2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展推動(dòng)E-Learning應(yīng)用層出不窮,多傳感的信息融合作為其中的重要支撐技術(shù),近年來(lái)得到了研究者們的廣泛關(guān)注,其涵蓋了智能空間構(gòu)建以及信息融合算法等多方面的內(nèi)容。 就國(guó)內(nèi)外目前的現(xiàn)有研究工作來(lái)看,智能空間的構(gòu)建還處于為特定需求定制的階段,模型化的研究剛剛起步,并沒(méi)有一種公認(rèn)的方法能夠快速統(tǒng)一地構(gòu)建出便于擴(kuò)展和互聯(lián)的智能空間;而智能空間中的信息隱藏機(jī)制往往是依賴于復(fù)雜的密碼算法實(shí)現(xiàn)的,在實(shí)際應(yīng)用中不

2、夠靈活。信息融合算法方面,大多數(shù)的融合算法不能夠應(yīng)對(duì)大規(guī)模的傳感器數(shù)據(jù),當(dāng)傳感器數(shù)目龐大時(shí),融合的性能將明顯下降。針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要從理論角度進(jìn)行了嘗試,并在理論研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)信息融合平臺(tái)的原型系統(tǒng)——InfoIntegrator。 本文的具體工作如下: 1)研究并比較了智能空間的各種建模方法的優(yōu)缺點(diǎn)。提出了基于面向?qū)ο笏枷氲闹悄芸臻g建模方法。該方法不僅可以盡可能地復(fù)用各種已有系統(tǒng),而且面向?qū)ο蟮姆庋b性也

3、有利于實(shí)現(xiàn)智能空間中的不同級(jí)別的信息隱藏需求。本文采用類的繼承機(jī)制實(shí)現(xiàn)了智能空間的擴(kuò)展,采用智能空間列表來(lái)實(shí)現(xiàn)不同智能空間之間的互聯(lián)。使用面向?qū)ο蟮闹悄芸臻g建模方法,可以在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,快速地構(gòu)建起具有統(tǒng)一接口,統(tǒng)一外部行為特征的空間各個(gè)組成元素,從而提高構(gòu)建智能空間的效率。 2)研究了現(xiàn)有的各種多傳感器信息融合算法。提出了結(jié)合粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合算法。該算法運(yùn)用粗糙集理論對(duì)傳感器信息輸入進(jìn)行約簡(jiǎn),將約簡(jiǎn)后的信

4、息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過(guò)減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理量來(lái)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體性能。結(jié)合粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合算法不僅充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)用性,而且通過(guò)粗糙集約簡(jiǎn)避免了傳感器信息量過(guò)大對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法造成的性能下降。 3)設(shè)計(jì)了基于面向?qū)ο笏枷氲男畔⑷诤掀脚_(tái)InfoIntegrator原型系統(tǒng)。根據(jù)本文提出的基于面向?qū)ο蟮闹悄芸臻g建模方法,面向上海交通大學(xué)的智能空間標(biāo)準(zhǔn)自然教室SNC的具體應(yīng)用,建立了一個(gè)多傳感器信息

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