基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Acess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。

匹配预处理对XML查询的优化

在基于匹配预处理的XML查询算法中,利用现有的三种树匹配模型,按照匹配代价高低得出数据集匹配结果。并在此基础上对现有算法加以改进,引入"匹配预处理"功能,进行一系列的实验。结果表明,当数据规模庞大时,该算法去除树中的无用结点,提高了数据集的查询效率,特别是查全率、查准率以及平均响应时间均令人满意。该算法应用于科技资源数据库的统一检索系统中,实现了资源导航,缩小了查找范围,提高系统的易用度。

粗糙集理论在本体匹配预处理中的应用

针对目前本体匹配速率低的问题,基于本体技术和粗糙集理论,提出在本体匹配之前先进行3步预处理操作:规范化待匹配本体,对待匹配进行不相关属性约减以求得最小或极小属性集,属性加权统计。实验结果表明经过预处理的本体,匹配速率有了很大的提高,同时提高了本体的重用度。

基于异构数据源的政法信息共享平台数据预处理系统研究

针对分散在公安、检察院、法院、司法部门的没有信息共享平台的现状,提出了一个基于异构数据源的政法网平台数据预处理系统。设计采用了在不改变政法系统架构的基础上搭建政法信息共享平台,以达到信息互通、资源共享。系统应用的实验结果表明:基于规则库的多级数据预处理算法通过连续的样本训练建立越来越完善的规则库,不断提高后续数据抽取质量,并通过上述多级规则库匹配预处理策略,将其分步嵌入到数据应用系统中,除非常少的个别错误数据要单独汇总处理外,脏数据输出较少,预处理速度也比较适中;基于规则库的数据预处理算法达到了政法信息共享平台的建设目标,使政法业务信息在各职能部门能相互共享,且为领导决策提供及时可靠的依据。

浅析指纹识别技术及其应用

随着计算机及网络的迅速发展,指纹识别技术在人们的日常工作生活中逐渐得到应用,出入关卡需按指纹、开关大门需按指纹、领取社保按需指纹、上班考勤需按指纹、幼儿园接送孩子需按指纹等等,除此之外,今后人们还将逐步适应取款需按指纹确认、购物需按指纹付款、工作需按指纹进行分工、手机需按指纹解锁、电脑需按指纹开机等新现象,可以说指纹识别已与人们的生活休戚相关,并进一步改变着人们的工作和生活方式。