基于移动Web服务的位置感知系统模型研究

针对位置感知系统在具有高度分布、自治,网络拓扑结构动态变化特性移动无线网络中应用的需求,在分析传统位置感知系统特点的基础上,本文提出利用移动Web服务技术构建位置感知系统模型的思路,设计了具有注册发布、发现匹配运算以及广播使用位置感知服务等功能的框架模型与服务交互模型,并实现了基本的算法.对于位置感知系统的理论与应用研究具有一定的参考价值.     

基于Android平台的移动位置信息服务开发研究

在移动设备上整合设备位置信息并访问服务器,以获得个性化的基于位置的信息,已成为当前信息服务的一种趋势.Android作为新一代智能手机平台,在开发框架中提供了对位置服务、远程通信的系统级支持,使开发人员可以使用Java语言较方便的开发此类应用.本文介绍了Android平台的架构及模型组件,并研究了基于Android平台...     

基于位置的服务在车联网系统中的应用

车联网作为物联网在汽车行业的应用领域之一,是汽车智能化的重要发展方向,介绍基于位置的服务,并详细描述该服务的一个应用实例：一套完整的基于位置服务的车辆调度管理系统;介绍该系统的部分功能模块的详细功能以及该系统在实践中的应用,说明该系统应用前景和社会效益。     

基于J2EE和Oracle Spatial构建LBS地图服务

该文介绍了基于信息服务（Location Based Services,LBS）的发展前景以及LBS组件化所具有的优点,遵循J2EE规范构建了基于J2EE和Oracle Spatial的LBS地图服务,分析了它的体系结构和流程,并用应用实例进行了运行验证,最后总结了该LBS地图服务设计的优越性以及还存在的不足之处。     

基于手机位置信息的实时路况信息服务

由于位置服务（LBS,Location Based Service）具有广阔的市场前景,特别是实时交通路况信息服务,更是国内外研究的一个热点。近几年来,研究人员已进行了一系列基于位置服务的研究,但通过手机定位信息来获取路况信息尚无研究提及。本文的主要贡献是首次提出基于手机的位置和移动速度为用户提供路况信息服务（LSBTIS,Location and Speed Based Traffic Information Service）。本文从国内外实时路况信息服务的研究现状、LSBTIS的实现原理、LSBTIS的优势以及LSBTIS的市场前景几个方面来探讨提出的基于手机位置和移动速度的实时交通路况信息服务。     

玩转位置信息服务

当李涛遇到徐少春，二人刚一见面，就擦出了一个新的火花——为中小企业打造一个基于位置服务（LBS）的全程电子商务平台。     

位置感知的自适应隐私保护策略

针对LBS(基于位置的服务)中多个节点在一个互不信任的分布式环境下合作计算时,任何节点可能获取其他节点的隐私信息及敏感数据的情况,提出了一种新的自适应隐私保护策略体系架构和执行模型。用该策略具体说明对哪些位置信息应该什么时候公布给谁,指明什么信息能被公布,要公布的情境维度的关键要素等问题,以解决动态变化的隐私客体位置访问安全和信息传输的快速性问题。通过一个原型系统运行实例结果表明了该自适应隐私保护策略的可行性和有效性。     

一种改进的位置信息服务方法

在许多情况下,移动主机需要获得网络中其他移动主机精确或概略的位置信息,即需要一种位置服务。在对目前现有的 5种位置服务即位置信息洪泛、DREAM位置服务、简单位置服务、反应式位置服务和GLS位置服务进行简单描述和性能比较的基础上,提出了一种新的位置服务,简单新位置更新服务(SNLUS)。它通过在位置信息表中增加“信息更新标识”对目前较好的简单位置服务协议(SLS)进行了改进。仿真结果说明,该算法可以用较少的开销获得较好的位置信息服务。     

基于位置信息的企业信息服务研究与实现

在移动数据库管理系统SwiftDB基础上,开发了一种企业信息管理业务模块定制工具——SwiftBMCT,利用软件复用思想,结合了模板机制与定制规则,允许用户自定义企业信息管理业务模块,将企业信息系统的相关功能延伸到移动终端上,通过触发机制,实现了基于位置信息的企业信息服务。     

基于k-匿名位置隐私保护的自适应学习模型

个性化k-匿名模型能够根据用户隐私偏好实现隐私保护,为用户提供控制位置隐私更多选择性,但由于设置隐私偏好的复杂性,就算最为注重隐私保护的用户也可能忽略一些问题。研究的目的是开发一个框架,帮助用户选择自己的隐私偏好,有效管理和获取来自匿名者的隐私内容。分析一组影响隐私配置选择因素,构建自适应学习模型来帮助用户做出正确的决定,保护他们的隐私信息。随着学习模型的成熟,将以最小的用户干预来管理各种情况下不同用户的隐私偏好,防止隐私泄露,并鼓励用户使用模型推荐的隐私设置。     

基于DTA的信息抽取技术研究

针对现有基于网页结构信息抽取技术的不足,提出一种基于确定性树自动机DTA（deterministic tree automaton）的信息抽取技术。其核心思想是通过将HTML文档转换成二叉树的形式,然后依据树自动机对待抽取网页的接收和拒绝状态进行数据的抽取。该方法充分利用了HTML文档的树状结构。依托树自动机将传统的以单一结构途径的信息抽取与文法推理两者相结合。经实验证明与同类抽取方法相比在准确率、召回率以及抽取所需时间上均有所提高。     

基于地形学标定的人脸眼睛定位

根据眼睛区域灰度固有特征,从灰度图像地形学标定的角度出发,找到眼睛点的候选集合.然后对平滑后的图像进行数学形态学的膨胀操作,以精简候选集合.最后用投影法对精简后的眼睛对进行验证,从而达到眼睛对精确定位的目的.通过不同质量的人脸数据库进行实验,该方法具有很好的光照鲁棒性,取得了较为满意的定位效果.     

基于自适应学习的文本信息过滤系统

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果。     

基于多Agent结构的地理信息服务研究

信息技术的迅速发展和对全球分布的地理信息的需求使在Internet上的地理信息服务成为可能。本文在分析了地理信息服务之后,提出了一个基于多Agent结构的地理信息服务模型,最后结合GML讨论了系统的构建问题。该模型可以为Internet上分布式的地理信息服务提供灵活、可变的体系结构。     

基于边缘信息的图像自适应插值算法

通过将图像分为非边缘部分和边缘部分,得出了一种基于图像边缘信息的图像插值算法.根据边缘部分映射点邻域图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的图像插值方法.应用该算法插值后的边界清晰、自然, 忠实地反映了原始图像的面貌,与传统的插值算法相比,其边界处理效果好且易于实现,实验也验证了该方法的有效性.     

基于Wi-Fi和自适应蒙特卡洛的移动机器人定位方法的研究

提出一种基于Wi-Fi和自适应蒙特卡洛的移动机器人定位方法.通过对实验环境中Wi-Fi信号的分布进行测试和分析,利用Wi-Fi信号强度的三角定位法,在ROS平台上实现Wi-Fi-AMCL室内初始化定位系统.对该方法和传统定位方法设计实验进行比较,结果表明前者不仅可以有效加快粒子的收敛速度、缩短机器人的定位时间,而且在一...     

基于模糊控制的自适应瓶颈带宽测量与定位采样方法

主动测量中探测包的发送方式即采样方法直接影响了测量的准确性。介绍常见的采样方法并对它们进行了分析。针对目前现有采样方法存在的不足,重点研究瓶颈带宽测量与定位中的采样方法,使用消融包列作为探测包,提出一种基于模糊控制的自适应采样方法。该方法能够根据网络流量的变化自适应地调整探测包的发送时间间隔。通过模拟试验对该方法进行了验证,并与其他方法进行了比较,结果表明该方法在降低测量噪声、提高测量准确性方面有较大优势。     

基于位置信息的非比对序列聚类方法

非比对序列相似性模型直接采用序列自身的统计信息来计算序列之间的相似度,具有运算速度快、聚类结果准确等优点。提出一种基于位置信息的非比对序列相似性模型,通过提取K词模型中每个词的Local Frequency(LF),计算对应K词的LF熵,并结合K词频率进行序列的特征提取,应用于蛋白质聚类。实验结果表明该方法能够有效地提取序列的信息,提高聚类的准确率。     

基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法

在分析海量生物序列时,现有的聚类算法存在着时间效率不高、准确率较低,以及聚类结果的生物意义不足等问题。针对这些问题,提出一种基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法。通过对生物序列使用K词计算其标准熵,将标准熵作为局部敏感哈希函数簇的特征向量,计算特征矩阵并应用于生物序列聚类。实验结果表明,该算法能够有效地提高时间效率和聚类的准确率。随着数据集的增大,也同样取得很好的效果,实验结果更具有生物解释性和实际意义。     

相关信息加权的自适应多标签分类算法

在文本分类中,传统单标签分类问题的解决方法无法简单地应用于多标签文本分类,现有的方法通常会通过单标签问题转化思想或者多标签自身算法改进实现对多标签的文本分类。提出一种相关信息加权的自适应多标签分类算法,该算法具有相关信息加权、自适应阈值调整、权重投票相结合的特点。实验结果表明,该算法的某些性能指标优于现有一些常用的多标签分类方法。