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题名MEMS航姿测量系统在航海领域的设计研究
被引量：2
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作者
熊方
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机构
四川现代职业学院电子信息技术系
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2017年第5X期37-39,共3页
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基金
四川省教育厅科研资助项目(17SB0471)
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文摘
航姿自动测量系统是当前船舶的重要助航设备之一,对于船舶的航行安全,自动驾驶等,具有重要的意义。针对当前航姿自动测量系统成本高,复杂性高的问题,本文提出一种基于低成本MEMS惯性和磁传感器的姿态和航向参考系统(AHRS),研究其在船舶航行领域中的应用,设计航姿测量系统中航向、姿态测量的数学模型。并通过实验证明提出的方法能够保持较高的工作稳定性和有效性。
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关键词
航姿测量
MEMS
航海
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Keywords
attitude measurement
MEMS
navigation
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名变精度粗糙集的区域属性约简及其结构启发算法
被引量：7
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作者
熊方
张贤勇
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机构
四川现代职业学院电子信息技术系
四川师范大学数学与软件科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第11期2954-2957,2978,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61203285)
四川省教育厅科研项目(15ZB0028)~~
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文摘
采用二分类情形与三支决策区域,研究变精度粗糙集(VPRS)两类属性约简及其结构启发算法。首先,依托三支决策区域构建分类区域,提出分类区域保持(CRP)约简与决策区域保持(DRP)约简,得到对定性属性约简的量化扩张性,设计基于核的结构启发算法;然后,研究两类区域约简的强弱关系,设计由强至弱的结构启发算法,得到二支决策拓展为三支决策的约简改进;最后,利用数据表实例与UCI数据集验证区域约简及其启发算法的有效性。
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关键词
变精度粗糙集
属性约简
三支决策
结构启发算法
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Keywords
Variable Precision Rough Set （VPRS）
attribute reduction
three-way decision
structural heuristic algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法
被引量：5
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作者
郭聃
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机构
四川现代职业学院电子信息技术系
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期313-319,329,共8页
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文摘
传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺。对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法。采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文。设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性化排序。实验结果表明,该算法在保持推荐准确性的前提下,提高了推荐的多样性和个性化。
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关键词
协同过滤推荐系统
隐马尔可夫模型
神经网络
机器学习
贝叶斯个性化排序
推荐多样性
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Keywords
Collaborative filtering recommender system
Hidden Markov model
Neural networks
Machine learning
Bayesian personalized ranking
Recommendation diversity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合算法的通信用户规模预测
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作者
燕敏
王春洁
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机构
四川现代职业学院电子信息技术系
电子科技大学成都学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第23期25-28,共4页
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文摘
考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解,避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息,只有局部信息引起的收敛速度慢,精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA-SVR算法建立通信用户规模预测模型,针对2010—2012年通信用户规模进行预测,实验证明基于混合算法的通信用户规模预测模型的预测精度高,稳定性较好,相比另外两种算法,具有较强的优势。
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关键词
通信用户规模预测
混合算法
支持向量机回归预测模型
人工鱼群算法
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Keywords
communication user scale forecasting
hybrid algorithm
support vector machine regression forecasting model
artificial fish swarm algorithm
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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