自适应选取聚类中心K-means航迹起始算法

为揭示多传感器观测数据的正态分布态势,实现对源于异类目标的跟踪,提出一种新的多传感器航迹起始算法,本算法主要特点是初始聚类中心的自适应选取以及对逻辑估计法的起始夹角修正。估计算法中采用不相似性度量阈值的角度衡量方法,同时还结合聚类数目自适应归纳及初始聚类中心的推演逼近,从而使单传感器的航迹起始估计算法可以应用于多传感器的航迹起始根据;然后对聚类后的数据采用修正的逻辑航迹起始算法起始目标航迹。蒙特卡洛估计表明,新的自适应K-means聚类估计区分呈团状分布的不同目标的能力好,且通过估计算法得到的目标非常接近真实目标位置。经过自适应聚类处理后的目标航迹起始估计可有效滤除杂波干扰,降低虚警概率,能够获得较好的多传感器航迹起始。     

水玻璃及其它浮选药剂对铁、锰分离的影响

高铁氧化锰矿在我国锰矿中占一定比例,为除去其中的铁氧化物,通常采用焙烧磁选。鉴于该方法存在着热耗大等问题,尚有不少研究者致力于用浮选法分离铁、锰氧化物的研究。本文即以大新氧化锰矿为例,介绍水玻璃等浮选药剂在铁、锰分离中的作用。     

基于iBeacon的智能导游系统设计

本文通过布局多个iBeacon信标，形成定位网络，在三维空间内识别信号强度，通过RSSI算法测试出距离从而解析精确的位置坐标。利用解析的位置坐标与预到达位置进行比对，通过ACO算法实现路线的最优规划，从而实现导游功能。当到达iBeacon设备（手机）附近，App自动执行语音播报，播报该区域的相关信息，实现简介推送功能。本系统基于MySQL数据库框架开发，利用MATLAB实现相关智能算法的调试，通过JAVA语言在Android studio上实现语音播报和测距导航的相关算法的数据处理。利用低功耗蓝牙（BLE）作为iBeacon信标，再通过多组iBeacon信标形成空间内的定位网络，最后通过软件实现在信标网络下的精确定位。改善了GPS室内信号弱无法导航的弊端，借助本系统即可了解当前所处区域的准确位置，获得导航指引，以及基点智能介绍的功能。为校园游览、旅游景区、展馆导引提供了智能导游的相关服务。为公司环境熟悉，场地介绍的智能化、无时间局限性、边界性提供了一种可靠的解决方案。