi的文本数据文件的处理

介绍了IP话费查询系统，针对系统的文本数据文件导入数据库模块和基于用户名的话费查询模块的关键技术作了详细的分析。同时着重介绍了一种采用Delphi开发软件将话单文本文件导入数据库的方法，实验结果表明此方法易于系统管理人员的操作，也使得系统具有较高的灵活性和可靠性。     

基于IPv6 Flow-Aware的QoS转发机制

随着互联网的发展，边缘宽带接入设备已成为制约网络应用的瓶颈之一。如何加快边缘网络的报文转发处理，提供更好的服务质量(QoS)，是当前端到端QoS研究的重要问题。该文介绍了流交换技术，描述了IPv6报文流的处理过程，分析了IPv6的QoS功能，给出了基于IPv6 Flow-Aware的边缘宽带接入路由器的框架结构，定义了相关组件的功能，探讨了面向流的智能报文丢弃策略。     

基于GML的多源异构空间数据集成研究

深入分析了数据格式转换、直接数据访问和数据互操作3种数据集成模式,描述了一个基于GML数据互操作模式的、多源异构空间数据集成模型,并分析了模型的运行机制和关键技术.该模型通过使用相应的GML转换接口把分布式异构空间数据源转化为统一的GML格式文档,通过集成引擎和相应的集成规则对异构空间数据进行有效的集成,实现数据共享的目的.     

基于IPv6流标签的QoS控制机制

IPv6协议对IP网络服务质量提供了很好的支持,它定义了流标签字段帮助实现服务质量(QoS)控制,但是如何设计和部署IPv6流标签还是一个开放的研究课题.介绍了IPv6流标签的概念,描述了IPv6流标签的处理过程,分析了IPv6流标签的结构设计方案,最后探讨了基于IPv6流标签的QoS控制机制在应用与实现中面临的问题.     

基于SVM的中文网页分类方法的研究

中文网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域,而支持向量机(SVM)是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.提出了基于支持向量机的中文网页分类方法,其中包括对该过程中的网页文本预处理、特征提取和多分类算法等关键技术的介绍.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率.