基于不同邻近标签数选择的LANDMARC定位算法研究

对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性.     

区块链技术在教育领域的应用现状与展望

区块链本质上的去中心化和安全特性,使得其很适合于解决目前教育领域面临的困难.本文首先介绍了区块链的基本技术原理,包括区块的结构和区块链的构成、区块链技术平台的体系结构、区块链的分类、共识算法、智能合约.接着分析了目前教育领域发展的终身教育和跨地区教育的新形势,以及传统数字化教育系统面临的主要问题.然后从教育相关信息的多方共享和验证、学习过程跟踪、激励和学习路径塑造、学习评估、教育管理与决策辅助等几个方面对区块链技术在教育领域的应用现状进行了介绍和分析.最后总结了目前区块链技术应用到教育领域的主要问题,并展望了未来的发展方向.     

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。     

锥形束重构解析算法的研究历程及内在联系

本文提出了锥形束重构解析算法研究历程中的主要问题,阐述了锥形束重构领域相关数学理论和数值计算方法建立与发展的脉络,剖析了锥形束重构研究过程中各算法的内在联系。指出了该领域今后研究工作的某些关键问题。     

卡尔曼滤波在InSAR噪声消除与相位解缠中的应用

相位解缠作为InSAR技术中的关键步骤,一直是研究的难点和热点。通常的相位解缠方法在相位解缠前首先必须进行噪声消除,而卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现了相位解缠与噪声消除一并处理,成为一种相位解缠新途径。并提出了卡尔曼滤波在相位解缠与噪声抑制中的一种新算法。     

基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

一种拓扑保持的折线简化算法研究

通过分析Douglas-Peucker折线简化算法之不足,提出了一种基于二叉树数据结构的折线简化算法,解决了传统算法的自相交问题。对于GIS数据简化压缩及制图综合具有很高的实用价值。     

平缓地区地形湿度指数的计算方法

地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。     

基于微粒群优化算法的空间优化决策

空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。