基于ICA的稀疏编码算法在图像处理中的应用

针对独立分量分析基于数据间的高阶统计特性,并能有效揭示图像的本质特征的优势,分析了自然图像基于ICA的稀疏编码的实质,主要从图像压缩和图像去噪两个方面讨论了稀疏编码算法在图像处理中的应用。仿真实验结果表明,稀疏编码算法能够有效提取自然图像的特征基向量,利用特征系数的稀疏性,可以有效实现自然图像的压缩;结合软门限算子对噪声图像的特征系数进行处理,能有效减小自然图像中的高斯噪声的影响。     

大型稀疏矩阵的压缩技巧及其应用算法研究

本文通过对目前流行的两类关于大型稀疏矩阵优化压缩设计技巧的分析,提出一种在矩阵加、乘算法中统一使用的压缩格式。文中提出的算法,无论是矩阵的输入或者运算结果的输出均采用统一的压缩格式,所以能方便地应用于矩阵链相加或相乘的运算,而且所用的存储量较少,也大大加快了运算速度。用FORTRAN77编制的两算法的标准子程序已经在DPS7机上调试成功。     

基于LDA和优化蚁群的OD流向时空语义聚类算法

针对OD流向聚类中语义信息考虑不足和流向语义提取困难的问题,本文提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）和优化蚁群的OD流向语义聚类算法。算法首先以流向终点的POI类别为词汇构建流向文档,采用LDA主题模型提取流向语义,量化OD流向间的语义相似度,融合时间、空间和语义相似度构建流向时空语义相似度;接着以流向为节点,以流向时空语义相似度为边构建流向图,利用高斯函数映射以及图连通分量,剔除不相似的流向,实现数据精简;之后借鉴了密度峰值聚类算法思想,利用节点的介数中心性优化蚁群初始位置选取;最后基于多路切图准则（Multiway Normalized Cut, MNCUT）强化蚁群搜索的目的性,优化蚁群搜索的聚类效果,实现OD流向的时空语义聚类。以厦门市出租车公开数据集与厦门市高德地图POI数据为例进行分析与验证,结果表明本文基于LDA模型的语义提取方法可以有效提取流向的语义信息,构建有效的流向相似度度量;基于高斯函数和图连通分量特性的映射策略可以有效剔除了流向数据中的噪音,有效节省无向图构建的计算开支,大约节省了88.5%~88.8%的运行时间;基于介数中心性和多路切图准则优化的蚁群搜索聚类算法,可以有效进行流向语义聚类。相比已有方法本文方法能够更好地衡量流向间的语义相似程度,可实现按主题进行聚类划分,划分更加精细,更方便有效地进行流向语义的相关分析。     

自组织双重空间聚类算法的城市扩张结构分析应用

双重空间聚类是能顾及空间连续性和属性相似性的空间数据分析,而常规空间聚类算法难以同时顾及2方面的约束条件。本文采用自组织双重空间聚类算法,对城市扩张结构分析进行了研究。通过改造自组织特征映射的最佳匹配神经元搜索的算法机制,在空间域和属性域进行迭代聚类搜索,实现了自组织双重空间聚类。以武汉市扩张斑块的位置信息和扩张程度指数为输入数据,使用自组织双重空间聚类算法,实现了城市扩张动态结构的识别。自组织双重空间聚类算法使得聚类结果,既在空间域上连续,又在属性域上相近,算法过程具有自组织性,减少了人为影响。     

空间聚类有效性评价方法对比与研究

空间聚类是当前地球信息科学与计算机科学领域共同关注的热点问题之一,常用来揭示空间数据分布规律以及发现空间数据异常。空间聚类有效性评价即对空间聚类结果进行定量、客观的评判,对于在实际应用中针对不同数据集选取最优的空间聚类算法以及确定最佳的聚类参数具有重要意义。首先选取并编程实现了数种空间聚类有效性评价方法,包括聚类中心的距离矩阵、距离方差、改进Hubert's统计、Davies-Bouldin、Calinski-Harabasz和基于信息论的空间聚类有效性评价方法等,同时提出了顾及簇间分离度和簇内紧凑度的空间聚类有效性评价方法,并通过试验分析验证了其可行性及有效性。然后在K-Means法对数据集进行聚类的基础上,对比研究了前述聚类有效性评价方法的特性及优缺点。     

一种基于特征子空间的多用户盲分离算法

提出了一种基于特征子空间的多用户盲分离算法。算法首先估计出信号源的导向矢量,然后再利用ESB算法进行波束形成,解决了当存在多个用户时权值收敛于单一用户的问题,可以在不知道信号先验知识的情况下对来自不同方向上的独立信号进行有效的分离。算法不需要进行繁琐的Gram—Schmidt正交化处理,并且在盲分离信号的基础上还可以估计出信号的波达方向。计算机仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0．99,证实了算法的有效性。     

粒子群优化的半监督入侵检测算法

为解决无监督入侵检测算法检测率低,有监督的入侵检测不能有效的检测未知攻击的问题,提出了一种粒子群优化的半监督入侵检测算法,算法对少量的约束信息进行基于密度的扩展获得潜在约束得到聚类模型,以此指导未标记数据聚类,对仍没有确定类别的未标示数据使用粒子群优化的K均值算法进行聚类实现对异常的检测。改进的算法检测率达到83.7%,误报率减少至3.13%,总体效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。     

一种逐级合并OD流向时空联合聚类算法

现有OD流向聚类多将O点和D点相分离或者将OD流向看作4维空间的数据点进行聚类处理,忽视了流向长度、方向、时间对流向聚类的影响。本文以流向作为研究对象,提出一种基于流向间相似性度的逐级合并OD流向时空联合聚类算法。首先在充分研究OD流向的空间信息和时间信息的基础上,构建合理的OD流向间时空相似性度量方法,对OD流向间的时空相似性进行量化;然后提出逐级合并OD流向聚类策略,优化类簇合并的顺序,以减少层次聚类的时间开销,实现OD流向的时空联合聚类。以成都市的滴滴出行OD数据和纽约市出租车数据为例对本文方法进行了验证,结果表明：① 本算法聚类获得的流向类簇不仅带有空间特征还具备时间特征;② 在不同参数下本方法可以得到不同时空尺度的聚类结果;③ 与现有较高水平的流向聚类算法相对比,本文方法的聚类效果更好。这体现在流向类簇内部的流向之间有着充分的相似性,以及本文方法不仅可以提取出显著的流向类簇,还可以提取出非热点区域之间的流向类簇。本算法顾及空间因素和时间因素,可以通过调整时空相似性度量方法中的时间参数和空间参数以实现不同时空尺度的流向聚类,这使得从不同时空角度研究城市居民出行模式成为可能。本文提出的OD流向时空联合聚类算法从联合时间信息和空间信息的角度获得对运动数据的新见解,有助于合理全面地研究居民的移动模式、区域之间的空间联系、已知出行结构的确定以及出行目的的探索,是后续一系列分析工作的基础。     

光谱与空间维双重稀疏表达的高光谱影像分类

高光谱遥感影像的稀疏分类是当前遥感信息处理的研究热点。本文提出一种光谱与空间双重稀疏表达的高光谱遥感影像分类方法（WSSRC）。首先利用小波字典对光谱维进行稀疏表示,将光谱维稀疏分类转化到小波域稀疏分类;其次,考虑空间邻域地物光谱的统一性和差异性,对邻域内像元分别进行稀疏编码,并对编码进行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏编码构造线性分类器对高光谱影像进行分类;最后,通过2幅标准的高光谱影像数据验证了本文所提出的方法。实验结果表明,该方法能有效地提高影像的分类精度。     

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

用线性规划法求解瞬变电磁场反射系数

讨论了在水平层状介质中的反射系数的物理意义 ,推出时间域含有以反射系数序列为未知项的欠定方程组 ,提出用线性规划法求解瞬变电磁场反射系数序列 ,并给出求解思路和程序框图。对两个理论模型进行了处理 ,计算出了其反射系数。算例分析结果表明 ,算法可靠 ,程序可行。这一方法可用于瞬变电磁成像数值计算中。     

The upper mixed layer during coastal upwelling events on the northern portugal shelf

The upper mixed layer (UML) depth obtained from temperature is very close to that from density:the maximum is about 15m. This indicates that temperature is a good indicator of mixed layer during measurements. When the surface heat flux is balanced by a cross-shore heat flux, the surface mixed layer depth obtained from the WM model (Weatherly and Martin, 1978),hPRT, is roughly the same as observed. The mixed layer depth calculated from the PWP model (Price, Weller and Pinkel, 1986) is close to the depth obtained from thermistor chain temperature data. The results show that both the WM model and PWP model can provide a good estimate of stratification in the study area during the cruise. The value of log( h/u3) is about 9.5 in the study area, which shows that the study area is strongly stratified in summer. Observations on the northern Portugal shelf reveal high variability in stability, giving rise to semi-diurnal, semi-monthly and diurnal oscillations, and long term variations. The fortnightly oscillatio     

��ά�����Ի�׼ת���ļ�Ȩ�ͼ�Լ��������С���˽���ģ��

????????????????????????????????С?????WTLS??????????????С?????CTLS????????????????????δ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????WTLS??CTLS???????м???????????????????????????????÷???????Ч?????????????????????????     

大范围点质量模型快速构建方法研究

针对大范围点质量模型构建中遇到的大型线性方程解算的难题,提出基于窗口控制的残差点质量模型构建方法。将点质量模型由原来的稠密线性方程转化为稀疏线性方程,并在普通计算机上完成112 896阶稀疏线性方程的求解。以空中扰动引力计算为例,与传统的点质量模型和位系数模型的计算结果进行比较。结果表明,该方法能够在保证计算精度的同时有效扩大解算范围,提高解算效率。     

PSO-GM(1,1,N,p,ξ)模型在变形预测中的应用

通过对传统GM(1,1)缺陷分析和改进的基于权的PGM(1,1)建模机理描述,顾及PGM(1,1)中背景值构造时取相同的参数不能充分降低模型的预测误差,对不同的时刻引入不同的参数来改进GM(1,1)背景值序列的计算公式,将这种背景值构造方法和灰元N引入GM(1,1)建立了新的白化方程。在建立的新的白化方程基础上,用龙格-库塔法以修正的初始值计算累加值的模拟序列。针对引入的参数较多问题,采用粒子群算法寻找满足相对误差均值最优的参数,从而建立了基于粒子群优化算法和加权灰色组合的PSO-GM模型。工程实例应用表明,新模型的拟合精度高,预测效果好,相对其他两种原有模型预测精度有明显提高。     

优化循环神经网络在滑坡位移预测中的应用

以中国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川6#滑坡体为例,基于滑坡体北斗和位移计时序监测数据,首先利用深度学习框架Tensorflow分别构建3种循环神经网络滑坡位移预测模型：简单循环神经网络(simple recurrent neural network,SimpleRNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),并进一步针对循环神经网络在参数设置时多采用经验手动调参或采用网格搜索法,易造成人为主观影响较大和计算效率低下的突出问题,引入遗传算法（genetic algorithm,GA）优化循环神经网络参数的自动最佳化选取,分别构建3种基于遗传算法改进的循环神经网络滑坡位移高精度预测模型：GA-SimpleRNN、GA-LSTM、GA-GRU。研究结果表明,改进参数自动寻优后的3种循环神经网络预测模型具有更优的预测性能,特别是GA-GRU模型预测精度最高,更适用于滑坡体长时序位移的高精度预测。     

基于自适应聚类算法的GPS三频载波相位组合观测值优化选取

推导了GPS三频载波相位组合观测值模型,并且对组合观测值进行了误差分析。根据模糊聚类分析理论,对由长波长标准得到的三频载波相位组合观测值进行分析,运用基于相异度矩阵的自适应聚类算法对其进行分类。对各类组合观测值适用条件进行分析,利用实测L1、L2数据和模拟的L5数据通过矩阵变换求解模糊度法对其进行验证。从而得出结论：通过模糊聚类分析不仅可以选取满足不同长短基线的较优组合,而且大大减少了运用枚举所有组合来筛选较好组合的工作量。     

基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明,该方法提高信噪比3%以上,基于正交指数的分解精度提高26%以上,聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。     

���Ȩ������С����ƽ�������һ���·���

?????????С???????????????????????????????????????????????????в?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????÷??????????????????Schaffrin & Wieser????????????????????     

Estimation of suspended sediment concentrations using Pulse-coherent Acoustic Doppler Profiler （PCADP）

The objective of the study is to investigate the suitability of using Pulse-coherent Acoustic Doppler Profiler (PCADP) to estimate suspended sediment concentration (SSC). The acoustic backscatter intensity was corrected for spreading and absorption loss, then calibrated with OBS and finally converted to SSC. The results show that there is a good correlation between SSC and backscatter intensity with R value of 0.74. The mean relative error is 22.4%. Then the time span of little particle size variation was also analyzed to exclude the influence of size variation. The correlation coefficient increased to 0.81 and the error decreased to 18.9%. Our results suggest that the PCADP can meet the requirement of other professional instruments to estimate SSC with the errors between 20% and 50%, and can satisfy the need of dynamics study of suspended particles. Supported by National High Technology Research and Development Program of China (863 Program, No. 2008AA09Z113)