基于集员估计的室内移动机器人多传感器融合定位

本文针对室内移动机器人的长距离实时鲁棒定位问题进行了研究,考虑到单一定位手段存在的不足,以二维扫描激光和里程计作为主要的定位设备,采用多传感器数据融合技术实现了移动机器人的精确定位.论文首先通过引入基于点-直线特征匹配的改进迭代最近邻(iterative closest point,ICP)扫描匹配方法对激光采集的环境点云信息进行迭代匹配以得到相对位姿变换估计,并推导了其估计不确定性的保守包络矩阵形式,然后通过建立定位过程和观测模型,引入扩展非线性集员滤波器作为多传感器融合方法,利用扫描匹配结果校正由里程计滑移带来的定位误差,并获取定位自身的不确定性边界估计.实验结果表明了本文所提出的室内定位方法的精度、实时性和鲁棒性.

真实和虚拟传感器多层信息融合算法

基于最优估计理论,提出了一种多层传感器的复合融合估计算法.该方法采用了由真实传感器和虚拟传感器组成的复合融合结构,以解决测量噪声干扰下参数估计问题.在该结构中,第1层物理真实传感器测量所得数据,按照加权融合算法,经过多层虚拟传感器的递推融合得到多层融合后的估计值.虚拟传感器的层数增加时,融合后总的估计误差将减少.虚拟传感器是由算法和软件实现的,不会增加测量系统物理结构的复杂性.计算机仿真结果表明:此方法在减少测量误差方面比传统的直接估计方法有明显的改善.

一种选择性加权聚类融合算法

传统的聚类融合方法通过融合所有成员实现融合,无法彻底消除劣质聚类成员对融合质量的影响,而从聚类成员的选择和加权两方面进行聚类融合,即先采用两两融合技术代替融合所有聚类结果进行聚类成员选择,然后进行基于属性的聚类成员加权,在理论上具有更好优越性。通过对真实数据和模拟数据的实验发现,该算法能有效处理聚类成员的质量差异,比传统聚类融合能得到更好的聚类结果,具有较好可扩展性。

敏感属性融合技术预测深部薄互层砂岩——以临南地区沙三下亚段河道砂体为例

深层河道砂体埋藏深,厚度小,地震反射特征弱,常规地震属性预测对深层薄储集层识别难度大。在地层对比划分和地震反射特征分析的基础上,通过正演模型,建立了河道砂体的地震响应特征,研究了面向目标的地震敏感属性,针对目的层段的地质目标分区域提取合理小时窗属性,再对不同区域不同小时窗属性进行聚类约束融合,从而对有利储集层进行精细刻画,形成了分级敏感属性融合方法,建立深层河道砂体储集层预测技术,指导了深层河道砂体勘探。

基于媒体融合的高校学生党员理想信念教育路径探析

高校学生党员的理想信念教育正面临着媒体融合带来的极大挑战。根据对辽宁5所高校100名学生党员的调查结果分析,认为高校要通过创新整合党员理想信念教育优势资源,全面拓展媒体教育共享平台,完善教育管理机制,合理利用媒体融合发展新技术,来创新内容、拓展平台、完善制度、提升技术,全面推进高校学生党员理想信念教育。

一种改进的投影聚类融合算法研究

目前提出的大多数聚类融合算法在策略选择上未能同时兼顾聚类成员的多样性及质量,而且对高维数据的聚类结果均不理想,针对以上问题,本文提出一种改进的投影聚类融合算法,该算法主要在以往经典的投影聚类算法的基础上进行了改进,将投影聚类与分形维数结合,可对高维数据集进行降维聚类处理;而且该算法将选出最优参照成员,并设计出合理的选择策略,对部分优质成员进行选择,以得到一个更加准确的最终结果。高维数据聚类仿真实验结果表明,本文提出的改进的投影聚类融合算法与其他经典数据聚类融合算法相比,提高了聚类的有效性,大大提高了数据融合性能。

基于集成学习的忽略成员的方法检测策略

忽略成员的方法是一种Android特有代码异味,为检测这种异味,提出一种基于集成学习的检测策略。将代码度量与文本信息相融合作为特征集;将融合后的特征集输入所构建的Stacking集成学习模型中进行异味检测。为快速、准确获得机器学习所需的大量标签数据,提出一种基于Android项目自动构建正负样本的方法。选用开源Android数据集对所提出的方法进行实验验证,实验结果表明,较已有检测方法,该策略能够提高异味检测的精确度。

基于CE3:k-means的协同过滤推荐模型研究

随着网络数据量的迅速增长,传统数据处理方式的推荐算法已经不能满足互联网发展的需求,为了追求推荐精确性与人性化,协同过滤算法以其更高的推荐满意率逐渐取代其他推荐算法。然而,协同过滤算法推荐的准确程度取决于用户或者物品相似度的计算,成员偏好的多元性使得用户相似度并不能很好的体现用户之间的关联程度。针对这一问题,将CE3:k-menas引入协同过滤推荐,借鉴其基本思想,以成员偏好为特征,根据成员与簇类中心的距离进行偏好划分,由于边界成员与簇类中心成员在一定程度上有着相似的偏好同时也存在较大的差异。因此,针对成员距离类簇中心的远近采取不同的偏好融合策略。实验结果表明,所提出的算法相比LM-CF,UCCF和UBCF算法在准确率、召回率和平均绝对误差上效果提升明显。

四川盆地川中YTB地区沙溪庙组二段沉积微相研究

四川盆地川中YTB地区沙溪庙组二段致密河道油气显示频繁,发育多条叠置河床,砂体存在由沉积微相变化引起的储层横向非均质性,沉积微相精细刻画难度大,从而难以精准预测天然气的纵、横向分布与产能。为此,结合测井、录井和岩心资料,根据地震响应特征,选取波形聚类和均方根振幅属性预测沉积相带;通过多属性融合技术提高沉积微相识别精度。地震相分析结果表明:①YTB地区侏罗系沙溪庙组二段是一套曲流河沉积,主要发育河床、堤岸及河漫等三种亚相,其中河床亚相主要发育边滩和河道微相,堤岸亚相分为决口扇和天然堤微相,河漫亚相主要发育河漫滩微相;②边滩的储层物性最好,天然堤次之。针对沙溪庙组沉积微相的研究结果能有效指导和支撑致密河道砂岩气藏的勘探、开发,所提的多属性融合技术对四川盆地其他地区沙溪庙组沉积微相的精细刻画具有借鉴意义。

组氨酸质子化触发病毒膜融合及其分子机制

膜融合是有包膜病毒入侵靶细胞的关键步骤,低pH、受体结合、二者兼具或其他尚未界定的机制均可触发病毒融合蛋白的构象重排,介导病毒包膜与靶细胞膜或内体膜间的融合。组氨酸(histidine,His)残基是唯一一个质子化状态变化(pKa^6~7)接近于病毒融合阈值(~pH6)的氨基酸,参与多种低pH依赖的病毒融合蛋白构象转变及膜融合,对其可能作用机制的阐述将有助于抗病毒药物的研制与发展。