基于动作的动态空间推理

动态空间关系的表示和推理一直以来都是定性空间推理中的研究重点。通过用矩形关系来表示空间原语实体为区域的定性空间关系,对Bhatt定义的动态空间系统进行细化和扩展,定义空间实体的8个移动动作,并给出拥有多个空间实体的空间场景下区间关系在不同动作作用下的状态转移图和状态转移表,指出状态转移图和概念邻域图的区别。用一个元组对空间场景进行形式化表示,定义动态空间系统中的一个基本任务,即历史场景在空间实体动作作用下推出新空间场景,给出这个任务的解决方法,指出方法的局限和不足,同时给出一个应用场景。     

基于密度峰和划分的快速聚类算法

传统基于划分的聚类算法需要人工给定聚类数,且由于算法采取刚性划分,可能会导致将较大或延伸状的聚类簇分割的现象,导致错误的聚类结果。密度峰聚类是近年提出的一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,且能够发现非球形簇。将密度峰思想引入基于划分的聚类算法,提出一种基于密度峰和划分的快速聚类算法（DDBSCAN）,该算法首先获取一组簇的核心对象(密度峰),用于描述簇的“骨骼”,而后将周围的点划分到最近的核心对象,最后通过判断划分边界处的密度情况合并簇。实验证明,该算法能有效地适应任意形状、大小不一的数据集,与传统基于密度的聚类算法相比收敛速度更快。     

基于谱聚类的全局中心快速更新聚类算法

针对高维数据在聚类过程中存在迭代次数多、运算耗时长等问题,提出一种改进的聚类算法,首先采用谱聚类对样本降维,再选取k个首尾相连且距离乘积最大的数据对象作为初始聚类中心,在簇中心更新过程中,选取与簇均值距离最近的数据对象作为簇中心,并将其他数据对象按最小距离划分至相应簇中,反复迭代,直至收敛。实验结果表明,新算法的Rand指数、Jaccard系数和Adjusted Rand Index等聚类指标全部优于K-means算法及其他3种改进聚类算法,在运行效率方面,新算法的聚类耗时更短、迭代次数更少。     

基于单目视觉的助航灯具定位及发光口识别

为实现助航灯具的自动清洗,本文提出一种基于单目视觉的助航灯具及其发光口的定位和识别方法。通过提取摄像机画面中的灯具轮廓,采用最小二乘法拟合灯具不发光状态下的椭圆模型,得出灯具中心的像素坐标,采用质心法计算发光状态下光源中心的像素坐标。通过对摄像机的标定,建立地面约束坐标系,实现灯具像素坐标到世界坐标的转换,得到摄像机与灯具的相对位置。     

基于理论参数空间的遥感蒸散模型构建及验证

遥感数据提供了估算区域蒸散的重要数据源,基于VFC/LST参数空间构建了改进的遥感蒸散模型(EML)。在EML中,每个像元构建其专属的理论参数空间,并基于水分亏缺指数(WDI)实现目标像元的蒸散估算。使用SMACEX实验观测数据对模型进行评估,区域尺度的模型评估使用来自于Landsat 7ETM+的遥感参数。评估结果表明EML可以实现可靠的区域通量估算。潜热通量估算的平均绝对误差(MAD)和均方根误差(RMSD)分别为62.20和74.17 W/m~2,感热通量估算的MAD和RMSD分别为43.37和49.02 W/m~2。使用传统的梯形参数空间模型(TIM)与EML进行对比,结果表明EML模型克服了TIM模型的主观性和不确定性。研究结果表明:EML模型能够实现可靠的蒸散估算,且优于传统的梯形参数空间模型TIM,并适用于非均匀下垫面的蒸散估算。     

Trajectory shaping guidance law with terminal impact angle constraint

In order to strike hard targets underground or warships and tanks with expected impact angle by missiles or guided bombs,trajectory shaping guidance law with terminal position and impact angle constraints is derived based on linear quadratic optimal control theory.The required acceleration expressed by impact angle and heading error is obtained in lag-free guidance system in order to find the optimal relationship of those angles in terminal phase.The adjoint systems of miss distance and impact angle error of first-order guidance system are established based on statistical linearization adjoint method(SLAM)in order to study the impact performances of the guidance law.Simulation results show that the miss distance and impact angle error of trajectory shaping guidance law are both according with the impact position and angle constraint and the required acceleration at impact can be decreased by an optimal relationship of impact angle and heading error.     

基于灰色理论的网络搜索频度数据分析

数据分析是将描述性的、诊断性的、预测性的和规定性的模型用于数据，来回答特定的问题或发现新的见解的过程。本文以百度搜索指数为平台，以“三门峡职业技术学院”为搜索关键词，利用网络爬虫软件截取2012-2017年6年中的百度热词周搜索点击次数，通过灰色预测模型分析得出年度对应时间周的周搜索次数预测方程，经与一元线性回归模型预测值对比后判决预测方程合理有效，预判出以后2个年度的关键词搜索次数。最后通过数据图表分析“三门峡职业技术学院”作为百度搜索关键词有着显著的时间特征：一是总搜索次数每年呈递增趋势，二是在一年内的各周峰谷值有着明显的起伏规律，结合百度指数平台对关键词的周期搜索分布进行分析，提出相应的应对方法。     

基于Petri网的服务流程结构健壮性判定

结构健壮性判定是服务组合领域的一个重要研究问题。已有研究成果通常仅对健壮性进行定性分析，难以精准对服务流程的结构质量进行评价。针对上述问题，本文提出一种基于Petri网的结构健壮性的层次评价方法，建立4个层次的服务流程结构健壮性划分准则，并给出相关判定算法。最后，以网上在线交易服务流程为背景，构建不同级别结构健壮性的流程算例，例证了所提出方法的可行性。     

基于秩的Q-路由选择算法

如何在动态变化的复杂网络中实现高效的路由选择是当前的研究热点之一。Q-学习是一种常用的强化学习算法，通过与环境的不断交互来解决未知环境中最优控制问题，能有效地完成在线式学习任务。本文提出一种基于秩的Q-路由选择(Rank-based Q-routing, RQ routing)算法。RQ routing算法在Q-学习的框架下，保留了Q-路由选择(Q-routing)算法的高效性，引入能动态计算的秩函数，用于表示当前状态在场景中的优先级，用以求解路由选择的最优解，避免等待队列过长，减少网络拥堵，提高传输速度。RQ routing算法中的秩函数具有灵活性，使用不同的秩函数即可满足各种场景的需求，保证了算法具有更好的泛化能力，克服了传统Q-routing应用场景单一的不足。实验验证了本文算法的有效性。     

被动房在中国发展的几点探讨

随着能源消耗日益增加,节能减排越来越受到重视,在建筑行业领域首推的是被动房(Passive House Darmstadtk Rantchstein)项目。本文从被动房的部分关键技术以及在国内的发展前景等方面作了一些探讨。以期对被动房在国内的发展提供些许帮助。