对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.
2024/3/29 6:28:19
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跨语言文本相似度计算是挖掘蒙汉可比语料的基础和关键，其结果直接影响了可比语料的质量。
本文通过分析新闻文本特点，提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。
该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征，再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。
实验表明，本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。
本文通过分析新闻文本特点，提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。
该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征，再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。
实验表明，本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。
2024/3/22 13:57:48
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提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。
2024/3/19 4:21:25
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针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法.
2024/3/14 6:54:06
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通过管理制度、管理手段与管理方法的创新，以新一代信息网络基础为依托，融合空间信息技术、云计算、大数据分析、物联网、3G/4G通信技术等多项前沿技术，构建城市“智慧园林”管理系统，实现“全市一张网，监管一条线，展示一平台”，从而对园林绿化事前、事中、事后的全过程精细化管理，全面提升园林绿化精细化管理水平。
2024/3/10 1:29:29
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本MATLAB代码包含多图片角点查找，NCC角点匹配，图片坐标变换，最终完成多图片融合。
压缩包内含报告，介绍算法流程。
有结果分析。
压缩包内含报告，介绍算法流程。
有结果分析。
2024/3/8 9:30:07
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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