一种改进AdaBoost算法的车牌检测方法

针对传统AdaBoost算法的不足,分析了分类器训练耗时和训练过程中容易出现样本权重扭曲的问题,并提出了解决这一问题的有效方法。新方法主要对特征值和排序结果进行缓存以及对样本权重的更新规则进行适当调整。实验结果表明,使用该方法训练级联车牌检测器能较好地解决传统AdaBoost算法中所出现的权重扭曲及训练时间长的问题,在提高检测率的同时训练时间缩短了50%左右。     

一种智能选择多维位置数据的移动定位体系结构*

使得对移动终端提供移动定位服务（MLS）成为可能。提出了一个与定位服务相关的层次模型和一种支持互联网及定位导航的定位服务体系结构,移动用户可以根据其当前的需要选择不同类型的位置数据输出。     

位置预测在定位服务中的应用研究*

定位服务在现代社会中扮演着越来越重要的角色,而引入位置预测在定位服务可以使得其更能满足公众对于定位的需求。但目前在基于数据挖掘的位置预测的研究中,很少有研究关注空间关系的模糊性,因此研究了一种基于模糊集理论,利用FMStree结构的FMSmining方法对位置数据进行挖掘。仿真实验结果表明,该方法有效且高效。     

一种基于网格密度的自适应聚类分析算法*

在结合基于密度和基于网格的聚类算法优点的基础上,提出一种新的聚类算法.该算法能够在海量、高纬数据下发现任意形状的聚类并对噪声数据不敏感,具有较低的时间和空间复杂性及较高的识别率.通过实验对该算法进行了性能比较和测试,显示了它在各方面的优越性.     

组件式LBS软件平台的体系结构研究

组件式LBS软件平台可以适用于不同的移动通信网，支持LBS应用的开发、定制和扩充，为迅速发展的基于位置的移动通信数据业务建立开发平台。这里主要研究和设计LBS软件平台的体系结构。     

基于XSLT的XML安全的应用研究

扩展标记语言(XML)的出现,使得在异构环境下数据的交换和传输成为可能.在应用过程中,对传输中文档安全性的要求就显得异常重要.与XML紧密相关的是扩展样式表语言(XSL),其文档转换组件(XSLT)具有强大的功能,能够对文档进行编码转换以便进行安全传输.本文通过在XML中的实际应用来加以验证;同时本文提出了一种将XSLT作为插件考虑的文档传输体系;并且标识出了为适应这种应用需求,要用到的XSLT的相关属性.通过利用XSLT所具有的扩展函数,可知XSLT是最适合XML数据安全应用的方案.     

基于位置的服务中数据预取策略的应用研究

由于受网络环境和嵌入式移动数据库等自身工作环境和软硬件条件的限制,用户在申请基于位置的服务时,存在数据传输不稳定,频繁连接服务数据库,服务响应时间过长等缺点.为了能更好的为用户服务,减少服务等待时间,提高服务质量,文章改进关联规则方法,挖掘位置服务中用户的使用模式,预测用户下一步可能申请的服务类型,从而可以预取相关服务数据到用户移动设备,能够减少用户等待数据调用和传输的时间,优化服务质量,提高嵌入式移动数据库的工作效率.     

TMN标准的现状和发展方向

为了顺应电信和计算机产业的要求,TMN技术必须拓宽其功能以支持分布式的管理.从TMN的结构特性、功能需求特性、信息模型特性、协议特性、一致性原则和对协议描述等方面对现行的TMN标准作了分析,并在权衡了现行TMN体系结构的利弊之后,对TMN的发展方向--TINA作了探讨.     

联合RMSE损失LSTM-CNN模型的股价预测

由于金融市场的复杂性和多变性,当前模型尚不能完全覆盖股票走势影响因素的方方面面,在预测精度方面还存在改进空间.基于此,提出了一种联合RMSE损失LSTM-CNN(long short-term memory-convolutional neural networks)的方法.该方法创新性地通过联合两个模型的RMSE损失...     

时空数据库中移动对象查询的选择性估算

目前,用来估算查询选择性的最有效的技术是直方图技术。通过特定的改进,直方图也可应用到时空查询优化中。TPR 树在对未来预测的时空索引中显示了很好的优越性。结合TPR 树索引结构,构建满足时空查询的直方图,估算时空查询的选择性。