基于改进BKM聚类算法的WiFi室内定位方法

为了解决用户在室内定位中,依靠WiFi指纹定位存在精度不高、误差偏大的问题,提出一种基于改进二分K-means聚类算法的室内定位方法。通过层次聚类的思想对二分K-means聚类算法（BKM）进行改进,解决了BKM聚类算法需要提前确定聚类中心、导致指纹定位中聚类结果受初始聚类个数影响的缺陷,并结合变色龙算法（Chameleon）,将部分划分过细的簇合并,优化定位指纹库的可靠性。仿真实验结果表明所提出的方法有效降低了计算复杂度,提高了定位精度。此外,该方法与目前常用的BKM聚类算法相比,具有更好的聚类效果和定位精度。     

自适应邻域选择的FPFH特征提取算法

在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时 加快了运算速度,具有指导价值。     

基于改进BP神经网络的路由器流量预测方法

为了减少路由器的能耗,提出了一种改进的反向传播(BP)神经网络预测路由器流量的方法,在传统BP神经网络的基础上加入学习率自适应算法,提高路由器流量的预测精度和训练速度.运用MATLAB平台构建BP神经网络对网络流量进行建模、训练并预测.仿真结果表明:相较传统预测模型,运用改进的BP神经网络预测模型精度较高,训练速度较快,路由器可以更快、更准确地调整工作状态,实现了有效节能,具有很好的应用前景.     

BP神经网络在室内甲醛定量分析中的应用

针对室内低浓度甲醛气体的定量分析中,反向传播(BP)算法初始权重敏感性、容易陷入局部极值等问题,以遗传算法优化BP网络,对浓度范围在(0.002~0.06)×10 -6的30组不同浓度的甲醛气体进行定量分析.通过对室内气体中的甲醛气体的初始数据进行优化,将优化的权值阈值代入BP网络,进行浓度的回归分析,并与BP神经网络模型回归效果对比,结果表明:遗传算法优化BP网络方法运行时间约为BP网络的1/2,且预测精度明显高于BP网络.相较于BP网络,遗传算法与BP网络结合更适合处理甲醛气体定量分析问题.     

自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类及其应用

随着信息网络技术的飞速发展,如何对规模庞大的网络数据准确高效聚类并合理应用显得尤为重要。虽然模糊C均值聚类算法（FCM）已具有良好的聚类效果,但其对初始化敏感,在处理高维大规模网络数据时易陷入局部极值问题还未被完全克服。为了解决这两个问题,提出一种分布熵和平均位距改进的自适应蝙蝠算法,利用该算法对模糊C均值的参数进行优化。在此之上,将自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类应用于异常检测领域,提出了一种自适应蝙蝠算法优化的模糊聚类异常检测算法。理论分析和仿真实验表明,与前沿的粒子群优化FCM异常检测算法和FCM异常检测算法相比,该算法具有更好的聚类效果和检测性能。     

基于多核字典学习的软件缺陷预测

提出一种多核字典学习方法,用以对软件模块是否存在缺陷进行预测。用于软件缺陷预测的历史数据具有结构复杂、类不平衡的特点,用多个核函数构成的合成核将这些数据映射到一个高维特征空间,通过对多核字典基的选择,得到一个类别平衡的多核字典,用以对新的软件模块进行分类和预测,并判定其中是否存在缺陷。在NASA MDP数据集上的实验表明,与其他软件缺陷预测方法相比,多核字典学习方法能够针对软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,较好地解决软件缺陷预测问题。     

聚丙烯/线型低密度聚乙烯开孔泡沫的制备及吸油性能

以超临界二氧化碳为发泡剂,通过连续挤出发泡法制备聚丙烯/线型低密度聚乙烯(PP/LLDPE)共混物开孔泡沫,并用于吸油性能研究。文中系统研究了发泡温度、原料配比和口模直径对PP/LLDPE泡沫开孔结构和吸油倍率的影响,并研究了泡沫的亲油疏水性和吸油的重复使用性。结果表明,当发泡温度为170℃,LLDPE的含量为10%,口模直径为0.5 mm时,发泡样品的密度低、开孔率高、吸油倍率高;PP/LLDPE泡沫对水的接触角为137.8°,疏水性能好;对机油10次重复使用后仍具有很高的吸油倍率。因此,该复合开孔泡沫在污水处理、溢油事故和环境保护中具有潜在的应用价值。     

基于双对抗自编码器的跨模态检索

在自编码的学习过程中如何更好地保留原始特征及消除多模态数据分布的差异是一个重要的研究课题.因此,文中提出基于双对抗自编码器(DAA)的跨模态检索方法.使用全局对抗网络改进自编码器模态内重构过程,极小极大博弈的策略使模态内的原始特征和重构特征难以判别,更好地保留原始特征.隐含层对抗网络在生成模态不变表示的同时使模态间数据难以区分,有效减小多模态数据的分布差异.在Wikipedia、NUS-WIDE-10k数据集上的实验证明DAA的有效性.     

混合作用下地表水的水文地球化学效应研究

分析黄陵县境内混合前沮河、建庄川河和混合后沮河水化学组分特征的基础上,采用Cl~-质量守恒法对沮河与建庄川河的混合比例进行了计算,并结合Gibbs图和矿物饱和指数对地表水混合过程中发生的水文地球化学作用进行了阐释。研究结果表明:受混合作用的影响,汇入建庄川河后的沮河水中TDS、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-含量相对于汇入前沮河水明显上升,SO_4~(2-)含量明显下降,水质变差。混合河水中建庄川河水与沮河水的混合比例分别为69.26%和30.74%。Gibbs图显示混合前沮河、建庄川河和混合后沮河的水化学组分主要受岩石风化和人类活动的共同影响。在沮河水与建庄川河水混合过程中,由于方解石沉淀和石膏溶解及其影响下的去白云石化等水文地球化学作用形成了低Ca~(2+)、Mg~(2+),高SO_4~(2-)的Na-Mg-Cl型水。     

基于CPUfreq的DVFS节能技术的研究与实现

针对目前计算机系统普遍存在的功耗较大的问题,研究和实现了基于CPUfreq的DVFS节能软件;首先,分析和比较了计算机系统现有主要的功耗管理框架;然后,阐述了CPUfreq子系统及其框架结构,并基于CPUfreq子系统开发了DVFS节能软件,实现了对计算机CPU的动态电压频率调节(DVFS);最后,以720 p视频播放为应用实例,对使用DVFS节能软件后的计算机系统进行功耗测试;测试结果表明,DVFS节能软件可以实现对以PC为代表的计算机系统的初步节能。