基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法

无线传感网络（WSN,Wireless Sensor Network）中节点触发与数据传输往往会呈现出某种活动模式,基于活动模式特性提出了基于活动的节点分簇算法（AACP,Activity-Aware Clustering Protocol）,将网络中的传感器 节点分成多个活动簇,并通过对节点的历史触发数据进行分析,结合分簇结果对当前发生的活动进行预测.基于活动预测结果,综合能耗均衡、节点剩余能量、传输能耗等影响因素,提出了基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法（AEBRP,Activity-aware and Energy Balanced Routing Protocol）.仿真实验中与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH,Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、基于跟踪的动态节点分簇算法（HCMTT,Hybrid Clustering for Multitarget Tracking in wireless sensor networks）和传感器信息系统中的高能效采集算法（PEGASIS,Power Efficient Gathering in Sensor Information System）进行比较,验证了AEBRP算法在维持网络能耗均衡、延长网络生命周期方面具有明显优势.      

聚类分析在空间信息智能处理中的应用研究

空间信息服务平台由于实施标准,技术规范和类型格式等方面存在不一致和含糊不明确性,且空间信息数据量过于庞大,为有效的从中获取符合应用需求的空间信息,将聚类分析应用于空间信息的智能处理当中。首先进行空间信息数据的特征提取、扩充和合并,然后结合粗糙集模型和K原型算法进行聚类分析,最后通过选择和设计合适的评价指标对聚类结果进行评价,为空间信息数据的规范化和标准化处理提供一定的技术支持。     

基于窄角扇束扫描的固体火箭发动机CT图像重建

为实现窄角扇束扫描方式下的CT图像重建,结合窄角扇束扫描方式的特点,对已有的重排算法进行了改进,加入了数据对齐环节,实现了窄角扇束扫描投影数据的同步性。为验证改进的重排算法的有效性,利用窄角扇束工业CT对某型固体火箭发动机进行CT检测,并分别用改进前后的重排算法对获得的投影数据进行重建。结果表明,改进后的重排算法重建的图像能够很好地反映固体火箭发动机的内部结构,对固体火箭发动机的无损探伤和寿命预估具有重要意义。     

Parameter Optimization Method for Gaussian Mixture Model with Data Evolution

To learn from evolutionary experimental data points effectively,an evolutionary Gaussian mixture model based on constraint consistency（EGMM）is proposed and the corresponding method of parameter optimization is presented.Here,the Gaussian mixture model（GMM）is adopted to describe the data points,and the differences between the posterior probabilities of pairwise points under the current parameters are introduced to measure the temporal smoothness.Then,parameter optimization of EGMM can be realized by evolutionary clustering.Compared with most of the existing data analysis methods by evolutionary clustering,both the whole features and individual differences of data points are considered in the clustering framework of EGMM.It decreases the algorithm sensitivity to noises and increases the robustness of evaluated parameters.Experimental result shows that the clustering sequence really reflects the shift of data distribution,and the proposed algorithm can provide better clustering quality and temporal smoothness.     

非线性回归支持向量机的SMO算法改进

为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化（SMO,Sequential Minimal Optimization）算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果.      

基于CELMS数据的月球东海微波辐射特性研究

根据月壤(FeO+TiO2)含量数据和"嫦娥2号"卫星CELMS数据,对月球东海地区微波辐射特性进行了研究。结果表明,在东海内部(FeO+TiO2)含量较高的地区,其正午和午夜时刻的亮温值都比较高,亮温差值也比较大,但亮温及亮温差值的分布随频率变化呈现不均匀性;Maunder撞击坑的(FeO+TiO2)含量较低,但其低频和高频亮温及亮温差值的表现正好相反;区域F(约10°S/106°W)、G(约5°S/104°W)和以(13°S/103°W)为中心的区域的微波辐射存在明显异常。这些区域的微波辐射特性对研究东海地区的形成演化过程具有重要意义。     

火星地形测绘研究综述

火星地形测绘是开展火星科学研究的基础。介绍了与地形测绘相关的火星探测任务,并对地形测绘传感器进行了分析。阐述了火星地形测绘摄影测量数据处理的基本原理,研究了基于SPICE库建立火星表面线阵影像严密几何模型的方法。讨论了火星地形测绘摄影测量数据处理中的光束法平差、密集匹配以及多线阵拼接等关键技术。在总结现有火星地形测绘任务特点的基础上,针对我国开展火星地形测绘研究提出了建议。     

运载火箭试验大数据存储架构设计与应用

运载火箭试验产生的数据量呈现出爆炸式增长,主要特点表现为数据种类多、数据密度大、数据持续时间长。传统单机部署和基于关系型数据库与文件的系统架构的不足逐渐显现,不同种类的数据不做区分存储,存储和查询效率低,数据无备份,存在单点故障导致数据丢失的问题,无法满足海量数据场景下的存储计算业务需求。利用大数据技术思想,针对运载火箭存储计算业务的需求,设计出一套运载火箭试验大数据存储架构,并给出了各存储组件的存储模型设计方法。通过实际工程应用表明：该架构具备良好的可靠性、可扩展性和可维护性,是一种切实可行的大数据存储架构设计,能够满足运载火箭试验数据的存储计算等业务需求。     

Real-time evaluation method of flight mission load based on sensitivity analysis of physiological factors

As the complexity of flight missions continues to increase, sending a timely warning or providing assistance to pilots helps to reduce the probability of operational errors and flight accidents. Monitoring pilots’ physiological data, real-time evaluation of mission load is a feasible technical way to achieve this. In this paper, a set of flight tasks including aircraft control, humancomputer interaction and mental arithmetic tests are designed to simulate five mission loads at different flight d...     

举手表决法在基因分类中的应用

根据自然界中相互熟悉程度较高的是一类的特点,提出举手表决法。举手表决法需要的参数较少,且分类之前不需要定义类的个数。通过使用举手表决法进行基因分类时,得到较好的结果,从而反过来证明举手表决法在分类方面具有可行性。