基于页面分块与信息熵的评论发现及抽取*

提出了一种新颖的REA(Review Extract Algorithm)算法进行评论信息的发现与抽取.算法采用了页面分块与信息熵的迭代计算技术实现了评论块的自动发现与抽取.其中,页面分块技术的运用有效地去除了噪声信息;基于块的熵值计算精确定位了每一个用户评论.实验结果证明该算法具有较高的查全率与查准率.     

煤矿巷道多源数据融合定位算法研究

煤矿巷道非视距条件下单独使用飞行时间定位算法或接收信号强度算法存在方向判断不准确、定位误差较大等问题;飞行时间定位算法与接收信号强度算法联合定位,虽然在方向判断的准确率上较单独的飞行时间定位算法有所提高,但对于标签在非视距运动场景下的判断仍不够准确,定位轨迹不够平滑。针对上述问题,提出了一种基于飞行时间定位算法、接收信号强度及多项式插值方法的煤矿巷道多源数据融合定位算法。该算法首先测量标签与定位基站间的飞行时间,并计算接收信号强度,然后根据标签历史轨迹采用多项式插值方法拟合、预测当前时刻标签位置,根据预测位置、飞行时间和接收信号强度组合判定标签相对基站所在方向,最后通过加权数据融合优化定位结果,从而提高定位稳定性及准确度。实验结果表明,相比于单一飞行时间定位算法或接收信号强度算法,该算法有效提高了定位系统的精度和稳定性,可以更准确地判断标签相对基站的方向,方向判断准确率高达99%。     

使用贝叶斯优化对遥感影像目标进行精确定位

针对大尺寸遥感影像目标检测中检测边框不精确的问题,提出使用高斯过程贝叶斯优化对遥感影像中的目标进行精确检测与定位。研究分为两个阶段,第一阶段使用基于边缘信息的EdgeBoxes算法对大尺寸遥感影像进行目标候选区域的选取,用分类器得到初始检测结果;为了得到更加准确的边框,在第二阶段,基于高斯过程的贝叶斯优化对每个目标的边框进行微调：①以目标初始边框为基准,在其周围选取与初始边框相交的边框集合,并得到一个高斯过程分布;②使用贝叶斯优化估计出下一个边框,并将其加入边框集;③求分类器对所有边框的得分,得分最高的边框作为下次迭代的基准边框;④重复若干次贝叶斯优化后得到最终的边框。实验结果表明：EdgeBoxes方法以较少的候选框可以得到较大的召回率,使用高斯过程的贝叶斯优化可以明显地提高检测边框的精度。     

螺旋体结构空间坐标精确定位控制技术

结合东莞玉兰大剧院工程建设实例,介绍综合应用计算机技术与现代测量仪器进行空间坐标精确定位的真三维施工测量技术,改变了传统的平面放线、垂直传递的2 1维测量方式,为复杂形体的施工测量提供了一种高效率、高精度、适用范围广的全新方法。     

基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。     

基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

针对基于UWB精确定位的井下近感检测装置定位结果易受非视距(NLOS)误差等噪声影响的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法。通过卡尔曼滤波预测过程得到标签卡坐标的先验估计值;利用几何关系计算估计坐标与各锚节点的距离,并将该距离与探测器直接测距值进行比较,根据差值分配各锚节点的测距权值;将权值矩阵和测距矩阵代入加权LM法中,得到标签卡坐标的中间结果;将中间结果作为测量值代入卡尔曼滤波更新过程中,得到标签卡的最终坐标。测试结果表明,与多边定位法相比,基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法可在不影响定位速度的前提下,将定位精度提高一倍以上,有效降低了NLOS误差等噪声的干扰。     

滑移端密封罩精密注射模设计

分析了滑移端密封罩的结构特点及工艺要求,详细阐述了注射模的型腔配置、型芯精确定位设计、浇注系统的设计过程和要点,并介绍了模具制造工艺的重点。该模具总体结构紧凑,动作可靠,经试模较成功,塑件质量良好。     

基于Hough变换的双球冲球心精确定位技术研究

双球冲成形是常用的材料性能实验，其形状复杂，虽然内外为圆形，但不一定是同心圆。为了保证对其定位的准确性和快速性，在硬件定位的基础上，采用重心定位结合改进的Hough算法来实现，即借助先验知识，从参数空间入手，缩小Hough变换参数空间中圆心坐标和半径参数的范围。加快了执行速度，大大减少了内存利用，提高了检测精度，使得系统满足实时检测的需要。     

电磁导引小车最小精确定位系统的研究

针对传统电磁导引很难实现精确定位和定位算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于电磁导引的寻线行驶的小车,利用电流导轨外磁感应强度的差别进行导引定位的技术,依据毕奥-萨伐尔定律和独立提出的三维空间感应电动势的计算模型,对小车建立最小的精确定位系统的方法。此方法能对电磁导引小车建立最小精确定位系统,而且定位算法不复杂。通过实验证明此方法是可行的。