数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。     

一种基于扩展Petri网的过程集成方法

从基本Petri网的概念出发,考虑过程建模中过程的输入、输出、执行机构(或资源)等信息,提出一种用于过程建模的扩展Petri网--Process-PN,给出了良定义Process-PN、分离的Process-PN等概念,在此基础上针对分离的过程,提出了一种基于Process-PN的过程集成方法和算法,对系统过程集成的具体实施提供了一种有效的方法.     

CBM与IETM集成中的数据模型设计及运用

针对现有交互式电子手册(IETM-Interactive Electronic Technical Manual)与基于状态维修(CBM-Con-dition Based Maintenance)系统集成设计中对接口数据的特点类型、结构模式及运用过程缺乏规范化设计的不足,基于开放系统体系结构(OSA-CBM),对集成中的数据内容进行了统一建模,规范了OSA-CBM 6层数据类型与3级CBM系统、4种集成方式的相互关系.面向CBM与IETM集成应用,提出了3种数据结构模式及其运用过程,有效解决了集成接口中的数据模型设计问题.     

装备CBM与IETM智能维修系统的集成研究

现代装备维修由以手册为中心的事后检测发展为以信息为中心的状态分析,先进的分析技术集成于装备及其服务中.针对基于交互式电子技术手册(IETM)智能化维修系统在数据交互和诊断推理过程中的互操作性要求,提出了面向开放系统体系结构(OSA-CBM)的基于状态维修(CBM)系统与IETM系统的集成框架,框架给出了CBM与IETM的4级集成方式,并采用观察者模式接口模型,实现了多级集成中对数据交互的重用性要求.     

综合评价指标权重确定方法

针对目前权重信息集结算法存在的局限性,剖析了权重信息中蕴含的"弱差异性"和"强差异性",提出了一种基于关联度和诱导有序加权平均(Induced Ordered Weighted Averaging,IOWA)算子的权重信息集成方法,该方法采用关联度来度量权重信息中的差异性,运用IOWA算子集成权重信息,并通过装备管理工作考评指标权重确定实例,验证了该方法的可行性、有效性。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

基于灰色系统理论的目标方位估算及应用

针对潜艇作战过程中依据目标方位变化判断战场态势的军事需求,根据灰色系统理论,以实测目标方位序列为原始数据,建立GM(1,1)模型,深入挖掘其内在规律性,对目标方位序列的变化趋势进行科学分析,并估算未来时刻目标方位,用于战术态势判断、检验目标运动要素解算和战术绘算的准确性,以及干预目标运动要素解算,以期望利用有限的数据,获得最大限度的信息,为潜艇指挥员提供决策支持。     

众包标签的双重置信度推断算法

标记者的知识水平、评价标准等均具有显著差异,导致收集到的标签质量参差不齐,提高标签和学习模型的质量对众包标签中学习起着关键作用。针对众包标签推断问题,提出了一种双重置信度推断算法,分别从数据分布特征及标签信息两方面计算得到标记者置信度,再通过此置信度推断数据集的集成标签,以此提高集成标签的质量。实验结果表明,与其他仅使用标签信息的推断算法相比,所提算法可以得到更优结果。     

一种预警探测信息系统数据集成框架

信息化作战对系统互联互通互操作、信息共享要求高。在分析了两种数据集成方法在辅助决策方面的优缺点的基础上，结合预警探测系统数据处理实时性的要求，提出了一种新的数据集成框架，并就数据仓库数据模型、实时中间件结构以及变化数据的XML文档结构及其在ODS层的更新算法等关键问题进行了讨论。     

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

基于位置信息的无线传感网络路由改进

基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n).     

缺失数据下基于直觉模糊的动态威胁评估

针对空中威胁目标动态变化特点及面临的信息缺失问题,提出了一种缺失数据下基于直觉模糊TOPSIS的动态空战威胁评估方法。首先运用直觉模糊集确定不同时刻目标属性决策矩阵,同时将采用IOWA算子的空值估计算法运用到直觉模糊集理论中,填补缺失数据;采用熵原理与直觉模糊集相结合确定目标属性的客观权重,结合专家给出的主观权重求解出目标属性的综合权重,并由泊松分布法确定时间序列的时间权重。仿真结果表明该方法的可行性和有效性,在信息缺失时能直观地描述出威胁的动态变化趋势。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

大肠杆菌转录起始位点的计算定位方法

根据已有的启动子识别算法,提出了一种基于滑动窗口的大肠杆菌转录起始位点(TSS)计算定位方法,通过在启动子信号特征中引入复合模式来改进识别分类器,并将其用于滑动窗口序列,在合理限定的TSS定位范围内依次计算各个序列位置的TSS似然得分,再利用TSS与翻译起始位点(TLS)的距离分布信息作为TSS的位置得分,两者相结合来进行位置预测。对大肠杆菌真实数据的测试表明,算法可以大幅度减少假阳性结果,实现对真实TSS位置的有效预测。     

带时间窗的多无人机航迹规划两阶段启发式算法

带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

递归划分的标签约束可达性计算方法

现实世界中的图往往在结点和边上包含描述信息,可达性查询是图数据管理和挖掘中的基本操作之一。针对图数据中标签约束的可达性计算问题,提出一种基于递归划分的可达性计算方法 RP-Hop。该算法基于层次划分思想,利用独立集性质,在保持标签和可达性前提下对大规模图进行递归划分,并结合贪婪扩展思想和递归编码,为标签约束的可达性查询提供压缩索引。经过合成和真实数据集上的实验,结果表明,RP-Hop算法不仅降低了索引大小和构建时间,而且提高了查询效率。     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

IETM与CBM的系统集成应用

针对IETM(Interactive Electronic Technical Manual)与CBM(Condition Based Maintenance)系统集成的现实需求,分析了CBM系统的功能特性、信息流程、故障监测报告和健康评估方式,结合IETM故障诊断功能和外部应用接口设计,提出了基于故障警报的集成、基于故障定位的集成、基于维修决策的集成和基于状态数据的故障预测集成4种集成方式,并以OSA-CBM(Open System Architecture for Condition Based Maintenance)接口信息规范为标准设计集成接口,保证了集成的通用性。