基于物联网的远程控制关爱老人系统

自20世纪60年代以来,欧美等发达国家相继步入老龄化社会,我国也在20世纪末步入到老龄化社会,而且老龄化呈现出进一步加剧的趋势.面对人口的集聚、城市化的进一步加剧、家庭的小型化及空巢老人越来越多等现象,老年人的方便出行与安全有待进一步提高与改善,与老年人相关的设施设备的发展与完善迫在眉睫.智能家居是在物联网的影响之下的物联网化的体现,它的概念最早出现于美国,利用先进的计算机将与家居生活有关的各种子系统有机的结合在一起.随着大数据,云计算,物联网等技术的不断发展,智能家居产业迅速崛起.在此背景下,我们将关爱老人和物联网智能家居系统相互结合在了一起,通过物联网技术带来的方便和智能应用给我们的老人,使得老人们的生活变得更加的方便,更加的安全.     

基于优化近邻传播聚类的CMN风速预测

提出一种基于快速相关性约简和近邻传播聚类的卷积记忆网络短期风速预测模型。计算各风速序列及其属性序列的相关程度信息熵,运用快速相关性滤波算法进行属性约简,以降低属性维度及删除冗余属性;针对风速属性矩阵样本,采用压缩-激励模块（squeeze-and-excitation networks,SENet）构建属性表征序列,以该序列间距为样本相似度,利用近邻传播聚类实现样本集优选重构;构建卷积记忆网络,利用其挖掘深层特征及短期预测。通过对实际风场风速进行预测,对比实测数据,结果表明,该方法在风速属性数据的优选方面具有较大优势,通过保留关联紧密的属性信息,提高了预测精度。     

基于优化近邻传播聚类的CMN风速预测

提出一种基于快速相关性约简和近邻传播聚类的卷积记忆网络短期风速预测模型。计算各风速序列及其属性序列的相关程度信息熵,运用快速相关性滤波算法进行属性约简,以降低属性维度及删除冗余属性;针对风速属性矩阵样本,采用压缩-激励模块（squeeze-and-excitation networks,SENet）构建属性表征序列,以该序列间距为样本相似度,利用近邻传播聚类实现样本集优选重构;构建卷积记忆网络,利用其挖掘深层特征及短期预测。通过对实际风场风速进行预测,对比实测数据,结果表明,该方法在风速属性数据的优选方面具有较大优势,通过保留关联紧密的属性信息,提高了预测精度。     

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。