风廓线雷达产品数据置信度研究

随着风廓线雷达技术的发展,高空风探测参量越来越多,数据精度不断提高,探测能力得到了极大提升。评估风廓线雷达数据置信度是风廓线雷达应用中需要解决的重要问题。本文基于径向数据和风场合成两个阶段,在风廓线雷达数据反演过程中形成数据置信度算法,并引入噪声电平。同时,利用南京同站址风廓线雷达和探空1 a的资料进行匹配比对,对置信度算法性能进行评估,结果表明该置信度算法可行。将置信度算法植入风廓线雷达数据处理软件中,能实时输出含置信度的风廓线雷达产品数据,有利于预报人员合理使用置信度较高的风廓线雷达产品数据。对于置信度较差的产品数据进行分析,可有助于及时发现雷达的潜在故障。

基于数据置信度衰减的多传感器区间估计融合方法

本文研究了数据置信度随时间衰减的多传感器区间估计的融合方法。首先,在分析精度和置信度关系的基础上提出了数据置信度衰减模型,给出了传感器的区间估计与置信度输出。其次,在多传感器区间估计相互独立条件下,利用融合规则融合多传感器的区间估计及置信度,证明了序贯融合和集中融合是等价的。最后,研究了水下液压换向阀压力检测过程中最高置信度融合区间内单值数据的选择方法。

航天器典型产品性能试验数据标准化管理体系

文章基于航天器产品高可靠性要求和小子样的特点,依照产品顶层研制测试需求为主题模板,提出了一套全新的试验数据标准化管理模型,具体可细分为数据置信度管理模型、小子样产品数据筛选模型和性能数据管理模型;并以航天器供配电二次电源产品为应用对象,实现了二次电源产品的性能试验数据标准模型的建立,将现有非结构化测试数据进行了汇总,统一了量纲,可为产品的批产化横向对比和代系发展纵向对比,以及数据的后续利用提供高效可靠的试验数据信息。

关系数据中函数依赖检测方法

在数据质量研究中函数依赖被广泛用于关系数据不一致性的修复.然而,不一致修复问题面临的一个主要挑战是如何从包含有错误的关系数据中自动发现有效的函数依赖(Functional Dependence,FD).目前基于统计度量置信度的FD自动发现方法经常找出大量近似成立但无效的FD.如果直接利用这些FD修复数据,会产生更多错误.针对该问题,文中提出了一种基于数据语义分析的函数依赖检测方法.该方法通过条件概率来分析属性值和元组的数据置信度,进而计算函数依赖成立的置信度.文中同时提出了利用关系数据构建马尔科夫毯贝叶斯网络用以计算数据置信度的方法.最后文中通过实验在模拟数据和真实数据上验证了基于数据语义的置信度计算方法在自动检测中的精确度优于基于统计的计算方法,并且在交互式检测应用场景中数据语义的置信度所需用户工作量少于基于统计的方法.

关于电子海图数据质量的探讨

本文通过研究《S-57篇IHO数字海道测量数据传输标准》数据质量M_QUAL及其属性数据置信度区类CATZOC的相关规定,分析目前生产电子海图生产数据质量的基本情况及存在的问题,并结合《海道测量规范》对水深数据的质量要求,对电子海图的数据质量提出建议。

上下文不一致性检测及消除的研究

在普适计算环境下,由于获得的上下文信息存在不一致性,使得上下文感知应用无法正常进行响应。研究了普适计算环境下的上下文不一致性的检测及消除,针对其提出了基于置信度数据库的反馈机制,并且丰富和扩展了上下文不一致性的消除算法。实现了相关算法,并通过实验给出了各个算法的效率和正确性的比较。