【摘 要】
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地震监测可以帮助我们了解地震形成的机制，并且对于地震预警有着重要的意义。文章结合加速度计和GNSS高精度数据处理方法，利用嵌入式开发技术，研制了一体化GNSS（Global Navigation Satellite System）强震仪SMAG2000(Strong Motion Accelerographs with GNSS)用于实时地震监测。该仪器具有以下特点：1、仪器将GNSS与加速度计数
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地震监测可以帮助我们了解地震形成的机制，并且对于地震预警有着重要的意义。文章结合加速度计和GNSS高精度数据处理方法，利用嵌入式开发技术，研制了一体化GNSS（Global Navigation Satellite System）强震仪SMAG2000(Strong Motion Accelerographs with GNSS)用于实时地震监测。该仪器具有以下特点：1、仪器将GNSS与加速度计数据融合，仪器没有量程限制，并可以获得永久位移。2、通过振动台测试，对不同频率的正弦波和模拟的地震波信号，
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在不降低导航精度的情况下，为减少导航过程中的参数估计时间，提高导航实时性，将原有的非线性滤波替换为半全局一致指数稳定的非线性观测器。另外，传统观测器使用范围受到假设条件的限制，所以在观测器建立的过程中，设计了一种参数投影关系，并加入到观测器中，使其保持半全局稳定的同时不受假设条件的约束，再加上其估计过程更加直接，从而非线性条件下的参数估计过程可以很快得到收敛。仿真结果表明，非线性观测器的计算量要比
社交媒体签到数据中蕴含大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型，对探索人类的移动性和行为模式等有着重要的研究意义。本文研究了针对新浪微博（一种非常流行的中文社交网络服务，简称“微博”）的用户活动分类方法，结合了图像表达和时空数据分类技术，实现对微博签到数据所代表活动行为的识别。首先，将新浪微博签到数据所代表的用户活动根据POI属性信息分为“餐饮”、“生活服务”、“校园”、“户外”、“娱
由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本，而有标签样本数量少且人工标记成本较高，因此，提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。该方法利用有标签样本建立高斯过程回归模型，并构建无标签样本之间的协方差矩阵，以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时，衡量样本间的相似性，避免样本的冗余添加，最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真，验证了所
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