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A Corpus-Based Comparative Multidimensional Analysis of the Two English Translations of Luoyang Jialan Ji
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作者 Qin Gu Ling Chen 《Open Journal of Applied Sciences》 2024年第4期1150-1163,共14页
By using the MD approach, this study aims at making a comparison between the lexical features in W. J. F. Jenner’s and Wang Yitong’s translations of Luoyang Jialan Ji (547 AD) from a multidimensional perspective. St... By using the MD approach, this study aims at making a comparison between the lexical features in W. J. F. Jenner’s and Wang Yitong’s translations of Luoyang Jialan Ji (547 AD) from a multidimensional perspective. Statistics show that both the two translations belong to the General Narrative Exposition Register. However, there are significant discrepancies between the two versions in Dimension 1 “Involved versus Informational Production”, Dimension 4 “Overt Expression of Persuasion” and Dimension 5 “Abstract versus Non-Abstract Information”. The differences in Dimension 2 “Narrative versus Non-Narrative Concerns” and Dimension 3 “Explicit versus Situation-Dependent Reference” are not that significant. It is found that in Dimension 1, the information density of Wang’s version is much higher than that of Jenner’s. In Dimension 4, Wang’s version contains more overt persuasive effort than Jenner’s. In Dimension 5, the positive and negative contrast between the two versions indicates that Wang’s version provides information in a more abstract way, whereas Jenner’s in a relatively non-abstract way. Combined with typical examples in the two translation versions, this study is hoped to help better understand the translations of Luoyang Jialan Ji and conduct future studies on the translation styles of the two translators. 展开更多
关键词 Luoyang Jialan Ji multidimensional (MD) Approach W. J. F. Jenner Wang Yitong
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Multi-Vehicle Cooperative Positioning Based on Edge-Computed Multidimensional Scaling 被引量:1
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作者 Bin Yang Rui Chen +1 位作者 Bin Li Changle Li 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第6期53-63,共11页
As the basis of location-based services(LBS),positioning is one of the most essential parts in intelligent transportation systems(ITS).Although global positioning system(GPS)has been widely used in vehicle positioning... As the basis of location-based services(LBS),positioning is one of the most essential parts in intelligent transportation systems(ITS).Although global positioning system(GPS)has been widely used in vehicle positioning,it can not achieve lane level positioning accuracy.Motivated by the mature ranging technologies such as radar and ultra-wideband(UWB),several cooperative positioning(CP)methods have been proposed to enhance the accuracy and robustness of GPS.In this paper,we proposed a twostage CP algorithm that combines multidimensional scaling(MDS)and Procrustes analysis for vehicles with GPS information.Specifically,the optimized MDS based on the scaling by majorizing a complicated function(SMACOF)algorithm is first proposed to get the relative coordinates of vehicles which can tackle measurements of different error distributions,then Procrustes analysis is carried out to transform the relative coordinates of vehicles to their absolute coordinates based on GPS information.All the computations are performed at the mobile edge computing node(MECN)for the request of ultra-reliable and low latency communications(URLLC).Simulation results validate that the proposed algorithm can greatly improve the positioning accuracy and robustness for vehicles. 展开更多
关键词 intelligent transportation systems(ITS) Internet of vehicles(IoV) multidimensional scaling(mds) POSITIONING Procrustes analysis
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Distributed Localization Algorithm for Wireless Sensor Network Based on Multidimensional Scaling and the Shortest Path Distance Correction 被引量:2
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作者 丁英强 杜留锋 +1 位作者 杨挺 孙雨耕 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2009年第4期237-244,共8页
Sensor localization is crucial for the configuration and applications of wireless sensor network (WSN). A novel distributed localization algorithm, MDS-DC was proposed for wireless sensor network based on multidimensi... Sensor localization is crucial for the configuration and applications of wireless sensor network (WSN). A novel distributed localization algorithm, MDS-DC was proposed for wireless sensor network based on multidimensional scaling (MDS) and the shortest path distance correction. In MDS-DC, several local positioning regions with reasonable distribution were firstly constructed by an adaptive search algorithm, which ensures the mergence between the local relative maps of the adjacent local position regions and can reduce the number of common nodes in the network. Then, based on the relationships between the estimated distances and actual distances of anchors, the distance estimation vectors of sensors around anchors were corrected in each local positioning region. During the computations of the local relative coordinates, an iterative process, which is the combination of classical MDS algorithm and SMACOF algorithm, was applied. Finally, the global relative positions or absolute positions of sensors were obtained through merging the relative maps of all local positioning regions. Simulation results show that MDS-DC has better performances in positioning precision, energy efficiency and robustness to range error, which can meet the requirements of applications for sensor localization in WSN. 展开更多
关键词 wireless sensor network (WSN) multidimensional scaling local positioning region relative coordinates
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基于NMDS的长江江苏段浮游植物群落结构特征及其环境因子关系 被引量:2
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作者 赵梓屹 刘凌 +3 位作者 刘瑞艳 宋翠萍 陈翔 李琪 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第22期9711-9718,共8页
为研究长江江苏段浮游植物群落结构演替及其环境因子关系,揭示长江大保护后长江江苏段生态环境环境变化,于2020—2021年期间对江苏段12个采样点进行4次采样,对该段浮游植物群落结构及水文水质进行调查。在此基础上,基于非度量多维尺度分... 为研究长江江苏段浮游植物群落结构演替及其环境因子关系,揭示长江大保护后长江江苏段生态环境环境变化,于2020—2021年期间对江苏段12个采样点进行4次采样,对该段浮游植物群落结构及水文水质进行调查。在此基础上,基于非度量多维尺度分析(non-metric multidimensionalscaling,NMDS)对浮游植物的群落结构、时空变化特征及其与环境因子之间的关系进行了分析,结果表明:总鉴定浮游植物6门58属135种,以硅藻门、绿藻门、裸藻门、蓝藻门为主。浮游植物平均密度变化为27.79×10^(4)~140.52×10^(4)cells/L,生物量为0.31~1.82 mg/L,季度变化趋势为夏>秋>冬>春,硅藻为组成主体。NMDS分析发现,夏秋季节浮游植物群落结构组成相似,冬春季节群落结构相似,总磷(total phosphorus,TP)、电导率是影响浮游植物群落结构的环境因素。不同河段结果显示,TP、磷酸盐是影响浮游植物群落结构的环境因素。结合长江大保护和江苏省健康河流政策实施结果可知,针对长江的保护措施有利于长江江苏段浮游植物的生长,可为长江江苏段水生态环境保护及生态修复提供一定参考。 展开更多
关键词 长江江苏段 浮游植物 群落演替 环境因子 Nmds分析
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Bayesian Multidimensional Scaling for Location Awareness in Hybrid-Internet of Underwater Things 被引量:2
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作者 Ruhul Amin Khalil Nasir Saeed +2 位作者 Mohammad Inayatullah Babar Tariqullah Jan Sadia Din 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2022年第3期496-509,共14页
Localization of sensor nodes in the internet of underwater things(IoUT)is of considerable significance due to its various applications,such as navigation,data tagging,and detection of underwater objects.Therefore,in t... Localization of sensor nodes in the internet of underwater things(IoUT)is of considerable significance due to its various applications,such as navigation,data tagging,and detection of underwater objects.Therefore,in this paper,we propose a hybrid Bayesian multidimensional scaling(BMDS)based localization technique that can work on a fully hybrid IoUT network where the nodes can communicate using either optical,magnetic induction,and acoustic technologies.These communication technologies are already used for communication in the underwater environment;however,lacking localization solutions.Optical and magnetic induction communication achieves higher data rates for short communication.On the contrary,acoustic waves provide a low data rate for long-range underwater communication.The proposed method collectively uses optical,magnetic induction,and acoustic communication-based ranging to estimate the underwater sensor nodes’final locations.Moreover,we also analyze the proposed scheme by deriving the hybrid Cramer-Rao lower bound(H-CRLB).Simulation results provide a complete comparative analysis of the proposed method with the literature. 展开更多
关键词 Bayesian multidimensional scaling(Bmds) hybrid Cramer-Rao lower bound(H-CRLB) internet of underwater things(IoUT) signals of opportunity(SOA)approach
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Proposal for Generation of the Three-Way Perceptual Map Using Non-metric Multidimensional Scaling with Clusters
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作者 Moacyr Machado Cardoso Junior Rodrigo Amaldo Scarpel 《Journal of Mathematics and System Science》 2012年第9期564-569,共6页
The generation of a perceptual map via three-way multidimensional scaling allows analysts to see the separation of objects in Euclidean space. The MDSvarext method incorporates the objects' confidence regions in this... The generation of a perceptual map via three-way multidimensional scaling allows analysts to see the separation of objects in Euclidean space. The MDSvarext method incorporates the objects' confidence regions in this analysis, allowing for statistical inference in the difference between objects, but the confidence regions that are generated are very large because of the inherent variability among the evaluators. One solution to this problem is cluster generation prior to the application of the MDSvarext method in order to obtain homogeneous subgroups and to achieve greater control of the variance. This work is relevant to studies of perception which usually evaluate the difference between objects or stimuli in the point of view of different people that judge this difference using several dimensions. This study investigated the possibility of using a K-means algorithm to generate subgroups before the MDSvarext method was applied, evaluating the process with two quality indicators, one Ex-Ante and one Ex-Post. The experiments were conducted based on simulation of judgment matrix of different objects in multiple dimensions being evaluated by several judges. In this experiment, the matrix used was a 10 objects, in 10 features, judged by 10 people. The results are promising as possible interpretations of the perceptual map and the indicators generated. 展开更多
关键词 multidimensional scaling non-hierarchical clusters perception assessment perceptual map.
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基于MDS-WFCM的日负荷曲线聚类方法 被引量:1
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作者 杨邓 杨俊杰 《计算机仿真》 北大核心 2023年第4期103-107,294,共6页
电力负荷曲线聚类是挖掘电力消耗大数据的主要方法。为解决现有研究中聚类方法在运行效率、聚类质量等方面存在的不足,提出了一种基于多维标尺(MDS)及加权模糊C均值聚类(WFCM)的日负荷曲线聚类方法。首先使用MDS将负荷曲线数据降维处理... 电力负荷曲线聚类是挖掘电力消耗大数据的主要方法。为解决现有研究中聚类方法在运行效率、聚类质量等方面存在的不足,提出了一种基于多维标尺(MDS)及加权模糊C均值聚类(WFCM)的日负荷曲线聚类方法。首先使用MDS将负荷曲线数据降维处理,然后利用最小二乘法原理(LSM)确定降维指标数目以及改进熵权法确定指标权重,最后采用WFCM聚类方法对日负荷曲线聚类分析。算例分析表明,所提方法在聚类效率、质量以及算法鲁棒性方面均优于传统方法。 展开更多
关键词 多维标尺 最小二乘法 改进熵权法 鲁棒性
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基于多尺度特征信息融合的时间序列异常检测 被引量:2
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作者 衡红军 喻龙威 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期203-214,共12页
目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经... 目前大多数的时间序列都缺少相应的异常标签,且现有基于重构的异常检测算法不能很好地捕获到多维数据间复杂的潜在相关性和时间依赖性,为了构建特征丰富的时间序列,提出一种多尺度特征信息融合的异常检测模型。该模型首先通过卷积神经网络对滑动窗口内的不同序列进行特征卷积来获取不同尺度下的局部上下文信息。然后,利用Transformer中的位置编码对卷积后的时间序列窗口进行位置嵌入,增强滑动窗口中每一个时间序列和邻近序列之间的位置联系,并引入时间注意力获取数据在时间维度上的自相关性,并进一步通过多头自注意力自适应地为窗口内不同时间序列分配不同的权重。最后,对反卷积过程中上采样得到的窗口数据与不同尺度下得到的局部特征和时间上下文信息进行逐步融合,从而准确重构原始时间序列,并将重构误差作为最终的异常得分进行异常判定。实验结果表明,所构建模型在SWaT和SMD数据集上与基线模型相比F1分数均有所提升。在数据维度高且均衡性较差的WADI数据集上与GDN模型相比F1分数降低了1.66%。 展开更多
关键词 异常检测 多尺度信息融合 卷积神经网络 TRANSFORMER 多维时间序列 自编码器
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亨廷顿病多维度神经心理学评估的随访研究
9
作者 张梅 贺佳乐 +1 位作者 李亚强 李静 《安徽理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期90-100,共11页
目的本研究旨在通过对3个家系的亨廷顿病(Huntington's disease,HD)患者进行多维度神经心理学评估,前瞻性的研究HD患者认知功能损害的进展。方法8名来自3个家系的HD患者和8名与其性别、年龄、种族匹配的健康对照者纳入本研究,并进行... 目的本研究旨在通过对3个家系的亨廷顿病(Huntington's disease,HD)患者进行多维度神经心理学评估,前瞻性的研究HD患者认知功能损害的进展。方法8名来自3个家系的HD患者和8名与其性别、年龄、种族匹配的健康对照者纳入本研究,并进行3年随访观察。通过多维度认知功能评定量表来评估参与者的认知功能。使用PCR-毛细管电泳检测IT15基因的CAG重复次数。结果共有来自3个家系的8名成员参与了HTT基因检测,确诊HD患者5例,其中2例为症状前期患者。3名患者通过阳性家族史、舞蹈样不自主动作、认知功能损害和精神行为异常进行临床诊断。HD患者在以下认知功能测试中的表现为进展性恶化:蒙特利尔认知评估(MoCA)、AVLT(听觉语言学习测试)回忆、VFT-F(语言流畅性测试-水果)、VFT-动物、RCFT(Rey复杂图形测试)、DST(数字跨度测试)、Stroop C、Stroop干扰效应(SIE)、CTT-B(颜色轨迹测试B)。HD组认知障碍存在两个峰值,主要集中在执行功能维度的认知领域。3年后的随访评估分析显示HD患者认知障碍呈恶化趋势,但只有AVLT、Stroop-C和SIE测试结果有统计学差异。结论多维神经心理学评估显示HD患者存在多个认知领域损害,其中执行功能是最显着的认知受损领域,其他认知领域如记忆、语言、视觉空间结构、注意力等也有不同程度的损害。评估HD患者认知功能障碍的纵向衰减对追踪疾病进展具有重要的临床和科学研究意义。 展开更多
关键词 亨廷顿病 认知功能障碍 多维度神经心理学量表
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特征与前瞻:中国契约文书研究演化与发展的计量分析
10
作者 贺琳 黑维强 《地方文化研究》 2024年第2期102-112,共11页
契约文书是中国历史变迁的载体,是民间历史档案的重要组成部分,从形态多样的契约文书中可以审视中国民间社会的务实、契约和法治精神。21世纪以来,我国契约文书的研究成果丰富,文章以中国知网(CNKI)核心期刊中的契约文书研究成果为样本... 契约文书是中国历史变迁的载体,是民间历史档案的重要组成部分,从形态多样的契约文书中可以审视中国民间社会的务实、契约和法治精神。21世纪以来,我国契约文书的研究成果丰富,文章以中国知网(CNKI)核心期刊中的契约文书研究成果为样本,通过关键词共现、聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等统计计量研究方法,系统分析了中国契约文书研究的六大领域发展特征及前沿演进趋势,并认为契约文书研究领域亟待实现学科的话语体系建设,用时代语境对契约精神的内涵进行解读。 展开更多
关键词 契约文书 矩阵特征 多维尺度 社会网络 文献计量
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基于多维标度和聚类分析的“物质结构和性质”模块情境素材分类研究
11
作者 黄翠英 程新淞 韩佳 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期70-77,共8页
不同类别情境素材具有不同的教学功能.在“物质结构与性质”模块教学中,合理选用情境素材能促进学生理解与辨析、逻辑与推理等能力的培养.为系统探察“物质结构与性质”模块情境素材的类别,以课程标准和人教版选择性必修2为源,通过文本... 不同类别情境素材具有不同的教学功能.在“物质结构与性质”模块教学中,合理选用情境素材能促进学生理解与辨析、逻辑与推理等能力的培养.为系统探察“物质结构与性质”模块情境素材的类别,以课程标准和人教版选择性必修2为源,通过文本研究法和问卷调查法筛选出35个情境素材.以中学化学一线教师以及某师范大学本科生、研究生为研究对象,通过系统聚类法确定情境素材的类别.研究发现,“物质结构和性质”模块情境素材分为社会生活、学术探究、科技前沿、模拟联想、科学史实、实验探索6类.研究可为学者和一线教师高效开展情境教学研究与实践提供参考. 展开更多
关键词 情境素材分类 物质结构与性质 多维标度法 聚类分析法
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分布式无线传感器网络定位算法MDS-MAP(D) 被引量:35
12
作者 马震 刘云 沈波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期57-62,共6页
针对无线传感器网络的定位问题,提出了一种分布式的算法MDS-MAP(D),明确给出了节点相对坐标计算和局部网络融合的过程,并对算法进行了计算复杂性分析和仿真。MDS-MAP(D)以分布式节点分簇为基础,利用网络的连接关系,在不需要高精度测距... 针对无线传感器网络的定位问题,提出了一种分布式的算法MDS-MAP(D),明确给出了节点相对坐标计算和局部网络融合的过程,并对算法进行了计算复杂性分析和仿真。MDS-MAP(D)以分布式节点分簇为基础,利用网络的连接关系,在不需要高精度测距技术支持的条件下对节点坐标进行估计,减小了节点定位的计算复杂度和能量消耗。分析与仿真结果表明,算法的计算复杂度由O(N 3)下降到O(Nm 2),m<N,并且定位精度提高了1%~3%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 多维标度 分布式
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基于MDS的电缆附件局部放电模式识别 被引量:11
13
作者 张安安 杨林 +2 位作者 何嘉辉 高春林 李茜 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期202-207,共6页
针对电缆附件局部放电特征参数提取时,由于数据量不足难以形成图谱而导致特征提取困难这一问题,提出一种相位分割方法,同时结合多维尺度分析法(MDS)对特征值进行降维优化,识别出具有较高分类能力的最优特征量。通过在工频周期内对局放... 针对电缆附件局部放电特征参数提取时,由于数据量不足难以形成图谱而导致特征提取困难这一问题,提出一种相位分割方法,同时结合多维尺度分析法(MDS)对特征值进行降维优化,识别出具有较高分类能力的最优特征量。通过在工频周期内对局放信号进行等角度分割,在每个分割区域进行特征值提取,获取更细微更具体的特征参数,再通过MDS对特征值降维优化以提高识别的速度和准确度。通过电力电缆附件典型缺陷的实验对比,结果表明该方法能在数据较少的情况下,较好地提取出特征值,且能得到更准确的识别结果。 展开更多
关键词 电缆附件 多维尺度分析法 局部放电 模式识别 相位分割
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一种基于MDS的无线传感器网络快速定位算法 被引量:16
14
作者 周祖德 胡鹏 +1 位作者 刘泉 李方敏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期2303-2307,共5页
定位是无线传感器网络的重要问题.为了减少资源有限的传感器节点的响应时间和能量消耗,提出了Fast MDS-MAP算法.基于多维尺度分析(Multi-di mensional Scaling,MDS)的MDS-MAP定位算法虽有较好的精度,但计算量过高成为其运算速度瓶颈.针... 定位是无线传感器网络的重要问题.为了减少资源有限的传感器节点的响应时间和能量消耗,提出了Fast MDS-MAP算法.基于多维尺度分析(Multi-di mensional Scaling,MDS)的MDS-MAP定位算法虽有较好的精度,但计算量过高成为其运算速度瓶颈.针对此问题通过结合LMDS(Landmark MDS)算法,并加入对测距信息的利用策略后,该算法经Matlab仿真分析证明在达到所需定位精度的同时,充分利用了测距信息提高定位精度,显著提高了MDS-MAP的运算速度. 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 多维尺度分析 FAST mds-MAP
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能量分簇传感器网络距离误差校正MDS-MAP定位算法 被引量:9
15
作者 田洪亮 钱志鸿 +1 位作者 王义君 梁潇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1735-1740,共6页
经典MDS-MAP算法在无线传感器网络定位中存在误差较大及计算量随网络规模增大而急剧增加的缺点。该文设计了基于自身和邻居节点剩余能量大小的成簇方法,形成的簇具有适当节点连接度和簇大小,降低了下一步定位算法的计算量和误差。然后... 经典MDS-MAP算法在无线传感器网络定位中存在误差较大及计算量随网络规模增大而急剧增加的缺点。该文设计了基于自身和邻居节点剩余能量大小的成簇方法,形成的簇具有适当节点连接度和簇大小,降低了下一步定位算法的计算量和误差。然后对于仅有连通信息的簇内节点,利用时间差测距方法获得簇首与其他单跳节点间距离。提出多跳节点间距离误差校正算法,利用相邻节点的几何关系及节点连接度信息,获得簇内多跳间隔节点距离。采用多维标度技术计算各簇内节点相对坐标,融合簇间坐标并通过锚节点转换为绝对坐标,最终实现节点的定位。所提方法通过能量分簇及多跳间隔节点加权几何距离校正算法,相对于经典多维标度算法定位提供更准确的节点间距离信息,能够在进一步提高定位精度的基础上降低无线传感器网络定位功耗。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 多维标度 分簇 距离误差校正
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结合极大似然距离估计的MDS-MAP节点定位算法 被引量:8
16
作者 李津蓉 王万良 +1 位作者 介婧 姚信威 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期572-577,共6页
基于多维定标的定位算法通常利用节点间的最短路径长度代替欧式距离构建距离矩阵,当网络拓扑结构不规则时,会导致较大的定位误差。针对这一问题,提出了一种结合极大似然距离估计和多维定标的节点定位算法MDS-MAP(MLE)。算法将待测节点... 基于多维定标的定位算法通常利用节点间的最短路径长度代替欧式距离构建距离矩阵,当网络拓扑结构不规则时,会导致较大的定位误差。针对这一问题,提出了一种结合极大似然距离估计和多维定标的节点定位算法MDS-MAP(MLE)。算法将待测节点的一跳邻居节点信息作为极大似然方法的输入,利用与邻居节点的距离信息计算待测节点的相对坐标,然后根据已知锚节点的坐标,将所有节点的相对坐标映射为绝对坐标。实验结果表明,针对规则网络和不规则网络,MDS-MAP(MLE)算法均可取得较好的定位精度,且当网络连通度在一定范围内变化时,定位误差可保持在较低的稳定区间内。 展开更多
关键词 无线传感网络 定位算法 多维定标 极大似然方法
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多维支持性心理干预在男科护理临床实践教学体系的探索
17
作者 李丽红 孙雅婷 +6 位作者 孔德玉 苏珊娜 张雪 张亮 项宏恩 罗璇 王旭强 《中华男科学杂志》 CAS CSCD 2024年第3期229-232,共4页
目的:探讨多维支持性心理干预在男科护理临床实践教学中的应用,将多维支持性心理干预与传统技能训练相结合,为男科护理临床实践教学提供依据。方法:选取在哈尔滨医科大学附属第四医院2021年12月至2022年12月的100名即将进入男科临床实... 目的:探讨多维支持性心理干预在男科护理临床实践教学中的应用,将多维支持性心理干预与传统技能训练相结合,为男科护理临床实践教学提供依据。方法:选取在哈尔滨医科大学附属第四医院2021年12月至2022年12月的100名即将进入男科临床实习的护理专业实习生为研究对象,采用HAMD量表对护理实习生的心理进行评估,对其进行随机分组,试验组(50名)接受多维支持性心理干预,对照组(50名)按照传统的教学模式进行培训,不接受任何形式的心理支持干预。结果:试验组的HAMD得分从干预前的(12.4±2.1)分明显降低到干预后的(8.9±2.4)分,差异有统计学意义(P<0.01);而对照组的HAMD得分从干预前的(13.1±1.8)分增加到干预后的(14.7±1.9)分,差异具有统计学意义(P<0.01)。试验组的技能得分从干预前的(82.6±4.7)分提高到干预后的(91.2±2.4)分,差异具有统计学意义(P<0.01)。对照组的技能得分从(81.0±3.5)分略微降低到(80.4±2.7)分,差异无统计学意义(P=0.28)。结论:该方法能够在短时间内显著提高护理实习生的学习积极性,减小其心理压力,并且有助于提升教学效果。此外,采用这种结合心理和教学的方法还能加强护理实习生的心理韧性,帮助他们更好地应对未来的职业挑战。 展开更多
关键词 多维度心理干预 临床实践教学 男科护理 HAMD量表
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基于HOG图像处理的滚动轴承故障诊断方法
18
作者 李雪原 陈品 +1 位作者 陈剑 孙太华 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期309-316,共8页
对于滚动轴承的智能故障诊断问题,文章提出一种基于梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)图像处理的轴承故障诊断方法。首先将传感器采集到的原始时域振动信号经变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)后得到二... 对于滚动轴承的智能故障诊断问题,文章提出一种基于梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)图像处理的轴承故障诊断方法。首先将传感器采集到的原始时域振动信号经变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)后得到二维图像;再利用HOG数字图像处理算法对上述图像提取特征信息;使用多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)方法对特征数据进行降维处理,得到低维空间下的故障特征数据并对故障特征数据添加标签构建数据集,该数据集被划分为训练集和测试集;然后引入遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的惩罚因子和核函数关键参数,用训练集进行训练得到最优故障分类模型;最后对测试集的数据进行处理,得到分类结果。对比分析结果表明,该文方法能快速提取轴承故障有效特征,提高故障诊断准确率。 展开更多
关键词 梯度直方图(HOG) 图像处理 故障诊断 多维尺度分析(mds) 滚动轴承
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基于MDS-MAP和非线性滤波的WSN定位算法 被引量:16
19
作者 陈岁生 卢建刚 楼晓春 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期866-872,共7页
为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)求精算法和不敏卡尔曼滤... 为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)求精算法和不敏卡尔曼滤波(UKF)求精算法,对MDS-MAP求得的节点坐标进行求精.对MDS-MAP定位算法、MDS-MAP和EKF相结合的定位算法(MDS-EKF)、MDS-MAP和UKF相结合的定位算法(MDS-UKF)的定位精度进行比较.实验结果表明:EKF和UKF等非线性滤波方法的应用可以提高定位精度,在相同条件下MDS-UKF定位算法的定位精度更高并且其生成的网络拓扑图最接近于实际网络拓扑图. 展开更多
关键词 节点自定位 mds-MAP 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波
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基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量:5
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作者 马朝永 黄攀 +1 位作者 胥永刚 付胜 《噪声与振动控制》 CSCD 2017年第4期171-174,共4页
针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难... 针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难度,最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析,结果表明,运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率,可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。 展开更多
关键词 振动与波 滚动轴承 多维尺度分析 神经网络 故障诊断
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