基于云计算架构的分布式数据挖掘研究

物联网的快速发展对数据挖掘系统提出了新的要求,传统的分布式数据挖掘系统已经无法满足物联网数据挖掘处理的要求.在基于不可信节点的云计算架构基础之上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,实现分布式数据挖掘无缝接入云计算系统,以满足物联网的需求.     

基于排队论的火车站售票排队系统的分析与研究

运用排队模型理论对火车站售票排队系统进行模拟仿真,通过分析模拟出售票窗口的数目对火车站售票排队系统的影响.火车站可以根据客流量动态控制售票窗口数目,有效地为车站节约成本,增加旅客的满意度.应用MATLAB模拟运算结果与成都火车北站实际数据进行对比分析,证明该仿真系统的有效性.     

各组合模型在GPS高程拟合中的应用研究

针对单一模型自身存在的局限性,提出了最优非负变权GPS高程拟合模型。该模型以最小二乘拟合估计、主成分估计、半参数估计3种单一模型的预测结果为组合预测值, 以预测误差平方和最小为目标, 通过规划法求解变权系数, 并与最优加权组合模型、BP神经网络组合模型进行了对比。结果表明, 最优非负变权组合模型能有效综合单一模型的优点, 利用动态的权值进行预测, 综合精度较高, 能够提供更准确的结果, 在GPS高程拟合中的应用是可行的。     

一种整周模糊度快速求解的改进LAMBDA方法

本文提出了一种改进LAMBDA方法:在确定Z变换后的模糊度时,改变以往对所有历元的模糊度全部进行搜索的做法,而是通过设置合理的条件,将搜索与直接归整有效地结合起来,从而减少了模糊度的解算时间,提高了解的效率。文章最后利用实测GPS数据验证了改进效果。     

SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演

研究了GPS干涉反射技术GPS-IR(GPS-Interferometric Reflectometry);在利用GPS卫星SNR信号进行积雪深度探测的基础上构建了支持向量机SVM(Support Vector Machine)辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型;对积雪深度进行时间序列预报和与传统GPS-IR积雪探测模型进行精度对比分析。实验结果显示,相比传统GPS-IR雪深反演模型,SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型的雪深预报结果的精度更高,也更符合实测雪深的变化趋势,可为地面积雪雪深反演提供新方法。     

基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取

针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题,该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合,通过结合Relief F和RFE进行特征优选,以减少信息冗余的影响。其次,基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征,采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后,为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现,将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明：利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度,总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果,总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时,总体精度有所增长,提高了7.55%。     

多卫星系统最小可探测偏差仿真分析

针对单系统定位中存在的不足,主要对G PS、北斗以及两者的组合系统的最小可探测偏差进行仿真分析。仿真结果表明：G PS 与北斗双系统组合定位导航存在明显的优势,最小可探测偏差相较于单系统而言要小,组合系统内部可靠性高于单系统。     

GPS信号转发器技术的发展和应用

为弥补在峡谷、建筑物、被遮挡等区域全球定位系统（GPS）定位耗时过长或根本无法定位的问题,近几年来基于GPS系统的各种区域增强或区域辅助的定位方法得到了较快发展。在介绍转发器技术的基础上,分析了其定位模型。为不良区域的GPS定位提供了有益参考。     

几种确定似大地水准面方法比较

利用GPS点水准联测数据,通过曲面拟合的方法得到高程异常值;重点探讨了在同一组数据下分别采用二次曲面、多面函数、神经网络和样条函数等拟合方法;通过实例验证这些方法的可行性,同时对各种方法的精度进行了比较。     

基于AIC准则的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文采用AIC准则优化RBF神经网络参数的方法进行GPS高程拟合,在建立网络模型过程中,对不同的聚类半径由最近邻聚类法求出不同类别的聚类数目及相应的聚类中心和初始扩展常数,通过对不同类别分别进行调整扩展常数的网络训练,求出其最小AIC值,再根据AIC准则确定结构最优的RBF网络模型。实验结果表明:这种方法为确定最优RBF网络模型的隐节点数目及相应参数提供了途径;拟合精度较高,在较平坦测区可以替代三等水准测量。