4、网页文档时空属性提取与位置相关信息服务广播预取方案

网页文档时空属性提取与位置相关信息服务广播预取方案

在当今数字化时代,网页文档中蕴含着大量的地理实体时空属性信息,同时,移动计算环境下位置相关信息服务也变得愈发重要。下面将为大家详细介绍网页文档时空属性提取方法以及位置相关信息服务的广播和预取方案。

网页文档时空属性提取

传统的纸质指南在呈现受时空限制的地理实体时存在很大困难,例如为每个主要时间点准备不同的地图是不切实际的。而我们开发的系统利用数字化地图渲染能力实现了这一功能。

在研究中,我们开发了一种从网页中提取地理实体时空属性的方法,并对标签级一对一匹配和页面级一对一匹配进行了评估。不过,地址和时间间隔的提取存在模糊性,未来我们可能会考虑使用一些因素来表达匹配质量,并通过地图界面上的颜色进行可视化,以减少错误的一对一匹配带来的混淆。

目前,系统仅使用地址来提取空间属性。未来,我们计划基于地理信息系统(GIS)供应商提供的住宅地图数据,使用建筑物和商店名称,这样可能会检索到更多相关的网页内容。此外,当前研究使用的时间间隔尺度在一天之内,未来我们希望纳入更长的时间间隔,如一周中的某一天、一个月、一个季节或一年,季节信息可能对游客特别有吸引力,按星期几过滤的内容可用于展示繁华地区的变化。而且,目前系统用户只能指定一个时间点,艾伦(Allen)描述的时间逻辑可能有助于扩展系统,允许用户指定时间间隔。另外,虽然我们目前使用网络爬虫收集的网页集实现了系统,但也可以使用元搜索引擎,届时地图界面上显示的地址和地标名称将被发送到搜索引擎,结果将被解析,并根据用户指定的时间间隔和关键词进行过滤。

位置相关信息服务广播和预取方案

在移动计算环境中,位置相关查询(LDQ)的结果通常取决于

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值