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吴雅琴: 作品数：15 被引量：66H指数：4; 供职机构：中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中国矿业大学(北京)课程建设与教学改革项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学矿业工程一般工业技术更多>>

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基于IPSO-Powell优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法被引量：11: 2020年; 针对基于支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出预测算法存在预测精度和可靠性不高,选择核函数时未考虑非线性数据的分类,对非线性分布的煤与瓦斯突出影响因素提取效果较差的问题,提出了一种将改进的粒子群(IPSO)算法与Powell算法相结合(IPSO-Powell)优化SVM的煤与瓦斯突出预测算法.首先通过灰色关联分析提取出煤与瓦斯突出主控因素,即瓦斯放散初速度、瓦斯压力、开采深度、瓦斯含量和煤体破坏类型,作为算法的输入样本;然后运用IPSO算法改善粒子群算法(PSO)的早熟收敛性,结合Powell算法进行局部搜索得到最优解,对SVM算法的惩罚系数和高斯核函数参数进行寻优,得到SVM的最优参数组合;最后将煤与瓦斯突出的主控因素输入到SVM中进行分类,并将其与实际测试集分类结果进行对比,实现煤与瓦斯突出预测.仿真结果表明:与SVM算法、GA-SVM算法、PSO-SVM算法相比,利用IPSO-Powell优化SVM算法进行煤与瓦斯突出预测,具有更高的预测精度,同时提高了SVM求解过程的运算效率,能同时满足煤与瓦斯突出预测的精度和可靠性要求,准确率达到95.9%.; 吴雅琴李惠君徐丹妮; 关键词：煤与瓦斯突出预测主控因素灰色关联分析改进粒子群算法 POWELL算法

基于卷积神经网络的岩爆烈度等级预测被引量：1: 2023年; 岩爆是深部资源开采过程中亟待解决的问题之一。为安全高效地预测岩爆灾害,提出一种基于链式方程多重插补法(MICE)与卷积神经网络(CNN)的岩爆烈度等级预测模型(MICE-CNN)。基于岩爆的主要影响因素与获取条件,建立预测指标体系,搜集120组岩爆案例原始数据,运用拉依达准则进行异常值处理,应用MICE选取RF、BLR、ET、KNN这4种插补模型进行缺失值插补,结合Mean、Median这2种传统插补方法,依据ERMS选取最优模型进行数据插补得到完整数据集,将数据平铺为6×1×1的一维图像数据作为输入层,结合输入层大小进行计算,确定卷积核与池化核大小均为3×1,特征边缘处理方法为前后补零。添加批量归一化层增加模型稳定性与收敛速度,优选ReLU激活函数、SGDM优化器函数。对CNN预测模型进行训练,训练集与验证集的准确率分别为100.00%、91.67%。建立RBF、SVM与PNN模型,分别对3个模型与CNN模型输入测试集数据进行对比验证,CNN模型预测结果准确率高于其他模型,为91.67%;对比PNN模型与CNN模型的混淆矩阵,CNN模型误判结果比实际结果岩爆程度高,即误判后的安全性更好,表明MICE-CNN岩爆等级预测模型切实可行。; 李康楠吴雅琴杜锋张翔王乙桥; 关键词：岩爆深部岩体指标体系

基于LoRa的火灾救援现场人员定位算法研究被引量：9: 2020年; 针对火灾救援现场中消防人员定位难的问题,采用LoRa通信技术和改进的行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)算法来实现消防人员的精确定位。选择SX1280 LoRa芯片和STM32F103微处理器设计LoRa通信模块,保证通信的可靠性。利用参考点气压值结合运动趋势(Combine Reference Point Pressure with Motion Trend,CRPPMT)进行楼层判定。将改进自适应算法和零点穿越算法结合用于步频检测,选用消防人员的经验公式估计步长,对四元数表示的坐标系卡尔曼滤波估计航向,实现水平定位。利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)对上述数据进行融合,较大地提高了定位精度,实现消防人员的室内定位。; 吴雅琴师兰兰; 关键词：改进自适应

基于位置指纹与PDR融合的室内定位算法研究被引量：7: 2019年; 运用位置指纹与行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)融合的方法研究室内定位算法,以提高室内定位精度。对于位置指纹算法,通过优化指纹数据库完成离线数据训练,通过限定区域加权K实现最优邻近法的在线实时匹配。对于行人航位推算法,提出自适应加权波峰检测算法检测步频,改进了步长估算的非线性模型,融合陀螺仪和磁力计信息进行航向估计。最终运用无迹卡尔曼滤波器对位置指纹和PDR进行融合,提高了定位精度,并在定位系统中进行了验证和应用。; 吴雅琴杨硕师兰兰

基于WebGIS的宗地信息管理系统设计与实现: 2012年; 为提高宗地信息化管理水平,更好地、更充分地利用宗地信息,尽可能快地更新和利用新的地图信息,实现宗地管理办公自动化,全面提高工作效率,拟开发建设一套"WebGIS宗地信息管理系统"。该系统具有信息共享、实时更新、协同管理和统计查询等功能,克服了传统纸质档案管理模式信息无法共享、数据更新不及时和统计繁琐等一系列弊端,减少了重复性手工工作,为更好地开展宗地管理工作奠定了坚实的基础。; 罗琦吴雅琴; 关键词：WEBGIS

基于KNN算法的室内定位系统的设计与实现被引量：1: 2022年; 室内环境复杂多变,卫星信号在传播过程中受人员和建筑物遮挡的影响,衰减较大,给室内环境人和物品的精确定位带来了困难。室内定位技术可以在室内环境代替卫星信号行使定位功能。随着通信技术和物联网的发展,人们已经研究出多种基于WiFi和智能终端的室内定位技术,其中基于智能手机和WiFi的室内定位技术可以利用现有设施和设备,节省定位系统建造时间和成本。本文提出了一种基于WiFi指纹的室内定位系统,通过采集WiFi信号的接收信号强度指标(RSSI)来建立指纹数据库,采用K-近邻位置指纹算法(KNN)进行室内定位。此外,还描述了基于KNN算法的室内定位系统的开发过程,包括数据库的构建方式、KNN算法的测试与实现以及安卓客户端系统的演示。系统测试表明,该系统可有效实现室内无障碍环境下的定位,具有实时性强、定位精度高等特点,能满足各类室内环境的定位需求。; 吴雅琴轩兴栋张玉婷秦龙斌王雨豪吴桐吴彤; 关键词：RSSI WIFI K-近邻算法 KNN算法

基于模糊神经网络的智能家居监测系统: 2016年; 智能家居中的环境因素对人体有着不容忽视的影响,智能家居环境舒适度已成为智能家居评估指标中重要的一项,通过对智能家居监测系统信息融合技术进行研究,运用结合模糊推理和神经网络算法优点的模糊神经网络对智能家居监测系统采集的各环境因素进行处理分析,从而能够智能有效的提高人们的室内生活质量。; 吴雅琴谭媚心李惠君冀利飞; 关键词：智能家居环境因素模糊推理神经网络模糊神经网络

基于CNN-GAN的信道状态信息室内定位算法被引量：2: 2023年; 在指纹室内定位中,构建高质量的指纹库是实现高精度定位的前提。针对建库阶段需要在每个参考点上收集足够多的信号样本,耗费大量人力与时间成本的问题,提出一种基于改进的条件深度卷积生成对抗网络的指纹库扩充方法。网络模型将参考点序号作为条件信息,得到对应参考点上的生成样本,利用最小二乘损失函数代替交叉熵损失函数,避免训练过程中容易出现的梯度消失问题。实验验证,该方法能有效增加每个参考点的样本数量,提升了卷积神经网络的训练效果,提高了小样本情况下的定位精度,均方根误差降为0.44 m,定位误差在1 m内的占比为86.98%,误差在2 m内的占比为92.72%。; 吴雅琴陈林侯云峰; 关键词：信道状态信息卷积神经网络

《计算机软件技术基础》课程教学的实践与体会被引量：2: 2014年; 计算机基础课是高等学校本科教学的重要基础课程。很多高校针对不同专业特点对非计算机专业的本科生开设了相关的计算机基础课,《计算机软件技术基础》作为该基础课程群的重要基础课之一,其涉及面广、内容丰富,且各章内容相对独立,课程实践性很强,需要学生具备较好的高级语言编程基础。该文就该课程的特点从课程体系规划、教学环节组织、教学方法和教学手段的改革等方面介绍了在教学中的实践和体会,并对存在的问题进行了分析和探讨。; 吴雅琴王颖吴晓; 关键词：教学内容教学环节教学方法

智能手机视频监控系统的设计与实现被引量：2: 2018年; 近年来,随着移动通信网络的飞速发展,智能手机的功能日益强大,移动视频监控为视频监控提供了一个重要的研究方向。将智能手机作为监控客户端,可为人们随时随地根据需求进行实时监控提供一个十分便捷的操作平台。文中设计了一种以摄像头为视频采集端,以混合编码技术为视频压缩编码,以智能手机为移动视频客户端的视频监控系统,实现了监控视频的实时传输,并保证在客户端流畅播放。; 吴雅琴鲁张依婵张红娜王威朱刘凯郑天昊; 关键词：ANDROID平台移动视频监控

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