室内定位技术综述

综述了目前典型的室内定位技术,分析了每种典型技术的优点及缺点,同时给出了三角定位法的详细实现原理及推导,从而为室内定位研究系统大范围应用部署提供支持。

基于层次迭代思想的聚类算法的研究

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。通过基于迭代思想的聚类算法,可对给定的数据对象集合进行层次分解,最终将样本空间分类成有聚类集合。

基于.NET技术的Web考试系统设计与实现

采用ASP.NET技术开发了基于Web形式的三层架构在线考试系统,系统具有学生模块、教师模块、管理员模块三大功能模块,实现了考生管理、考试管理、分数统计及查询等功能,改进了学生考核手段,实现了考试方式的网络化。

基于XML文档的关联规则挖掘算法XQ-Apriori的设计与实现

针对结构化数据进行关联规则挖掘的经典Apriori算法和由W3C推出的XML文档查询语言XQuery相结合,设计并实现了一个针对XML文档进行挖掘的算法XQ-Apriori.该算法可以直接对包括电子病历在内的各种XML格式的文档进行关联规则挖掘,挖掘过程无需进行数据转换。测试表明,该算法具有较高的效率。

室内导航技术综述

总结了当前典型的室内导航技术,以及其中关键的路径规划技术和展示技术,分析了当前室内导航技术的研究点以及研究现状,为室内导航研究及系统大范围部署提供支持。

基于PCA-ESN模型的潘家口水库水位预测研究

选择河北省潘家口水库为研究对象,采用PCA算法对数据进行预处理,选取新的主成分作为输入变量,再通过ESN模型对水库水位进行预测。实验结果表明,历史水位、降水量2个因素的变化对水位有较大的影响;ESN预测模型能较好地预测水位变化趋势,误差小,精度高,应用在水位预测上具有可行性和有效性。

高速公路异常事件智能响应系统设计

随着高速公路智能化进程的不断推进,交通异常事件智能响应系统设计逐渐成为当前的研究热点本文以河南省少林至新乡高速公路管理处所辖路段为研究载体,从管理处管理工作的实际问题出发,提出一种基于视频监控的高速公路异常交通事件智能响应系统框架。该框架将计算机模式识别技术引入交通领域,从路段视频图像中自动识别交通异常事件,并对其进行实时响应处理研究测试数据表表明:应用该系统怄架的智能响应系统对异常事件的识别率高,响应速度快,能够充分满足管理处的工作需求,并已在实际工作中得到推广。

高速公路异常事件智能响应系统

智能高速响应系统可以有效提高高速公路管理服务水平。应用智能高速响应系统后，可有效提高高速公路运输效益，使高速公路的拥挤状况降低20％，延迟损失降低10％－25％，车祸减少50％-80％，油耗量降低30％。

基于卡尔曼滤波的室内定位可信指纹库研究与实现

在基于i Beacon技术的指纹库室内定位算法中,由于室内环境中人员走动、多径效应等因素所带来的噪声影响,需要加以抑制。卡尔曼滤波算法可以用来抑制这些噪声,进而建立可信(即更接近真实值)的指纹库。重点研究在使用卡尔曼滤波算法时,根据具体的室内环境进行测量,估算出不同i Beacon节点的观测噪声以及卡尔曼滤波算法的迭代初值,使卡尔曼滤波算法更快收敛。实验结果表明,通过卡尔曼滤波算法建立的指纹库比通过平均值建立的指纹库,定位精确度和稳定度均有明显的提升。

加味白及枇杷汤治疗肺结核咯血132例

笔者近１０年，采用自拟加味白及枇杷汤治疗肺结核咯血１３２例，疗效满意，现小结如下：１临床资料本组１３２例中，男９５例，女３７例；年龄２０～３９岁者７５例，４０～５９岁者３３例，６０岁以上者２４例；病程最短者４天，最长者８年；１３２例患者均有咯血、咳嗽...

GM(1,1)模型的改进在智慧水务中的研究与应用

智慧水务是智慧城市的重要组成部分,水资源合理的分配调度更是智慧水务系统中的重中之重,如何准确快速的预测未来某时的指标数据在调度过程中尤为关键;通过对智慧水务的供水模型进行了研究,提出了预测模型的应用方案,验证了其在工程中的合理性;在预测模型的研究中,首先采用了经典的均值GM(1,1)模型对水流量序列进行预测,并在此基础上引入马尔科夫链,使用单步和多步加权分别对GM(1,1)模型的误差进行分析和预测,对其结果进行了矫正,最后使用MATLAB对三种方式进行了计算和仿真;比较结果显示马尔科夫链与GM(1,1)模型的结合比单纯的GM(1,1)模型在预测精度上有较大提升,降低了误差;而加权之后的马尔科夫链比单步的预测状态在准确度上也有所提升。

SDN架构下数据中心内存能耗优化策略

提出一种基于内存共享机制数据中心进程优化调度策略,并基于软件定义网络(SDN)架构建立数据中心负载模型及内存节点能耗模型,给出2个用于降低内存能耗的启发式进程调度算法.这2个算法以实际内存节点为研究对象,在保证数据中心负载均衡的基础上,通过合理进程调度实现内存共享率最大,使得处于活动态的内存节点数最少,从而达到数据中心内存能耗优化目的.仿真结果表明,提出的启发式进程调度算法能有效降低内存能耗.