光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法

在电子商务的浪潮中,互联网保险也蓬勃发展,传统的保险业务由线下转到线上。当互联网保险企业积累到一定量级的用户后,开始探索新的业务发展模式,如何有效挖掘已有的潜在会员,如何探索会员感兴趣的保险产品,如何为用户推荐个性化的个性化保险方案,是当前迫切需要解决的问题。基于此,本文探讨了基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法,旨在提高关联规则的有效性,从而为互联网保险企业会员推荐最感兴趣的保险产品。     

数据中心IDC资源可视化方案研究与设计

笔者分析了当前市场环境下运营商在资源管理和经营上面临的挑战,基于现实问题设计了一个数据中心资源整合数据结构,在实现基础IDC资源管理的同时,构建了相应的可视化系统,并创新性地加入了历史资源副本机制,从而实现对资源使用情况的趋势分析。     

基于关联规则的作战数据质量校验方法研究

针对作战数据信息系统数据项内容一致性检查中存在人工判查难、耗时大的问题,采用基于关联规则挖掘的错误数据检测方法,并给出了设计思路和实现步骤.结合某作战数据信息系统中的552条关键岗位人员信息进行了数据质量检测实验,实验结果表明,该方法能够快速筛查出关联数据项中预置的9个填报错误问题,可作为现有作战数据质量检测方法的完善补充.     

阿克苏地区主栽棉花品种综合评价分析

对阿克苏地区主栽的5个细绒棉品种在统一的种植管理模式下,进行农艺现状调查、棉花产量和棉纤维品质分析,并通过灰色关联度法对5个品种细绒棉品质进行综合性评价。结果表明,优质棉品种综合性状排序为J206-5>新陆中84>新陆中80>新陆中68>新陆中62。运用综合评价筛选出适宜阿克苏地区推广种植的优质棉品种,为阿克苏地区棉花产业持续健康发展提供理论依据。     

Apriori算法在手足口病与气象因素关系分析中的应用

探讨长治市手足口病(HFMD)与气象因素的关联关系.利用Apriori关联规则算法挖掘不同气象因素组合引发手足口病的频繁程度.长治市手足口病的周高发、中等发病率与前一周的平均水汽压、气温具有显著相关性.而周低发病率与前一周的气温(最低、平均)、降水量存在显著相关性.长治市手足口病周发病率与气象因素存在一定的关联性,应根据气象条件进行流行风险评估,及时采取相应的防控措施.