检索结果-内蒙古大学图书馆

情报理论与实践 2023年第2期46卷 82-89,62页

作者：张海涛栾宇刘彦辉李佳玮吉林大学商学与管理学院吉林长春130012 吉林大学信息资源研究中心吉林长春130022

[目的/意义]突发公共卫生事件切实关乎公众自身利益,事件的高关注度极易形成一个庞大的舆情场域,若相关部门没有及时对负面舆情实施有效的引导,极有可能激发公众的恐慌情绪,威胁到社会稳定,严重时甚至对国家安全造成损害。[方法/过程]... 详细信息

[目的/意义]突发公共卫生事件切实关乎公众自身利益,事件的高关注度极易形成一个庞大的舆情场域,若相关部门没有及时对负面舆情实施有效的引导,极有可能激发公众的恐慌情绪,威胁到社会稳定,严重时甚至对国家安全造成损害。[方法/过程]从多维数据融合视角,把握突发公共卫生事件网络舆情演化特征,构建多维数据融合的突发公共卫生事件舆情引导逻辑框架。[结果/结论]形成多元的、立体的、切实可行的突发公共卫生事件网络舆情引导机制。

关键词：多维数据融合突发公共卫生事件舆情引导机制

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多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情演化特征研究

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情报理论与实践 2022年第12期45卷 170-177页

作者：马腾殷跃赵树宽李佳玮吉林大学商学与管理学院吉林长春130012

[目的/意义]随着互联网的普及,公民利用互联网及时接收到关于事件发展的各类信息,随时随地表达个人诉求与立场,进而形成强大的舆论场,同时也诱发了一系列的矛盾和问题,若未进行及时有效的引导和解决,可能会引发社会公众的恐慌,对社会稳... 详细信息

[目的/意义]随着互联网的普及,公民利用互联网及时接收到关于事件发展的各类信息,随时随地表达个人诉求与立场,进而形成强大的舆论场,同时也诱发了一系列的矛盾和问题,若未进行及时有效的引导和解决,可能会引发社会公众的恐慌,对社会稳定造成不良影响,甚至对国家安全造成威胁。[方法/过程]根据相关指数划分舆情生命周期,对舆情情感数据进行分类和提取,判断舆情主体情感倾向,识别并提取舆情话题,对网络舆情情感和话题随生命周期演化的特征进行分析总结,感知舆情情感倾向和话题内容。[结果/结论]精准解构突发公共卫生事件舆情发展特征,以期为有关部门应对突发公共卫生事件舆情问题提供参考。

关键词：多维数据融合突发公共卫生事件网络舆情舆情演化演化特征

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多维数据融合的虚拟知识社区个性化知识推荐研究

多维数据融合的虚拟知识社区个性化知识推荐研究

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作者：李泽中吉林大学

学位级别：博士

大数据环境下,知识数量不断增加,为用户提供参考依据和知识来源的同时,也带来“知识过载”等问题。用户开始逐渐依赖虚拟知识社区以解决知识获取、知识交流的问题。虚拟知识社区具有高密度、高价值的知识来帮助用户满足知识需求,用户可... 详细信息

大数据环境下,知识数量不断增加,为用户提供参考依据和知识来源的同时,也带来“知识过载”等问题。用户开始逐渐依赖虚拟知识社区以解决知识获取、知识交流的问题。虚拟知识社区具有高密度、高价值的知识来帮助用户满足知识需求,用户可以通过虚拟知识社区平台交流知识、共享知识、接受知识,并参加到知识推荐、知识反馈等知识服务中。虚拟知识社区的服务保障机制可以为用户提供有针对性的知识,营造良好的知识互动氛围,增强用户归属感。虚拟知识社区也存在大量低质、重复的碎片知识,还具有知识内容质量参差不齐、知识信息服务功能较为单一、服务层次较浅、平台的同质化现象严重等问题,原有的知识服务理论方法和方式手段已无法完全适应用户日益增长的多样化需求。用户在社区中生成知识内容、利用知识的同时,也留下了各种形式的行为记录数据,这些多维数据中包含大量的用户行为信息和个性化需求信息,如何利用这些数据开展知识服务、为用户提供更加优质和适配的用户服务内容也成为目前一个重要的研究方向。本文以虚拟知识社区为研究对象,从面向用户需求的视角出发,分析虚拟知识社区用户需求,并根据用户需求对虚拟知识社区数据进行了维度划分及融合,研究基于多维数据融合的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,探索虚拟知识社区个性化知识推荐效果评价方法,并提出相应的优化策略和建议。本文主要开展了以下六个方面的研究工作:(1)分析了用户需求的特征,包括需求表达的直接性、间接性、需求接收的实时性、需求服务的高效性以及形成原因,即任务驱动、知识偶遇以及交流互动,以此将用户知识需求划分为知识需求、情感需求以及社交需求三个类型。基于多理论假设,为虚拟知识社区用户知识需求维度划分提供了理论和实证依据。通过社会资本理论,提出网络社会资本、认知社会资本以及结构社会资本三个维度的假设,运用逻辑回归方法进行实证研究。结果表明,这三个维度对虚拟知识社区用户的知识需求具有显著影响。(2)虚拟知识社区的数据实质是一系列交互元素的集合体。虚拟知识社区开发与设计的核心来源于用户需求。基于社会资本理论,结合已有研究,从用户需求的角度对多维数据融合的过程和特征进行分析,在此基础上对多维数据进行维度划分,包括社交网络维度、情感感知维度以及用户画像维度。进一步分析了多维数据融合与知识推荐之间的关系:多维数据融合是知识推荐的基础,多维数据融合的质量是决定知识推荐效果的关键;知识推荐是多维数据融合的目的。(3)分析了虚拟知识社区个性化知识推荐的目标定位,包括知识推荐服务的可用性、知识推荐内容的有用性以及知识推荐结果的适配性。在此基础上,对虚拟知识社区个性化知识推荐的动力进行探讨,包括知识主体的牵引、知识技术创新发展需求的拉动、知识势能差的推动以及知识创新环境发展的必然。分析了虚拟知识社区个性化知识推荐模型的组成要素以及具体的推荐过程,包括知识需求的获取、多维度数据融合、知识生成以及知识推荐和吸收阶段。综合以上分析,从数据采集层、多维数据融合层、知识聚合层以及应用层4个层面构建多维数据融合的虚拟知识社区个性化推荐模型并进行探讨研究,以期通过服务组织模式探索,有效地促进用户服务,真正满足用户需求。(4)鉴于当前关于个性化知识推荐领域研究的热点问题,本文针对虚拟知识社区及其用户的多样化特征,通过引入用户画像、情感感知和社交网络三个维度信息,在多维数据融合的虚拟知识社区个性化知识推荐模型的基础上,完成用户知识需求的可视化;同时利用改进的最大团算法设计了虚拟知识社区个性化知识推荐算法,并且通过选取某虚拟知识社区用户数据进行了实例分析,实现了精准的个性化知识推荐。实例分析结果表明,在虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过引入这三个维度信息并进行深度融合构建用户知识需求模型,可以使得其个性化知识推荐结果的精准度得到显著的提升。(5)基于多维数据融合的视角构建了虚拟知识社区推荐效果评价指标体系,旨在为虚拟知识社区推荐服务建设提供理论依据和评判标准。本文利用模糊层次分析方法对“虚拟知识社区推荐效果”指标体系进行测评,并选用模糊数学中隶属度函数作为标度系统对国内外6个具有代表性的虚拟知识社区进行实证研究。实证结果表明指标体系具有实际应用价值和较强的可操作性,能更好的指导虚拟知识社区进行推荐服务建设。本文在理论层面构建的评价指标体系为虚拟知识社区推荐服务建设提供新的研究视角;在实践应用层面,通过对推荐服务的评价来提升虚拟知识社区推荐服务质量和效率,从而达到满足用户需求和期望的目标。(6)基于社会资本理论,从用户画像视角、社交网络视角、情感感知视角三个维度入手,提出虚拟知识社区个性化推荐优化策略和建议。在用户画像视角下,满足用户的多层次知识需求,提高用户自身的知识素养,深度运用多维数据融合技术为用户提供更有针对性与价值的知识信息;在社交网络视角下,推动知识共同体的形成和发展,使平台

关键词：虚拟知识社区多维数据融合个性化知识推荐

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多维数据融合的电影推荐系统研究与实现

多维数据融合的电影推荐系统研究与实现

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作者：杨笑锋昆明理工大学

学位级别：硕士

现有影视网站的用户推荐系统主要以用户的影评信息和电影间相似度为基础数据,基于协同过滤等推荐算法进行推荐。现有方法存在基础数据稀疏、数据维度不足、难以刻画用户肖像、无法反应用户对影视作品兴趣的变迁等问题,通常推荐类型单一... 详细信息

现有影视网站的用户推荐系统主要以用户的影评信息和电影间相似度为基础数据,基于协同过滤等推荐算法进行推荐。现有方法存在基础数据稀疏、数据维度不足、难以刻画用户肖像、无法反应用户对影视作品兴趣的变迁等问题,通常推荐类型单一,推荐准确率较差。同时,现有推荐算法缺乏反馈机制,推荐质量不能在迭代优化过程中不断提升。为进一步提升推荐质量,本论文针对影视观影的特点,引入多维数据融合的电影推荐模型,提出了若干改进的影视推荐算法。本论文的主要工作在于:(1)人格特质对用户喜好影视作品的种类有较大的影响,目前已有基于人格特质进行推荐的相关工作。我们发现,在人格特质相似时,用户背景接近的人群,因其接触环境、文化教育、生活圈子等更为相似,所互推荐的电影更容易感同身受,群体观影偏好相似度更高。基于此,本文在基于用户人格特质的协同过滤算法基础上,引入用户背景信息相似性计算,实现个性化精准推荐。实验表明,本文所述方法具有较好的效果,相对于只考虑人格特质时的推荐误差率提高8.92%.(2)用户偏好是一个随用户浏览事物而变化的时变量,根据心理学特征,用户对某类型电影的兴趣度变化情况为:频繁观看的某类电影具有较高的兴趣度;随意观看的某类电影,其兴趣度随时间快速衰减。现有方法中,兴趣度衰减速度参数是固定的,而本文研究中发现,对偏好程度较高的观影类型,因用户频繁观看,形成思维定式,兴趣度衰减较慢(如同形成长期记忆,一旦记忆形成很难忘掉),而用户不频繁观看的电影,兴趣衰减较快。在此基础上,本文提出一种兴趣时间衰减模型,并基于此,改进了现有基于时间衰减的推荐方案。实验表明,相对于基于兴趣度时间衰减算法,本文提出方法推荐质量具有一定的提高。(3)电影用户评论较为稀疏且随意性较大,无法完整反映用户的真实情感,推荐系统难以获得足够丰富可靠的数据实现反馈与提高质量。同时,因缺乏量化的推荐质量数据,用户对推荐系统无法产生足够的信任。为解决该问题,本文通过面部表情识别,实时捕捉用户观影时的实际情感数据,量化的用户观影体验,这对推荐质量的反馈与提升有巨大的作用。同时,因长时间伪造面部情感难度极高,本方法也可以有效防止水军刷评价。(4)最后结合推荐模型,对电影推荐系统完成设计与实现。设计部分主要包括:推荐系统的需求分析、推荐系统的整体架构设计、数据库表的设计、用户与管理员模块的设计。

关键词：电影推荐系统多维数据融合个性化推荐人格特质兴趣变化

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多维数据融合的无人机自主飞行控制研究

多维数据融合的无人机自主飞行控制研究

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作者：潘正宵中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

受益于智能芯片技术的发展,无人机一定程度上能摆脱地面控制站的控制,凭借机载电脑的计算,实现自主飞行。然而复杂的飞行环境,对无人机的自主控制提出了新要求,需要无人机能够在执行任务的过程中自主地完成实时动态航线规划、及时躲避静... 详细信息

受益于智能芯片技术的发展,无人机一定程度上能摆脱地面控制站的控制,凭借机载电脑的计算,实现自主飞行。然而复杂的飞行环境,对无人机的自主控制提出了新要求,需要无人机能够在执行任务的过程中自主地完成实时动态航线规划、及时躲避静/动态障碍物、完成自主起飞和降落等动作,并应对个别传感器失效情况下继续精准定位的挑战。因此,使无人机具备多维数据的感知能力及完善的自主避障能力,是实现无人机自主飞行的关键。针对复杂飞行环境下的无人机自主飞行控制进行了研究,具体工作为:对多传感器的位姿数据融合技术进行研究,采用一种融合技术解决解决了单一传感器因噪声、失效等问题影响无人机的定位和姿态估计的问题。对激光雷达SLAM构建的点云地图转换为欧式有符号距离函数地图的技术研究,采用了激光与图像融合的回环检测方法,确保了激光SLAM的全局一致性,为路径规划算法做准备。对基于轨迹优化的动态重规划方法进行研究,采用基于重规划的高阶B样条曲线,结合提出的飞行约束方程,动态重规划路径。对动态障碍的运动模型进行研究,采用基于时间再分配策略的无人机动态避障算法,解决动态重规划路径算法的实时性。对无人机自主飞行控制模型进行研究,采用基于PID控制模型,使用LQR控制率进行无人机轨迹追踪,实现无人机的自主飞行。实验基于机器人操作系统,在Gazebo平台上进行无人机自主飞行建模仿真,并利用Rviz工具进行实验结果可视化。通过实验取数据分析,验证系统中数据融合算法、动态规划算法的性能,以及无人机自主飞行模型的可靠性。

关键词：多旋翼无人机多维数据融合自主感知即时定位和建图路径规划无人机仿真

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基于多维数据融合的室内定位算法设计及实现

基于多维数据融合的室内定位算法设计及实现

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作者：苏伟灯同济大学

学位级别：硕士

近年来，随着移动互联网的快速发展，智能终端设备的普及和人们对基于位置服务(Location Based Service，LBS)需求的增加，推动了定位技术的发展。在室外环境中，因为GPS和中国的北斗等全球导航卫星系统的存在，能够实现有效的室外定位... 详细信息

近年来，随着移动互联网的快速发展，智能终端设备的普及和人们对基于位置服务(Location Based Service，LBS)需求的增加，推动了定位技术的发展。在室外环境中，因为GPS和中国的北斗等全球导航卫星系统的存在，能够实现有效的室外定位。然而，在室内环境中，由于卫星信号的巨大衰减，导致GPS不能进行有效的室内定位。因此，迫切需要研究新的技术方案，用以解决室内环境的定位问题。　　本文的研究目标是设计并实现一种基于多维数据融合的室内定位算法。为了取得高精度、高稳定的室内定位结果，本文所研究的室内定位系统，融合了基于改进并优化后的行人航位推算(PDR)的室内定位技术方案、基于改进并优化后的地磁场信号的室内定位技术方案和基于地标信息的定位结果矫正方案。本文的主要研究工作如下：　　1)基于改进的行人航位推算的室内定位模块中，本文考虑行人步行时加速度幅度变化的同时，兼顾行人正常行走时的步伐频率，提出了基于双重阈值检测法的行人步数检测方案。本文在考虑行人步行时具有动态步伐长度的同时，兼顾短时间内行人步伐长度相对稳定的特点，提出了动态、均值滤波融合的动态步长估计算法。在基于加速度传感器和磁场传感器的行人航位估计方案中，由于外界环境中，用电设备和强铁磁性物质对地磁场信号的干扰，行人航位估计存在误差。本文利用不受外界磁场影响的陀螺仪传感器，测量室内定位设备旋转角度的变化，用以补偿外界磁场的影响，提出基于Kalman滤波融合的行人航位估计方案，并利用走廊航位约束地标信息对行人航位进行校正。　　2)基于改进的地磁场信号的室内定位模块中，离线阶段的磁场信号指纹数据库构建是一件费时、费力的复杂工作，本文提出磁场信号采集与插值算法相结合的快速磁场指纹数据库构建方案。由于单一维度的磁场信号强度匹配的位置分辨率较低，本文利用单位步伐发生时间内的磁场信号序列，也即高维度的磁场信号序列，与指纹数据库中的相当步长距离范围的磁场信号序列进行匹配。在线定位阶段中，本文采用粒子滤波算法，并利用动态时间归整算法(DTW)计算两个磁场信号序列的相似度，用以更新粒子的权重。　　3)本文所提的多维数据融合的室内定位算法，利用Kalman滤波融合了基于改进的PDR室内定位技术和基于改进的地磁场信号室内定位技术的定位结果。并且，在基于地标信息的矫正模块中，本文深入研究iBeacon地标信息、直立电梯地标信息和拐角地标信息，用以对定位结果进行纠偏与矫正。　　最后，本文开发了基于Android平台的应用程序，进行实时的室内定位与导航。通过对单一的定位算法和本文提出的多维数据融合定位算法的定位结果进行比较，验证本文所提算法的性能。实验结果表明，本文所提的室内定位系统具有较好的室内定位性能，平均定位精度为0.87m，并且以CDF=90%取得1.8m以内的定位精度，以CDF=65%取得1m以内的定位精度。

关键词：室内定位行人航位推算地磁场地标信息多维数据融合

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基于多维数据融合的老人跌倒风险预警方法研究与实现

基于多维数据融合的老人跌倒风险预警方法研究与实现

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作者：李政佐哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着中国人口老龄化进程的加速,老年人的健康安全问题逐渐引起人们的重视。跌倒是威胁老年人健康安全的最危险的意外事故之一。针对老年人的跌倒威胁,现有的研究主要集中于跌倒检测,用于跌倒后的急救处理,属于事后应急策略。然而跌倒对... 详细信息

随着中国人口老龄化进程的加速,老年人的健康安全问题逐渐引起人们的重视。跌倒是威胁老年人健康安全的最危险的意外事故之一。针对老年人的跌倒威胁,现有的研究主要集中于跌倒检测,用于跌倒后的急救处理,属于事后应急策略。然而跌倒对老人、家庭以及社会的伤害已经造成,弥补措施极其有限。因此,如何通过老年人身体状态评估,预测跌倒风险,制定相应的主动干预策略,降低老年人跌倒的发生概率,从根本上保障老年人的健康和安全,是应对老年人跌倒最为有效的手段。目前,针对老年人跌倒风险评估的研究集中于步态分析和姿态检测,获取了大量的风险评估模型。然而,绝大多数风险评估模型的构建缺乏真实场景下的日常生活数据,无法对老年人的身体状态进行有效的评估,风险评估模型缺乏有效性。此外,大多数研究利用单一设备感知老年人的身体状态,噪音和遮挡问题是单一感知评估模型无法克服的困难。同时,感知设备的侵入性带来了老年人下意识抗拒和数据可信度问题。针对上述问题,本文从多维感知冗余互补的角度,研究老年人行为低侵入感知分析算法,实现跌倒风险高精度评估。具体研究内容如下:首先,构建基于步态分析的行走稳定性分析模型。行走是人体最基础的功能之一,步态稳定性分析是跌倒风险评估最为有效的手段之一。针对步态分析中高侵入性问题,本文利用激光雷达的高精确性和低侵入性,感知老年人日常步态,研究多人脚步精确跟踪及遮挡恢复,实现老年人日常步态稳定性精确分析。其次,构建基于姿态分析的行走平衡性检测模型。身体平衡性与跌倒具有较高的相关性,行走稳定性检测对跌倒风险评估具有重要的意义。针对姿态检测中传统RGB摄像机侵犯隐私与骨骼姿势遮挡丢失的问题,本文使用深度镜头捕捉老年人行走姿态,研究老人姿态检测及基于自适应视角旋转的遮挡恢复,实现老年人日常行走平衡性检测与分析。再次,构建基于行走自关联分析的摆臂均衡性检测模型。摆臂是人体行走过程中伴随的规律性行为,摆臂均衡性检测是跌倒风险的评估的有效手段之一。针对上述分析中遮挡造成的精度损失问题,本文借助智能腕表低侵入和持续监测特性,全天候连续分析老年人行走摆臂均衡性,对遮挡带来的信息损失和预测误差进行补充和修正。之后,构建基于多维数据融合的老人跌倒风险评估模型。针对单一数据跌倒风险评估易受环境影响、精度较低的问题,本文从冗余互补的角度对步态特征、姿态特征及摆臂均衡性特征进行多维融合,提出一种门控循环单元(GRU)与深度神经网络(DNN)结合的注意力机制模型。实验结果表明可以正确的评估老年人日常行走的跌倒风险,平均准确度达到84.7%,证明了冗余互补的数据融合在跌倒风险评估中的有效性与准确性。最后,设计并实现了多维数据融合的老人跌倒风险预警系统。对上述数据分析与跌倒风险评估进行了整合与测试,验证了上述研究方法与理论的可行性。

关键词：步态分析姿态分析自关联分析多维数据融合跌倒风险评估

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基于相关性分析的多维数据融合方法

基于相关性分析的多维数据融合方法

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作者：葛宁玲北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着边缘计算、软件定义网络等网络新技术的出现,网络规模日益扩大,异构性和复杂性不断提高,网络运维数据呈现出大规模数据关联、交叉和融合的局面。在网络运行过程中,节点运行时的多维运行指标(如CPU占用率、内存占用率、硬盘... 详细信息

近年来,随着边缘计算、软件定义网络等网络新技术的出现,网络规模日益扩大,异构性和复杂性不断提高,网络运维数据呈现出大规模数据关联、交叉和融合的局面。在网络运行过程中,节点运行时的多维运行指标(如CPU占用率、内存占用率、硬盘读写速度等)作为体现网络运行状态的重要数据之一,其多维属性之间并不是独立变化的。因此,需要利用数据融合技术对节点的多维关联运行指标进行综合分析,从而得到对网络状态更精确的描述,这对于评估网络当前的运行状态、检测网络攻击或异常、协助故障预警等都具有重要的意义。目前基于相关性的数据融合技术已经有了较大的发展。但是,这些研究还存在着一些局限性。例如,大多数数据融合技术主要针对多来源的单一属性数据进行分析融合,但忽略了多维数据相关性问题;在数据源可能存在异常甚至遭受攻击的情况下,大多数数据融合技术无法达到合理度量冲突大小、修正异常数据从而解决数据冲突问题的效果。为了更好地衡量网络节点多维数据的相关性并提高多维数据融合方法的准确性,本文提出了一种基于相关性分析的多维数据融合方法。首先提出一种基于网络节点社团划分的相关性分析方法,引入社团划分理论将相似度较高的节点划分至同一社团,随后提出基于社团相关性的多维数据融合方法,利用社团相关性区分正常证据和异常证据,并对同一社团内(即相关性较高)网络节点的多维属性数据进行融合,从而为有效评估相似节点的运行状态提供支撑。首先,针对目前相关性分析存在时间复杂度较高、无法有效度量多维数据相关性的问题,本文提出一种基于网络节点社团划分的相关性分析算法。该方法首先引入局部保持投影对节点属性进行降维,并改进最大信息系数用于计算节点的总体相关性,构建一个节点相似度网络。然后,利用改进随机块模型探测节点相似度网络的拓扑属性,并将节点自身多维属性数据建模为高斯混合模型,建立似然概率模型,利用EM算法进行求解,从而将网络中相似度较高的节点划分至同一社团。我们对本文算法进行仿真实验,与现有GN、LPA、SBM等节点相关性划分算法对比,本文算法在NMI、ARI、Q等各项指标上均有较大幅度提升。然后,针对D-S证据理论中存在异常证据导致的证据冲突、无法有效融合多维数据的问题,本文提出一种基于社团相关性的多维数据融合方法。该方法根据改进最大信息系数构建节点间的相关性矩阵,利用社团相关性区分正常证据与可能的异常证据,并引入冲突系数对可能存在异常的证据的BPA进行修正,从而将节点数据转化为D-S证据理论中的证据。然后,通过社团内各个证据的BPA构造识别框架上各命题的区间数,引入有序加权平均算子对融合规则进行改进,使得冲突证据的负面影响进一步降低,得到最终的融合结果。仿真实验结果表明,本文算法可以合理有效地处理冲突证据,并提高多维数据融合方法的准确率。

关键词：相关性分析多维数据融合社团理论 D-S证据理论

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基于多维数据融合的高压断路器电动手车控制系统设计

基于多维数据融合的高压断路器电动手车控制系统设计

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作者：翁婕厦门理工学院

学位级别：硕士

目前,高压断路器电动手车普遍采用辅助开关的开合状态或单一传感器监测反映其运动状态。但是高压开关柜内环境较为复杂,高温和强电磁干扰常导致手车的监测设备不稳定甚至失效,因此手车运动位置不明确导致的断路器设备发生故障的情况十... 详细信息

目前,高压断路器电动手车普遍采用辅助开关的开合状态或单一传感器监测反映其运动状态。但是高压开关柜内环境较为复杂,高温和强电磁干扰常导致手车的监测设备不稳定甚至失效,因此手车运动位置不明确导致的断路器设备发生故障的情况十分普遍,存在操作过程智能化不够高,安全性较低等问题。针对上述问题,本文借助多源信息融合技术和现代控制理论,对高压断路器电动手车控制系统展开研究,并在此基础上设计了一套集成状态识别、控制策略、保护、通信于一体的电动手车控制系统。本文选择超声波行程信号、视频图像信号、辅助开关信号为电动手车的运动监测量,通过差异值哈希算法对手车状态图像进行分析。由于各传感器对于要识别目标的准确率受环境的干扰程度不同,所提供证据的可信度存在差别,故引入了基于可信度的D-S证据融合算法,为各传感器进行概率赋值后,构造传感器——手车位置识别可信度矩阵,在数据融合之前剔除明显异常错误数据,对概率进行重新赋值和证据推理后,实现了电动手车运动监测量的多维融合,融合结果用于电动手车的驱动控制。根据D-S证据融合的结果,设计了基于显式模型预测(e MPC)算法的预测控制器,该方法只需要一个简单的查询过程和线性函数运算过程,就可实现对电动手车的永磁同步电机速度较为精确稳定的驱动控制,与传统的MPC算法相比,计算效率显著提升,更适用于集成在硬件系统上。根据系统控制目标和预测模型,给出包含电机电流、控制增量等变量的代价函数表达式,再建立包含有电流、控制增量状态的预测控制模型,对电机电流、控制增量观测,并在预测电机转速响应时提前进行补偿,以提高在电流、控制增量存在波动时的转速动态响应能力。最后,基于上述理论,对该电动手车控制系统的软、硬件进行设计,并搭建了实验平台对该控制系统运动监测量多源融合和手车运动控制等功能进行测试。实验数据表明,该电动手车控制系统法提升了电动手车监测系统的容错性,可以实现手车位置的精确判断以及其电机的精准控制,且能在复杂的开关柜环境内实现手车的自动调速、紧急制动处理等,提高现有电动手车控制技术的可靠性,减轻现场操作工作量,提高运维效率和安全性,具有良好的应用价值,目前已经在相关变电站智能化改造工程中投入使用。

关键词：电动手车多维数据融合差异值哈希算法状态识别显式模型预测控制

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多维数据融合在市政工程测量中的应用分析

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工程与建设 2024年第2期38卷 293-294,318页

作者：胡晓东山东省寿光市市政工程建设中心山东寿光262700

本文深入探讨了多维数据融合技术在市政工程测量领域的应用。首先分析了市政工程测量的重要性和特点,包括城市基础设施的复杂性、工程尺度的广泛性、施工环境的多变性及工程时效性对测量速度的要求;接着指出了传统测量方法在精度和效率... 详细信息

本文深入探讨了多维数据融合技术在市政工程测量领域的应用。首先分析了市政工程测量的重要性和特点,包括城市基础设施的复杂性、工程尺度的广泛性、施工环境的多变性及工程时效性对测量速度的要求;接着指出了传统测量方法在精度和效率上的局限,复杂环境下数据采集的难题,测量数据处理的烦琐性以及实时监测与动态调整的技术挑战;针对这些问题,详细讨论了多维数据融合技术四个方面的创新应用:多源数据整合、实时监测数据处理与分析、三维建模与可视化、智能监测与预警系统;最后总结了多维数据融合技术在提升市政工程测量精度、效率及质量控制方面的重要作用。

关键词：市政工程多维数据融合测量技术实时监测三维建模智能监测与预警

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