聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

浅析编、解码的信息加工机制在英语听力教学中的应用

英语听力教学中,对听力内容的理解是关键。听力理解是语言信息刺激学习者大脑语言中枢,语言中枢的相关神经元被激活并联结从而将信息加工成为语言意义的认知反应过程。这期间既有自下而上的逐字逐句的信息解码方式,也有自上而下偏重整体识别,对信息进行预测、检验和证实的解码方式。还有语言信息在语言中枢的储存,整合,转化为可被学习者理解的意义的编码行为。本文以信息加工的交互模式和心理学的联结主义模式为理论指导,对听力理解中,操作听力信息的解码与编码两种方式进行分析,并以此指导英语听力,探索其在听力教学中应用。     

浅析南京广电集团融媒播控中心异构编码复用传输系统

本文介绍了南京广电集团融媒播控中心异构编码复用传输系统的设计、网管及监测方案,对基于无压缩视频IP流的编码复用系统及多种异构传输方法在广电的应用提供了新的思路。     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗，提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先，建立了射频识别驱动的生产进度评估方法，并以生产进度数据作为输入，构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型；其次，依据预测的机床等待时间，提出了机床状态切换方法，以降低机床能耗；最后，通过一个电梯零部件制造车间的案例分析，表明该方法的预测误差仅为4.1%，同时将机床等待过程能耗降低了57%，实现了制造车间的节能减排。     

基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究

在计算机系统运行以及研究环节中,会存在大量的规模效应,此类状况难以避免,要想有效解决此类问题,就需要利用分布式的处理方式,开展对文件系统的分析。文章对分布式多维联机分析过程(MOLAP)的数据模型进行了分析,从维编码的算法、映射归约(MapReduce)算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于嵌入式零树小波编码的土族盘绣图像压缩研究

随着国内外互联网技术的飞速发展,图像应用范围不断扩大,对图像编码提出了更高的要求。土族盘绣与土族人民的生活息息相关,承载着土族的历史与文化。基于此,主要介绍了嵌入式零树小波编码算法的理论知识体系,分析了土族盘绣图像的分解与重构方法,完成了土族盘绣图像的压缩工作,有效解决了图像存储和传输问题,对土族盘绣艺术传承与保护具有重要的现实意义。