基于伸缩窗口和等级调整的SNM改进方法

对基本邻近排序算法(basic sorted-neighborhood method,SNM)进行分析,指出其不足,提出了SNM算法的一种改进方法。采用变步长伸缩窗口,动态改变检测窗口大小,避免漏配问题,并减少不必要的比较。采用动态调整等级法,根据记录相似度调整字段等级,并通过等级法将字段等级转换为权重,解决了人为赋予固定权重主观性强、不准确的问题。通过对实际系统中的数据进行测试,验证了方法的有效性和优越性。同时,这两种方法适用于大多数基于排序—合并的相似重复记录检测方法,提高了相应方法的效率和准确度。

领域无关数据清洗研究综述

对领域无关数据清洗的研究进行了综述。首先阐明了全面数据质量管理、数据集成和数据清洗之间的关系,着重说明了领域无关数据清洗的特点。将领域无关数据清洗方法分为基于特征相似度的方法、基于上下文的方法和基于关系的方法分别介绍。最后对领域无关数据清洗的研究方向进行了展望。

基于改进层次分析的数据质量综合评估

针对数据质量综合评估,采用二次变权的思想对传统层次分析(AHP)法进行改造,通过使用局部状态指数变权算法对影响因子的实测值进行激励或者惩罚,再将影响因子常权向量与激励或者惩罚过的影响因子实测值变权向量进行合成并二次变权,从而得到局部变权向量,并将该局部变权向量作为影响因子的最终权重向量。通过二次变权,既反映了专家对影响因子相互间重要程度的经验值,又体现了最终决策者对影响因子实测值不同状态所想体现的激励或惩罚的调节措施,使得评估的结果更加贴近实际,可信度更高。

数据清洗及其一般性系统框架

数据清洗是提高数据质量的重要手段之一。从数据产品与传统的有形产品、软件产品相类比的视角,研究数据清洗及其系统框架。数据清洗是数据质量研究的起点,从数据质量发展的角度明确数据清洗的地位和作用,并将其类比为其他产品形式的故障诊断与维修。对数据清洗做了10点说明,进一步澄清了其基本内涵;将数据清洗与数据集成进行了比较分析,指出二者是同等的数据质量概念。提出了数据清洗的一般性系统框架,其由准备、检测、定位、修正、验证5部分组成,允许在多处停止以完成不同的数据清洗任务,是一个柔性的、可扩展的、交互性好的、松耦合的框架。

基于STFT与G函数相结合的短波DFH跳检测方法

差分跳频利用频率的跳变携带信息 ,只要正确检测出每跳的频率 ,就可以恢复出信息 .本文提出一种基于STFT的跳检测方法 ,并与G函数相结合来分析短波DFH信号在每跳时间间隔内的频率特性 ,以检测可能的跳频率 .仿真结果表明 ,在短波信道几种可能的情况下 ,检测效果良好 .

基于蚁群特征选择的相似重复记录分类检测

为实现相似重复记录的检测,提出一种基于蚁群算法特征选择的分类检测方法。将相似重复记录检测看成二分类问题,定义了字符串型、枚举型和日期型3种典型属性类型的相似特征和归一化算法,以两记录的相似特征向量作为分类器的输入进行检测;建立了以召回率、准确率和特征规模综合最优的特征选择多目标优化模型,并根据问题特点将多目标模型转化为单目标模型,应用蚁群算法设计了模型求解算法。最后,用欧氏距离分类法和支持向量机2种分类器验证了该方法的有效性。

工程塑料在电子设备中的应用

工程塑料以其独特的性能优势及易加工性而被大量应用于电子设备中。阐述了工程塑料的性能和成型方法,分析了工程塑料的选材问题,详细讨论了电子设备中塑料件结构设计和机箱设计应注意的问题。

一种适用于低信噪比的ML载波频偏估计方法

与传统的连续导频符号设置相比,等间隔导频符号设置的最大似然载波频偏估计具有更高的估计精度,但低信噪比门限也较高。在分析导频符号位置对频偏估计范围影响的基础上,提出了一种新的基于等间隔导频符号的最大似然载波频偏估计方法,推导了该方法的频偏估计范围和低信噪比门限,并对理论分析结果进行了计算机仿真验证。结果表明当载波频率偏移介于[-0.45,0.45]rad时,该方法可以在不增加导频开销的前提下,将低信噪比条件下的载波频偏估计精度提高近17 dB。

一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统

提出了一种求解子集问题的基于图的蚂蚁系统。针对子集问题,定义了构造图和等效路径,提出了基于等效路径增强的信息素更新策略,将问题的无序信息转化为对蚂蚁的有序影响,增加蚂蚁搜索路径的信息量。引入路径变异机制,通过路径的改良调节信息素分布,防止算法陷入停滞状态。将信息素更新分为三种情况:本次迭代最优更新、变异更新和本次迭代不更新,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析了算法复杂度。以多维背包问题为例,对该蚂蚁系统的性能进行了测试,验证了系统的有效性和优越性。

计数式TOD跳频码发生器算法的构造

为同步长周期的跳频码序列,必须使用实时时间TOD。一种新的眼光是将跳频码发生算法看作是对TOD这一特殊“信息”序列的“分组加密“变换。单调递增的计数式TOD是目前常用的TOD序列形式,然而,现有的跳频码发生算法并不适应长周期、单调递增计数式TOD的使用,该文讨论了分析、改造跳频码序列发生算法使之适合长周期单调递增计数式TOD的需求、又保持良好跳频特性这一重要任务。

存在阵元位置误差时的信号DOA估计

在超分辨测向领域 ,阵元位置误差往往会导致测向性能急剧下降 ,因此必须进行有效的校正。该文基于子空间基本原理 ,提出了一种有源校正法 ,其优点在于收敛速度快、所需校正信号的方向不必准确已知。计算机模拟结果表明 ,采用该方法完成误差校正之后 。

跳频码序列的统计检测

实际使用的跳频码伪随机序列的测试建议采用以理想跳频码序列为目标的x^2统计检测。以实际研制的专用芯片为例,描述了统计检测的结果。

含缺失属性值的问题数据检测与修复

为更加准确地对问题数据进行检测及修复,针对存在属性值缺失的情况,提出综合利用数据质量规则与FellegiHolt方法进行数据质量检查的策略。针对不同的检测需求,分别设计以问题数据定位和问题数据修复为目标的检测算法,提出相应算法以解决问题数据的修复以及缺失数据的填充问题。分别利用实例数据与生成数据进行实验,实验结果表明,该方法对问题数据进行检测的召回率和准确率有明显优势,两种检测策略在进行问题数据检测时的效率也有较大差异。

结合局部敏感哈希的k近邻数据填补算法

k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高。为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的k NN数据填补算法LSH-k NN。首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型、数值型以及混合型缺失数据分别提出对应的局部敏感哈希方法,对每一条待填补的不完整记录进行局部敏感哈希,按得到的哈希值找到与其疑似相似的候选记录;最后在候选记录中通过逐个计算相似度来找到其中相似程度最高的k条记录,并按照k NN算法对不完整记录进行填补。通过在4个真实数据集上的实验表明,结合局部敏感哈希的k NN填补算法LSH-k NN相对经典的k NN算法能够显著提高填补效率,并且保持准确性基本不变。

分布式数据库数据同步技术研究

针对分布式数据库要求,在研究Oracle及相关系统的基础上,分析比较了几种数据同步技术方案的实现原理和优缺点,并讨论了其适用场合.

基于可加性模糊系统原理的差分跳频G函数算法

差分跳频是CHESS电台的核心技术 ,它主要归结于一种G函数算法 ,这种G函数集跳频图案、信息调制与解调于一体 .本文提出了一种新的基于可加性模糊系统的G函数算法 ,并对该算法产生的跳频图案进行了检验 .结果表明 ,该算法产生的跳频图案具有良好的随机性和均匀性 ,并具有对初始条件的鲁棒性 .同时 ,分析表明该算法具有较高的复杂度。

电子设备机箱设计

机箱设计作为电子设备结构设计的主要内容,已成为实现设备技术指标的重要环节。本文阐述了电子设备机箱设计的准则,提出了机箱设计的模块化、小型化和造型设计理念,详细讨论了几种常用机箱结构设计应注意解决的问题。

差分跳频组网及其特性分析

本文在阐述短波差分跳频原理的基础上,首次提出了差分跳频组网所需要的参数种类,重点分析了其组网方式,扩展了跳频同步组网的定义范围,并重点对差分跳频异步组网性能进行了相应的理论推导,利用概率统计的方式,探讨了差分跳频异步组网的网间多址干扰概率与组网数的关系,研究了异步组网效率与网间多址干扰概率的关系,得出了一些有益的结论.

实体分辨研究综述

实体分辨是数据集成、信息检索等领域的重要研究内容,目的是发现数据集合中的不同实体和同一实体的不同描述。将实体分辨过程划分为数据分块、记录比较和匹配决策等3个主要步骤。从记录聚集方式的角度介绍了实体分辨的数据分块方法;从字符串划分粒度的角度分析了实体分辨的记录比较方法;从记录关联方式的角度阐述了实体分辨的决策模型。最后对实体分辨研究下一步需要解决的问题进行了展望。

Turbo码中交织器的设计及其性能

在 Turbo码理论中 ,交织器的选择具有重要的地位。讨论了各种交织器的性能 ,给出了提高线性同余交织器有效自由距离的公式 ,提出了一种对称交织器的选取方法 ,并用 SOVA算法对行列交织器、随机交织器和所选定的交织器的性能进行了比较 ,给出了基于距离谱的一些解释。仿真结果表明 ,用提出的方法所设计的交织器具有较好的性能 ,且具有实现上的优点。