一种层次Levenshtein距离的无指纹校准的室内定位方法

随着移动计算领域的兴起,基于位置的服务越来越受青睐。目前各种室内定位的方法层出不穷,由于室内广泛部署了无线基础设施,基于WiFi指纹信息的室内定位技术是其主流方法。设备异构和室内环境变化是影响定位精度的主要因素。本文针对以上两个问题,提出一种层次Levenshtein距离(HLD)的WiFi指纹距离计算算法,实现异构设备的指纹无校准比对。将不同移动设备采集的RSSI信息转化为AP序列,根据AP对应的RSSI值的差异性计算其层次能级,结合Levenshtein距离计算WiFi指纹之间的距离。对于需定位的WiFi指纹RSSI信息,利用HLD算法获取K个近邻,采用WKNN算法进行预测定位。实验中,为了验证算法的鲁棒性和有效性,在3种不同类型的室内环境中采用5种不同的移动设备来采集WiFi的RSSI信息,其定位的平均精度达1.5 m。

油气二次运移方向模拟及有利区带预测:以束鹿凹陷西斜坡沙二段为例

束鹿凹陷位于冀中坳陷南部,为一典型的断陷湖盆。凹陷古近系发育多套生储盖组合,具有良好的勘探前景。为了寻求油气勘探的突破口,进一步明确勘探的主攻方向和区带,急需深化对研究区油气二次运移的认识。以束鹿凹陷西斜坡沙二段为例,基于Arcgis软件对目的层的油源区、输导体系、构造及流体势特征等多种地质信息进行处理,在大尺度条件下以流体势模型为油气二次运移动力模型模拟油气二次运移方向。模拟结果揭示,油气在砂体发育状况的约束下,鼻状构造控制油气相对运移方向,油气向其脊部运移汇聚。最后,依据油气二次运移方向模拟结果及对成藏条件的认识,优选出台家庄鼻状构造带、雷家庄南部鼻状构造带以及西曹固南、北鼻状构造带4个长期继承性的鼻状构造带为成藏有利区带。

基于社团为粒度的网络分割方法

针对大规模网络的网络分析,本文提出基于社团为粒度的网络分割方法,以模块度作为评价准则,以节点网络属性作为启发式信息对网络进行分割,使得子图规模相当且具有社团群聚特征.社团子图规模相当使得经典的图论算法(如最短路径算法)充分发挥其作用;社团子图具有社团结构,使得子图之间连接边少,便于粒度分析.通过美国不同规模的城市交通网络的实验,证明了基于社团为粒度的网络分割的实用性,使得社团子网规模和社团子网数目都适合于经典最短路径算法.

网络的粒度存储及在路径搜索中的应用

网络路径搜索是图论中的经典问题,对于大规模网络的最短路径搜索问题是人工智能领域研究热点问题。应用粒计算方法求解问题的思路实现网络的粒度存储,讨论不同基本类型的网络粒化,提出分层递阶商空间链实现网络的粒度存储。就大规模网络,提出社团作为基本粒的网络快速分割方法,实现网络的粒度存储。并将网络的粒度存储的分层递阶商空间链信息作为路径搜索前的预处理工作,提出一种启发式路径搜索方法。通过实验与启发式算法进行对比,验证了该算法的有效性。

一种粒度思想的遥感特征信息识别方法

为了快速分析遥感图像特征信息,结合覆盖分类算法提出了一种商空间理论方法,其中灵活运用商空间理论的分解方法和合成技术来指导遥感图像信息的提取和整合,覆盖算法能快速精确地挖掘出有限信息的本质,为分类提取提供保障.以汶川特大地震后的高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)遥感图像为例进行了实验分析,证实了该方法是快速、精确有效的,可以大大减少遥感图像信息处理的工作量.

商拓扑结构变化的信息分析模型

针对动态变化数据的信息分析,给出利用论域元素之间拓扑结构的变化来定义商拓扑[T]的方法,并给出了对应的商空间链定义;简单介绍了商空间推理的2个基本原理,商空间的构建问题粒计算方法和推理原理能有效地降低求解的复杂性(最大可将指数复杂性降为线性复杂性),模仿了一种人类求解复杂问题思路:在不同粒度的世界上分析问题,能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度的世界,往返自如,毫无困难地在不同粒度世界处理问题的能力。

基于商拓扑结构的序列构成和预测

对多变量时间序列进行分析有利于更好地了解各时间序列的特性。根据相关性的时间序列在商空间模型中,可依据信息相关性,该文综合利用多个相关序列提供的信息对其中一个序列进行了预测,通过商空间理论的分解和合成法减小信息不完备产生的影响,从而获得更多准确信息和规则。

BGrR:基于粒计算的大规模网络路径的加速方法

大规模网络路径问题是社会网络信息处理的基本问题。将粒计算方法引入到大规模网络研究中,结合社会网络分层和社团结构性质建立网络的多粒度层次模型,实现网络的多粒度存储,将大规模网络复杂结构映射到不同粒度空间中。为了降低问题求解的复杂度,将最短路径问题映射到不同粒度空间中,将搜索过程从粗粒度空间向细粒度空间跳转以搜索路径信息,提出基于多粒度空间的最短路径搜索算法(BGrR)来加速大规模网络路径搜索。在实验中,以城市道路交通网络为数据源,通过与A*和ALT方法比较,验证了所提算法的有效性。

网络结构分析的粒计算

网络结构分析是人工智能领域基本问题。应用粒计算方法讨论了网络结构信息计算,从粒计算基本问题角度,采用商空间理论研究了网络结构粒化和粒化后不同粒度空间中的问题,特别是基于粒化如何计算不同粒层的粒间距离问题。应用方面,讨论了大规模网络结构最短路径搜索问题。作为大规模网络路径分析的预处理方法,选择社团作为基本粒,将大规模网络粒化到不同的粒度空间,形成不同粒度商空间的分层递阶粒度链。提出了基于分层递阶粒度链的大规模网络的启发式路径搜索方法。与A*和ALT方法进行了比较,验证了粒计算方法的有效性。

霸县凹陷文安斜坡中浅层油气优势运移通道预测

文安斜坡中浅层古近系沙河街组二段～东营组主要发育由断层和砂体空间组合而成的"阶梯型"油气输导格架。在总结石油地质基础研究成果并划分中浅层油气运聚单元基础上,构建由供烃方式、运移动力和输导格架等构成的初始地质模型,并以构造解释、成熟源岩分布、砂地比和沉积相等地质研究成果作为原始输入数据,基于栅格数据模型实现其空间表征。应用油气优势运移通道的概率预测方法,综合考虑砂体、断层、构造和烃源岩分布等多项控制因素,以油气运聚单元为模拟单位预测优势运移通道的空间分布。与钻井成果的对比分析表明:优势运移通道预测结果可很好地对应已发现油气层,同时也反映了目前尚未钻探的优势路径分布区。

粒计算与统计学习理论

互联网信息时代,如何从复杂的数据中进行有目标的数据挖掘是很多领域的一个中心问题。目前针对此问题的方法大多是基于统计学习理论的机器学习方法,并且粒计算在数据挖掘问题中有着广泛的应用。将粒计算方法与统计学习方法相结合,提出了一个更优的粒计算统计学习方法。给出了一个基于粒计算的统计分类算法,并与支持向量机(support vector machine,SVM)、覆盖算法进行了比较,实验表明通过粒化所得到的支持向量求解出的分类结果较优。

基于LVQ神经网络的改进覆盖算法

覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性,结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进,在覆盖学习之前进行预学习,选择最佳覆盖球形中心,来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实验的比较,从分类的准确性和覆盖个数方面进行对比,得到改进的覆盖算法有很好的效果。

商业银行会计信息失真及其对策

会计信息失真是指因核算失误或违规，从而导致会计结果的不真实性。会计信息失真主要是由会计核算引起的，因会计核算的不合规而导致的会计信息失真，从而引起决策失误和损失的可能性，是银行会计风险的主要方面，本文将对会计信息失真及其防范作出探讨。一、商业银行会计...

国有商业银行会计工作的问题、成因及对策

国有商业银行会计工作的问题、成因及对策何富贵随着国有商业银行向商业银行转轨和会计制度改革，国有商业银行的会计核算和管理有了较大的变化，人员素质适应商业银行会计管理的要求逐步有所提高，服务质量随着国有商业银行ＣＩ战略的实施和清算系统的开通有了较大的改善...

柴北缘牛东地区古近系/侏罗系不整合结构特征及其控油气作用

基于野外露头、钻井岩芯、三维地震、测井曲线、岩石薄片以及物性分析等资料,对牛东地区下侏罗统顶部不整合类型、不整合结构特征、不整合结构体物性变化规律以及其连通性进行综合研究。结果表明:牛东地区不整合整体以削截不整合为主,同时局部地区也发育断褶不整合与平行不整合;不整合在研究区分布范围广泛,具有不整合面之上底砾岩、不整合面之下风化黏土层和半风化岩石典型3层结构;不整合各层结构岩石学和测井响应特征均具有不同特征;不整合面之上底砾岩分布稳定且厚度较大,无良好盖层,属于“散失型”运移通道;不整合面之下风化黏土层物性较差为封堵层;不整合面之下半风化岩石物性特征具有明显规律性;依据其变化趋势划分为两段,且油气多分布于上段底部具有较好的储层物性的砂岩层内。根据油源、断层、不整合以及其与油气分布关系,构建了牛东地区不整合-断裂阶梯状油气运聚模式。

基于多侧面多分类器融合的月降水量预测

针对降水量影响因子多、彼此之间关系复杂、预测难度大的特点,提出一种基于多侧面集成学习方法的降水量预测模型。采用多侧面递进算法对数据进行特征提取,得到多个特征子集(多个侧面),且在特征子空间上建立预测模型,对未知样本进行分类预测,并利用专家投票的大多数规则对预测结果进行组合。实验表明,该方法具有较高的预测准确率。

霸县凹陷文安斜坡沙河街组一、二段物源综合分析

为了解霸县凹陷文安斜坡的沙河街组一、二段物源供给和流向,对沙河街组一、二段重矿物特征和砂岩岩矿特征进行了分析。研究表明,文安斜坡东部大城凸起为沉积补给区,母岩类型以岩浆岩为主,变质岩影响较小;文安斜坡主要发育北东、南东2个物源入口,其中主要物源分布于文安斜坡北东部(文安城以东地区),次要物源分布于南东部(长丰镇以东区域)。

一类无线广义网络控制系统的迭代学习控制

广义系统广泛存在于工业控制系统模型;针对传感器至控制器通过无线网络连接的一类广义网络控制系统,采取迭代学习控制策略,通过卡尔曼滤波减少无线信道噪声对系统控制性能的影响;理论上,通过λ范数给出了系统在给定的学习率下的收敛条件;通过实验仿真验证迭代学习策略中加入卡尔曼滤波的有效性和优越性。

基于物联网智能家居门窗控制设计

随着我国经济的快速发展,国民物质文明不断提高,人们开始越来越关注其精神文明生活,物联网技术做为一项新兴的高科技异军突起。为此本系统提出了一套完整的智能家居门窗控制设计,主要采用CC2650LaunchPad为微控制器,以各传感器做为感知层,采集各种物理量,以ZigBee做为无线网络通信方式,并以CC2650和GPRS做为网关用于远程数据传输,客户端用以显示家中室内环境的各种参数以及对门窗的无线控制。本项的目的是设计一种基于物联网智能家居门窗控制,用于了解家中各项环境参数,如温度,湿度等,同时能对家中的门窗进行无线智能控制。

应用于窄带物联网的轻量级加密算法的抗功耗攻击研究

阐述应用于窄带物联网的轻量级加密算法中的抗功耗算法,包括窄带物联网终端对加密算法的选择、轻量级分组密码,功耗攻击的物理基础、功耗模型、攻击方法。