Computational Problem Solving in Spatial Substrates -- A Cognitive Systems Engineering Approach

The ability to perform spatial tasks is crucial for everyday life and of great importance to cognitive agents such as humans, animals, and autonomous robots. A common artificial intelligence approach to accomplish spatial tasks is to represent spatial configurations and tasks in form of detailed knowledge about various aspects of space and time. Suitable algorithms then use the representations to compute solutions to spatial problems. In comparison, natural embodied and situated agents often solve spatial tasks without detailed knowledge about geometric, topological, or mechanical laws; they directly relate actions to effects that are due to spatio-temporal affordances in their bodies and environments. Accordingly, we propose a paradigm that makes the spatio-temporal substrate an integral part of the engine that drives spatial problem solving. We argue that spatial and temporal structures in body and environment can substantially support (and even replace) reasoning effort in computational processes: physical manipulation and perception in spatial environments substitute formal computation. While the approach is well known – for example, we employ diagrams as spatial substrate for geometric problem solving and maps for wayfinding – the underlying principle has not been systematically investigated or formally analyzed as a paradigm of cognitive processing. Topology, distance, and orientation constraints are all integrated and interdependent in truly 2- or 3-dimensional space. Exploiting this fact may not only help overcome the need for acquiring detailed knowledge about the interrelationships between different aspects of space; it also can point to a way of avoiding exploding computational complexity that occurs when we deal with these aspects of space in complex real-world scenarios. Our approach employs affordance-based object-level problem solving to complement knowledge-level formal approaches. We will assess strengths and weaknesses of the new cognitive systems paradigm.     

云计算环境下的数据准确性评估

数据质量是数据挖掘和数据分析结论有效性和准确性的基础、前提和保障,数据质量评估是解决数据质量问题的关键。数据质量评估的标准是多种多样的,其中准确性评估是一个重要的指标。设计并实现了一个基于OpenShift云计算环境的数据质量评估平台,利用Benford法则对数据的准确性进行评估。     

量程可调的气压测试系统设计

在各种测量系统中,根据测量的预估值,选择不同的量程,测量的误差是不同的。设计了一种量程可调的气压测试系统,系统量程可根据测量预估值简单地进行调节,使得误差减到最小,测量精度得到提高。系统量程调节调理电路,采用了差分输入、同相放大、加法电路,其输出为0~5 V或4~20 mA标准信号,通过对信号调理电路中电位器阻值的调整,使得电压信号输出的输入范围为0~83.3 mV,电流信号输出的输入范围为0~117.1 mV。系统量程可以在此输入范围内任意改变大小,实验验证,根据测试的预估值,改变量程上限值,提高了气压测试系统的测量精度。     

数控车床定位精度的激光检测法

数控机床的定位精度是反映数控机床控制特性和加工质量的重要指标,直接决定着零件的加工精度。如果机床的定位精度超差,则会导致加工出的零件不合格,这也直接影响了数控机床性能与功能的发挥。为了快速、准确检测出机床的定位误差并进行误差补偿,阐述了利用双频激光干涉仪进行数控机床定位精度检测的方法。     

对土壤速测技术的几点看法

为有利土壤测试工作的开展,促进测土配方施肥技术的推广,对土壤速测技术提出一些基本观点:应用区域主要是乡镇一级;对测试速度要求当天拿结果即可;对准确性适度要求;土壤样仍以风干样品为好;土壤样品粒径统一取0.30 mm。并对速测项目,土壤浸提方法,水、化学试剂的选用提出意见。     

钢铁材质浮标对ADCP水文监测系统流量测验精度的影响

针对钢铁材质浮标的ADCP水文监测系统内置罗经受船磁力影响,导致流向测验出现偏差的问题,通过2009—2011年徐六泾水文站定线比测大、中潮水文测验的实测资料,分析采用垂直于断面的方位角作为流向(流向不修正)和采用断面各垂线实测平均流向作为流向(流向修正)两种情况下钢铁材质浮标对ADCP水文监测系统流量测验精度和流量、潮量计算的影响。结果表明:无论是否修正流向,计算得到涨落潮流量、潮量以及全潮下泄潮量和走航式ADCP定线比测的实测资料相比,误差均较小,精度都很高;在流量和潮量计算时,可以对钢铁材质浮标ADCP流向不做修正。     

乌苏里江流域TRMM降水数据精度评价与修正

将地面站点观测的降水数据作为基准降水数据,评估汛期热带降雨观测计划(TRMM)降水产品3B42研究型数据(V7)与实时降水数据(RT)的日以及月尺度数据在黑龙江省乌苏里江流域的时空精度。结果表明:在时间尺度上,TRMM 3B42V7与3B42RT的日降水数据与站点降水数据相比,均系统性偏小,且相关性不是很好;相对而言,3B42RT与站点数据的偏差程度较小,相关性较好;月尺度数据与日尺度数据相比,月数据精度均有很大提高,且2种产品数据精度相差不大;在空间尺度上,TRMM 3B42V7和3B42RT都能较好地展现乌苏里江流域降水的空间分布特征。针对评估结果,使用加法和乘法模型对TRMM 3B42V7和3B42RT的月降水数据进行修正。修正后,2种TRMM卫星降水产品的月降水数据精度均有提高,并且加法模型修正效果更好。因此,可选取加法模型修正后的3B42RT月尺度降水数据用于汛期乌苏里江流域的相关水文研究。     

地籍测量中界址点的精度影响因素与技术对策

简单介绍了界址点精度及其测量方法,分析了棱镜偏心对测量误差的影响,并提出了一些技术对策。     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

基于日志的客户感知问题辅助分析系统的应用研究

智能手机的移动业务和移动互联网应用直接影响客户感知,通过挖掘网络日志与手机日志对客户感知问题分析的支撑作用,提出基于日志的客户感知问题辅助分析系统。该系统通过采集、分类和统计,提供异常事件告警和智能分析。通过对上网和彩倩业务的应用实践表明,该系统能提供准确、有效的日志信息,为分析和定位问题提供端到端的数据支持。该系统和思路可扩展应用于长期演进网络的客户感知问题辅助分析。