穆村古镇聚落空间格局研究

作为柳林县众多传统商贸型聚落之一的穆村古镇,村落依山傍水,整体布局井然,建筑造型美观,气势雄宏。在吕梁市现存古代遗存中,穆村古镇是具有较强代表性的大型晋商文化古建筑群,至今仍保存完整,具有极高的历史与文化价值。本文通过实地调研和分析研究相结合的方法,对穆村古镇的选址及成因、聚落格局特点、街巷肌理、院落形态进行挖掘与分析,总结出古镇的聚落特色和文化价值,以期为古镇的保护与发展提供理论基础,也为同类型的传统聚落研究提供参考。     

基于特征组分层与半监督学习的鼠标轨迹识别

传统时间序列分类方法存在鼠标轨迹特征挖掘不充分、数据不平衡与标记样本量少等问题,造成识别效果较差。结合特征组分层和半监督学习,提出一种鼠标轨迹识别方法。通过不同视角构建有层次的鼠标轨迹特征组,并借鉴半监督学习的思想,利用多个随机森林模型对未标记样本进行伪标记,且将抽取标签预测一致且置信度较高的部分样本加入到训练集中。基于基础特征组和辅助特征组,在扩充后的训练集上训练随机森林模型,以实现鼠标轨迹的人机识别。实验结果表明,该方法可有效识别鼠标轨迹,且精确率、召回率与调和均值分别达到97.83%、94.72%和96.56%。     

多新息抗差-自适应卡尔曼滤波定位算法研究

针对移动机器人在定位过程中,由传感器测量误差和机器人模型引起的位姿误差导致系统定位精度急剧下降的问题,提出了一种多新息卡尔曼滤波算法.在标准卡尔曼滤波的基础上,当传感器测量值存在误差时,引入抗差权因子,通过改变误差测量值的权值提高滤波器的估计精度;当机器人位姿存在误差时,引入自适应因子,通过调整状态协方差矩阵的大小抵制位姿误差引起的滤波发散.同时,引入了多新息,即多个时刻的新息向量,进一步提高此非线性系统的精度.实验表明:当存在测量误差和位姿误差时,该滤波算法能有效提高定位精度.