混合总体最小二乘的迭代解算算法

总体最小二乘估计能够同时顾及线性模型中系数矩阵[WTHX]A和观测向量L的 误差,平差理论相对更为严密。如果系数矩阵[WTHX]A[WTBZ]的部分元素没有误差,这种总体最小二乘模 型为混合总体最小二乘模型。针对混合总体最小二乘(Least squares total least squares, LS TLS)解算问题,应用测量平差中 的 原理和方法,推导了混合总体最小二乘的迭代逼近解算公式,通过与奇异值分解法分析比较 ,分析了两种解算方法具有等价性,最后通过实验数据分析得出迭代算法的有效性 和合理性。     

面向频谱大数据处理的机器学习方法

随着移动互联网与物联网的迅猛发展,个人无线设备的数 量呈现指数级增长,随之产生的海量频谱数据与日俱增,频谱大数据的存在已成事实。同时 ,频谱赤字也日益严峻。为提高频谱利用率,有效的频谱大数据处理显得十分重要。本文从 无线通信的角度,首先给出了频谱大数据的定义并分析了它的基本特征;然后总结了一些 对于频谱大数据分析与利用颇具前景的机器学习方法,如分布式和并行式学习、极速学习、 核学习、深度学习、强化学习、博弈学习和迁移学习;最后给出了几个开放性话题和研究 趋势。     

欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵盲估计

针对源信号的稀疏性影响欠定混合矩阵的估计精度, 在源信号单源频率及非单源频率分量分析的基础上,通过对观测信号频率峰值的幅值比值所 构成的列向量聚类,提出欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵的盲估计方法。鉴于经典聚类算 法的局部收敛性带来聚类结果的不稳定性,采用全局收敛特性较好的遗传模拟退火聚类算法 提高聚类结果的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的混合矩阵估计方法及采用的聚类算法 在不同欠定条件及噪声环境下具有较强的估计性能。     

未来大数据环境下的配用电通信网虚拟网络架构及应用

根据智能配电网的通信需求,本文提出了基于无线 Mesh 网和电力线通信网的智能配电网通信框架。在此框架的基础上,设计了一个遗传算法和启发式算法,为不同类型的业务分别建立虚拟网络并将其映射到异构的物理网络中,通过增加传输分集来保证实时业务的可靠性。通过仿真,验证两种映射算法在保证实时业务可靠性的基础上,使尽力而为型业务的吞吐率达到最大化。     

基于三角模算子的RPL协议路由优化算法

针对当前低功耗有损网络拓扑构建及路径选择的参考度量单一,能量均衡性差的问题,提出了一种基于三角模算子的RPL协议路由优化算法。本文阐述了低功耗有损网络路由协议的网络拓扑构建机理和路由过程,基于三角模融合算法,重新定义了网络节点的能量指标和逻辑距离隶属度并进行了融合,更为合理地进行父节点选定,实现数据采集传输业务可靠性和有效性的进一步提升,最后通过实验仿真验证了改进后的路由协议性能。     

一种新的融合情景的美食推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法不适用于情景因素,严重影响用户行为的这类场景,提出一种融合情景的推荐算法,并将该算法应用于美食推荐。首先,运用由情景属性构造向量表示情景,将情景信息作为一个重要因素添加到兴趣模型中,从而产生U-I-C兴趣模型。根据用户在不同情景下使用方式的不同,重新创建当前用户与各情景相对应的子用户,得到以情景作为标识的用户-项目评分矩阵。针对融合情景的兴趣模型易产生数据稀疏问题,设计利用改进的W-SlopeOne算法对未知评分进行填充;并通过对相似度公式进行优化,进而更加准确地找到当前用户的近邻,为用户提供更加有效的推荐服务。最后,通过实验验证该算法的有效性。     

基于时间条件算法的灭火机器人设计

详细介绍了灭火机器人的组装,在组装机器人的基础上,概括性的介绍了灭火机器人的各种算法及无火不进房算法中的时间算法和条件算法。为了让灭火机器人更加稳定的退出每个房间,结合时间算法和条件算法的优点,提出了时间条件算法,从而让机器人采用时间条件算法在迷宫中行走,并完成灭火任务。实验表明,此算法的应用使机器人在灭火过程中稳定性很高,并能及时避开迷宫墙壁;不但效果好,而且在很大程度上缩短了时间。     

基于.NET技术动态导航菜单的设计与实现

通过树型菜单,用户可以对资源的结构、类型有直观的了解,但目前很多B/S系统的菜单还是通过代码生成的。为此,基于.NET技术,通过开源项目Peta Poco实现代码,设计并实现了动态导航菜单系统;介绍了数据库设计、算法思想。该技术避免了静态目录树下因数据源经常性改变而频繁修改程序代码的弊端,导航菜单通过数据库进行控制,提高了系统的安全性,使管理变得更加灵活、高效。     

基于能耗优化的六足机器人摆动腿轨迹规划

以六足机器人单腿为研究对象,研究机器人摆动腿轨迹规划问题.由于摆动要消耗能量,所以提出了一种基于能耗优化的轨迹规划方案.结合以D-H法建立的机器人单腿运动学模型和腿部位置、速度、加速度等约束,采用多项式插值法在关节空间对机器人摆动腿进行轨迹规划.在考虑直流电机有效功率和热损耗的基础上,通过遗传算法对非线性等式和不等式约束下的非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,所设计的方案能有效降低摆动腿能量消耗并保证轨迹连续平滑.