基于覆盖聚类的大本体分块映射研究

在本体映射的研究中,本体分块映射是完成大规模本体映射任务的主要方法。但是目前本体分块方法存在以下不足:分块大小不适合映射,分块质量依赖于预先给定的参数。针对这些问题,综合分块的内聚与耦合程度,作为分块指标指导分块过程,改善分块及映射的质量,并重新设计了基于覆盖聚类的本体分块映射的方法,使分块不依赖于参数。实验结果显示,改进的方法对大本体分块映射问题是行之有效的。  

基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测

为能同时检测时间序列中的附加异常和革新异常，改进自回归模型，提出距离因子递推最小二乘(DF-RLS)线性预测算法。在此基础上，给出一种基于距离和DF-RLS的联合异常检测方法——DDR-OD。实验结果表明，与当前其他时间序列异常检测方法相比，DDR-OD的检测效果较优。  

CR系统中基于NPGP的功率控制算法

为解决认知无线电（cR）系统中认知用户对主用户的干扰及系统功率控制问题，在介绍认知无线电原理及其基本在线认知任务循环框图的基础上，将DavidGoodman等人提出的基于非合作带竞价博弈的功率控制算法应用到认知无线电系统中。与传统的功率控制算法相比，该算法不仅降低了认知无线电系统中认知用户的发射功率，而且降低了认知用户之间的干扰，提高了系统的整体性能。最后通过MATLAB仿真分析比较了带价格因子和不带价格因子两种情况下的性能。  

用AVHRR资料反演青藏高原东北部陆面温度和气温

利用1986年10月—1988年5月NOAA—9和NOAA—10两颗卫星的AVHRR通道1、2和4的资料和同期107个地面台站资料,建立由卫星资料反演地面温度和气温的二元、三元回归方程,并讨论了标准化植被指数NDVI在下垫面分区以及在反演陆面温度中的作用。  

用气象卫星资料估测甘南牧草产量

本文用气象卫星资料、数值化地形资料及常规气象资料建立了可用于业务的复杂地形下的牧草产量估测模式。  

用植被指数监测干旱并估计冬麦产量

探讨用ＡＶＨＲＲ／ＬＡＣ资料导出的多时相标准化差异植被指数（ＮＯＶＩ）监测干旱和估计冬麦产量的可能性。对甘肃省１９９１～１９９２年的干旱和造成小麦严重减产的原因进行了分析。结果表明，植被指数的相对变率分布与相应时期的２０ｃｍ土壤相对湿度和降水量的偏差场基本相似，但线性相关系数不高。如果取冬麦生育期的累积植被指数和累积降水量的相对变率则其间的相关系数将提高。冬麦整个生育期全县平均累积ＮＤＶＩ和相应县的冬麦平均每亩产量之间的线性相关已达较高的准确度。  

在植物生长周期内县级区域植被指数的时空演变特征分析

采用１９９１至１９９２年晴空时的ＮＯＡＡ卫星ＡＶＨＲＲ资料，计算甘肃省河东地区６０个县（市）作物和牧草生长周期内标准化差植被指数（ＮＤＶＩ）的平均值和标准差，并逐县绘制其时间演变曲线和直方图。选取以农作物、草地和森林草地混合为主的三类县作对比分析，研究县级区域植被指数时空变化与作物和牧草生育期的关系。分析１９９１至１９９２年度冬小麦生长周期内遇到严重干旱的情况，为干旱监测、估产和区分土地使用类型选择最佳时相提供依据  

超高清监控技术前瞻

4K超高清摄像机自推出以来，已在智能交通项目中的重要点位得以应用。相信随着时间的推移，与之相应的技术亦会得到快速发展，同时伴随超高清摄像机配套设施的进一步提升，4K在安防业的应用将会越来越广泛。