一种基于内容特性的文本聚类方法

在基于概率模型的聚类中,簇模型对数据分布的拟合性直接影响着聚类质量。基于内容的文本数据分布的复杂性导致单一因素的簇模型无法准确拟合文本数据的分布特征。该文认为文本基于内容的分布特性主要受主题内容和通用写作方式影响,给出了一种基于主题模型和通用模型的混合簇模型和基于该簇模型的文本聚类方法。实验表明该聚类方法较单一因素的簇模型具有更好的拟合性,聚类质量更好。

基于射频识别库存管理的无人机三维路径规划

为了提高无人机搭载读写器的盘点效率,规避无人机无效的盘点飞行,减少盘点飞行路径,提出一种基于射频识别库存管理的无人机三维路径规划方法。首先在三维空间搭建一个飞行网络模型,并建立相应的坐标系;然后通过搭建危险壁障的适应度函数、射频识别读写器识别的适应度函数和路径最小适应度函数来构造目标函数,确保无人机能够在采集到每个在制品库存信息的前提下求得目标函数的最小值。采用基于二次差分进化的混合蝙蝠算法对目标函数进行求解,获得全局最优的飞行路径。通过仿真验证了该方法全局搜索能力较好,鲁棒性强。

作业车间调度算法资源云服务化方法

针对制造执行系统间调度算法资源共享度不高,并且难以高效地从候选调度算法资源中选择合适的求解算法进行调度排产的问题,研究了云制造环境下的作业车间调度算法资源云服务化方法。首先基于OWL-S(ontology web language for services)建立调度算法资源的本体数据模型以及发布规范,然后为了提高算法服务请求者满意度和算法资源提供者经济收益,提出了基于加权多维特征融合的量化匹配与推荐方法。最后,通过搭建原型系统,并利用哈电机的历史数据进行仿真实验。结果表明,所提出的数据模型和推荐算法能够有效的提升调度算法资源的共享程度和选择速度。

一种基于MAD的地磁匹配导航方法

充分发挥地磁匹配导航方式的优点,引入在图像处理领域广泛采用的互相关匹配概念,提出一种基于二维最小绝对差累加和算法(MAD)的地磁匹配导航方法。通过地磁传感器实时采集运载体附近的地磁信号获取地磁检测序列,将检测序列作为匹配模板在地磁数据库中进行MAD相关计算,获取每一点的地磁强度量值绝对差累加和,地磁数据库中绝对差累加和最小点的位置就是运载体当前坐标的最佳匹配点,由此获取位置导航参数。仿真结果表明,该方法具有较高的定位精度,匹配点的相关峰尖锐,动态定位效果较好。

基于改进鱼群算法的几何约束求解

几何约束求解是CAD建模中的关键技术,针对求解质量不高和求解速度慢的问题进行了研究,提出了一种鱼群算法和混沌算法相结合的几何约束求解方法。将CAD模型中的几何约束关系表示为一组代数方程组;利用代数方程组来构造目标函数,将几何约束求解问题转换为目标函数的优化问题;最后,使用混沌算法来改进鱼群算法以寻找目标函数的最优解。实验结果表明该方法可以有效地解决几何约束问题。

一种适用于MLC闪存的缩短极化码算法研究

多级单元(Multi-level Cell,MLC)闪存经过大量编程/擦除(Program/Erase,P/E)循环操作之后,MLC单元中隧道氧化层被破坏使得存储在浮栅中电荷容易泄漏,进而导致存储的数据不可靠。在深入研究极化码(Polar code)编译码原理、MLC闪存模型和P/E循环引发噪声的基础上,提出一种适用于MLC闪存系统的缩短Polar码。仿真结果表明,在MLC闪存信道条件下,该方法既可保证MLC闪存单元的可靠性,同时又可保持较低的译码复杂度,从而实现了译码复杂度和性能间的良好折衷。

改进的旋转门算法及其在数控机床监控领域的应用

针对数控机床状态数据实时采集造成的占用大量存储单元,存储器过度消耗这一问题,为使海量的过程数据易于存储和回调,提出了一种基于旋转门(SDT)的改进算法对数据进行压缩。该方法能够根据数据的波动状态对容差进行动态调整;采用多模型寻优方法进行函数拟合;并根据拟合的误差保存对压缩精度影响较大的点。从而保证在尽量不丢失有效信息的情况下存储更少的机床状态数据,具有较好的压缩效果。

基于改进遗传算法的列车运行曲线优化

传统遗传算法很早就在列车运行优化研究中得到了应用,但是由于种群中染色体进化方向的不确定性和局部搜索能力不足,导致收敛速度缓慢和求解质量低下。针对以上问题,本文提出一种改进型遗传算法,对列车运行曲线的生成进行研究。以列车运行能耗最小为优化目标,将行车安全、准点和精确停车等约束条件转化为惩罚函数,同时以工况序列为遗传个体进行求解,为加快种群收敛速度和提高解的质量,设计包含准点调整和局部搜索的种群进化方向引导机制。仿真结果表明,改进后的算法适用于多约束的列车运行优化问题,有效提升了收敛速度,优化结果相比于简单遗传算法和自适应遗传算法更加节能。

基于距离预测分组的ALOHA算法

针对传统ALOHA算法存在的吞吐量小、传输时延大等不足,提出了基于距离预测分组的ALOHA算法。该算法根据传输功率估计标签和阅读器之间距离,并根据距离估计结果将标签划为多个组,然后采用ALOHA算法对组内的标签进行相应的识别,减少标签碰撞概率,最后在MATLAB平台上进行了仿真实验。结果表明,相对于其它防碰撞算法,该文算法大幅度提升了系统的吞吐量,有效减少了平均传输时延,具有良好的实际应用价值。

北斗导航接收机空时自适应干扰抑制算法研究

导航接收机常工作于复杂的电磁环境下,易受到电磁等干扰,导致其导航定位功能的精确度降低。针对这一问题,提出了空时自适应干扰抑制算法。该算法在不增加阵元的前提下,通过时间抽头来增加天线阵列的自由度,由此增加可处理干扰的数目,增强对宽带干扰和窄带干扰的抑制能力。通过MATLAB仿真验证了该算法的有效性。

基于劈窗算法的Landsat 8影像地表温度反演

陆地表面温度(LST)是表征地表能量交换和地面特征的重要指标,目前遥感技术逐渐成为区域和全球尺度上LST反演的一种便捷工具,而采样不同算法及不同影像的热红外遥感LST反演研究层出不穷,其中基于Landsat数据的反演成果尤为突出。文章利用劈窗算法对Landsat 8遥感影像进行地表温度反演,对比探讨了根据经验值与借助MODIS热红外数据两种不同方式的LST反演结果,并进行北京市热红外波段辐射亮度温度比较,针对地表温度分级进行统计,分析了当地地表温度分布趋势。结果表明:劈窗算法下Landsat 8数据的反演温度更接近实际温度,精度较高且优于MODIS产品;北京市地表温度空间分布格局受地物结构与反射率所制约,高温区主要集中分布于中东部,中低温区分布与林地及水体分布结构较为吻合。