针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试技术,对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑

工业发酵是微生物群体活动的动态过程。此过程靠如下三 种流动来维系,即伴随能量形式的转换而发生的电子流动、伴随 异化和同化作用而发生的物质流动以及伴随不同水平上的代谢调 节而发生的信息流动。在分析以上三种流动的运行规律和工业发 酵大量信息的基础上,运用归纳逻辑的方法提出了关于微生物生 物工程的三个基本假说,即生物能支撑假说、代谢网络假说和细 胞经济假说

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为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高

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