雷达对抗侦察数据关联规律挖掘模型研究

现代信息作战要求能对雷达对抗侦察系统侦收到的大量数据自动进行关联规律分析和挖掘,因此设计了雷达对抗侦察数据关联规律挖掘模型,包括雷达对抗侦察数据的处理流程模型、雷达对抗数据关联规律挖掘系统模型和雷达对抗侦察数据关联挖掘操作过程模型.     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。     

NASA研制月球挖掘机RASSOR能在月球上制造燃料与水

据报道,NASA工程师们正在研制一个装配有强大挖掘设备的月球土壤挖掘机样机,该样机能呈现多种不同形状,以完成多种任务,其可靠性足以执行数年的日常基础工作。NASA在一份声明中称,这台机器人样机被称为"土壤先进月表系统运行机器人"(RASSOR),"身体"两侧分别装有一个挖掘铲斗,能够反向旋转,一端提供牵引力,让另一端挖掘土壤。RASSOR现还处于初级阶段,尚不能进入太空,但尽管如此,其前景仍被看好。     

最数字

2700 2013年6月，考古学家在希腊北部城市阿吉罗斯发现一个保存完好的古代购物中心遗址，距今2700年。一位考古学家表示，这个古希腊柱廊遗址保存非常完好，甚至能够辨认出个体店铺。店铺并没有采用统一设计，说明店主自己设计和建造商店。在此之前，考古学家从未在希腊有类似发现。挖掘工作负责人、加拿大蒙特利尔大学古典研究中心教授雅克斯·佩莱奥特表示，这是一个非常独特的柱廊，每一个房间的风格都不同。阿吉罗斯发现的柱廊是迄今为止发现的年代最古老的占代购物中心，是一项独一无二的发现。     

机上无线局域网用户行为分析

随着无线网络的普及,用户的上网行为分析已经成为各单位提高服务质量、增长收益的重要途径。概述了Web日志挖掘的相关概念、方法和步骤。针对机上无线局域网的用户访问行为,对用户访问日志进行预处理,由日志中的旅客座位信息所关联到的旅客基本信息来确定旅客类别,通过计算分析用户的访问兴趣度,最终得出不同类别旅客的访问兴趣分布。     

基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。     

网络信息资源的挖掘、重组与服务模式浅议

简要探讨了网络环境下信息资源的挖掘、重组的基本方法和步骤，以及信息资源挖掘、重组后信息服务模式的创新。     

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。