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大数据所涉及的信息量规模巨大,大数据技术使得人类认识世界的思想及方法发生变革。智慧物流是利用集成化、智能化、移动化技术,使物流系统具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中的某些问题的能力,它包含了智能运输、自动仓储、动态配送及智能信息的获取、加工和处理等多项基本活动,为供方提供最大化的利润,为需方提供最佳的服务,同时也应实现消耗最少的自然资源和社会资源,从而形成完备的智慧物流综合管控体系。论坛的主题是大数据与智慧物流,面向大数据技术在智慧物流领域的应用问题,着重研讨大数据背景下智慧物流体系、理论和方法,推动我国现代物流行业健康有序协调发展。     

航迹间断情况下坐标系对融合跟踪影响的仿真分析

研究了雷达航迹和数据链航迹间断情况下,北东地(NED)坐标系和地心地固(ECEF)坐标系对融合跟踪的影响。利用不敏变换(UT)将NED坐标系下的量测值转换到ECEF坐标系,然后对两种坐标系下的融合跟踪精度进行实验仿真,并对不同仿真场景下的算法性能进行分析和对比,得出一些有益的结论。     

空间数据挖掘及其在海洋地理信息系统中的应用

空间数据挖掘是数据挖掘中的一个重要门类,空间数据挖掘的意义是在空间数据库或数据仓库的支持下,提取、推理出未知、有价值、可利用的关系、模式或趋势,从而为决策系统提供支持。随着海洋测量技术和电子地图技术的持续发展,以及计算机存储容量的不断扩大,使得海洋地理信息系统中出现了海量数据,如何对这些数据进行有效利用,从而进一步发现价值,是当前海洋地理信息系统研究的主要课题之一。本文介绍空间数据挖掘技术的主要原则,分析空间数据挖掘的实际效果,并研究空间数据挖掘在海洋地理信息系统中的应用,为今后海洋地理信息系统的完善和提高提供依据。     

基于AIS的商船雷达性能分析方法

利用模糊综合评价将雷达数据和AIS数据进行融合形成两者的共同航迹,实现信息互补和位置的精确定位。首先将雷达和AIS测得不同坐标系下的位置信息变换到同一个平面坐标系中;其次统一传感器的信息,由于二者对同一目标所采集到的时间不同;然后综合考虑航行速度、航行角度和航行距离来确定航迹;最后实现信息融合,通过实验验证基于AIS的商船雷达性能分析是可行的。     

自动售检票系统主干网数据流量分析

介绍北京地铁5号线自动售检票(AFC)系统的构成,以及系统主干网数据流量的传输内容,以全线23座车站中终端设备数量最多的北土城东路站作为分析的参考基点,来验证主干网实时传输需要的数据带宽和主干网集中传输数据所需的时间是否满足运营需要。     

基于层次分析法和D-S证据理论的码头风险评估

在码头风险评估过程中,目前常用的方法对风险事件发生的概率和影响上有一些主观的定性分析,带有结论上的模糊性.运用一种层次分析法和证据理论结合的方法可以提高评估的准确性和可靠度,该方法通过层次分析法确定各评估因素的权重,在此过程中用D-S证据理论对专家评分数据进行融合修正,运用D-S证据理论的合成法则确定码头的风险值.将该...     

基于DDE技术实现Matlab与InTouch通讯研究

为了实现Matlab与InTouch之间直接通讯,分别介绍了Matlab软件和InTouch软件所提供的DDE接口,并在Matlab环境下,编写了基于DDE技术的M文件和S函数,这两种方法首次实现了Matlab和In-Touch之间的直接通讯。并解决了利用第三方软件进行接口编程的难题。通过实例证明了这种方法具有编程简单,实现方便等优点,并且支持多输入多输出模型的数据交换。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

发动机系统可靠性分析与评估

针对发动机试验昂贵以及试验条件无法真实再现发动机使用环境的情况,提出利用“三包”信息作为评估发动机使用可靠性的数据源。以发动机完整数据服从的NHPP模型为基础,结合“三包”信息普遍存在的删失现象,提出新模型;该模型既适用于完整数据,也适用于删失数据。实例证明,利用该模型计算的参数与实际统计结果的误差小于2%,最后评估得到发动机的可靠性水平。