基于Attention的AIS数据段相似性搜索模型

自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据中蕴含着与船舶交通相关的时间序列信息。基于AIS数据段的相似性搜索也成为智能船运领域的研究热点。AIS数据属于多维时间序列数据,传统的多维数据序列相似性搜索方法通过将原始数据进行降维,并在降维后的数据空间进行时序数据的相似性搜索。然而,此种方法计算复杂度较高,会极大程度地降低相似性搜索的效率。深度学习模型产生的二进制编码改善了时间序列数据搜索性能。基于注意力(Attention)机制的AIS数据段相似性搜索模型对时间序列数据中的时序信息与参数变量间的潜在关系进行同时获取与学习。基于Attention机制的Seq2Seq的相似性搜索模型结合了时间序列数据与Seq2Seq模型的特点,使用Seq2Seq模型中GRU编码器产生的二进制编码进行AIS时间序列数据的相似性搜索。相应的实验结果也表明这种基于Attention机制的模型具有优异的AIS数据相似性搜索性能。     

三维数据场的可视化

三维数据场是普遍存在的。本文给出一个三维标量场和矢量场的可视化方法：对计算或实测产生的离散数据重构三维连续场的分布,构造数据场的整体发光模型,并根据发光模型计算视屏投影区域上各象素点的光强值,采用直接体绘制（ｄｉｒｅｃｔｖｏｌｕｍｅｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）及视觉增强处理绘制出场的可视化图象,通过特征面处理绘制出场的局部分布图象。图象层次及细节丰富,反映了场的分布信息。系统具有较强的交互功能,静态、动态显示功能及友好的用户界面。     

坦克推进系统分段寿命试验统计分析

本文用生存分析方法,对坦克分段寿命试验进行了统计分析,并从理论上说明了坦克分段寿命试验的合理性.     

用于角度测量的加速度传感器输出信号的处理方法

本文介绍采用I-F(电流-频率)变换技术,利用抑制脉冲干扰的平均值数字滤波及基于最小二乘法的数据拟合方法,对用于角度测量的石英挠性加速度传感器的输出信号进行高精度数据处理。