最小独立闭合环深度优先算法的一点改进

针对原有的深度优先算法在进行最小独立闭合环搜索时存在搜索漏环的情况,在不破坏原有算法流程的前提下,充分利用原有算法在计算过程中产生的中间参数,通过追加新的算法,以2012年天津市地面沉降水准数据作为实验数据,并结合人工拼环的结果加以对比分析,结果表明:在水准网较为复杂的前提下,新算法有效避免了原有深度优先算法搜索失真的问题。改进后的深度优先算法将为最小独立闭合环搜索工作带来更高的可信度。     

一种改进的水准网最小独立闭合环搜索方法

在复杂水准网中用计算机自动搜索算法寻找出的最小闭合环,可能存在环与环之间的包含关系,结果不够直观。为避免这种情况,根据人工识别闭合环的经验,在现有算法基础上,提出了一种在水准网中寻找出面积最小的独立闭合环的原理和算法设计,并通过实例证明了改进方法的正确性。     

一种自动搜索水准环及计算闭合差的方法研究

本文采用深度优先搜索算法(Depth-First-Search)实现自动搜索水准闭合环,并结合ArcGIS的图形拓扑关系技术来获得最小水准环的信息;将此项技术应用于水准测量闭合环的闭合差计算,最终实现了自动计算水准闭合环的闭合差及精度统计。     

基于深度和广度优先算法相结合的闭合环自动搜索方法研究

搜索闭合环、附合路线是测量控制网验前精度评定和粗差探测的重要内容。文中结合数据结构相关知识,在已有的基于深度优先算法搜索闭合环的基础上,提出一种利用深度优先和广度优先算法相结合的自动搜索控制网闭合路线、附合路线的搜索方法,与传统搜索方法相比,搜索速度有很大提高。     

最短独立闭合环与附合路线的快速搜索方法

提出了一种间接平差误差方程转化为条件平差条件方程的快速且易实现自动化的方法,同时采用矩阵分析理论,通过对条件方程进行特殊的矩阵分块及变换,自动搜索出水准网或GPS网的最短独立闭合环与附合路线,并自动解算出闭合差。上述方法有别于传统的图论理论,不依赖于任何信息文件,算法简单,自动化程度高。     

高铁CPⅡ交叉双导线网最小独立闭合环集确定方法

针对高铁隧道段CPⅡ交叉双导线网观测数据粗差检核问题，该文在挖掘分析控制网结构特点基础上，提出一种CPⅡ交叉双导线网最小独立闭合环集搜索算法。该算法基于分治法思想，将整个控制网的独立闭合环搜索分解到各个四边形，通过确定各四边形产生的最小独立闭合环子集，实现CPⅡ交叉双导线网最小独立闭合环集的自动搜索。基于该算法研发了相关软件系统，并以某客运专线隧道CPⅡ网实测数据为例进行实验和分析。实验结果表明，该文方法可以高效确定CPⅡ交叉双导线网的最小独立闭合环集，从而实现对外业观测数据的粗差检核；重测含有粗差的观测值，可有效提高CPⅡ交叉双导线网的精度和可靠性。     

自动搜索最小多边形算法的研究

多边形的自动搜索是ＧＩＳ空间分析的基本算法之一，同时也在地籍拆宗、导线网闭合环的闭合差计算等领域有着重要的作用。本文依据一般的图形数据结构，提出了一种结点标记的搜索算法，利用该算法可自动搜索出所有独立的最小多边形。     

一种高效的最小独立闭合环自动搜索算法

依据图论理论,在基于生成树、余树变换的闭合环搜索算法和基于深度优先的闭合环搜索算法的基础上,提出一种高效且稳定性好的控制网最小独立闭合环自动搜索算法.     

高精度矿区水准网综合数据处理程序的开发

本文针对现有矿区水准网平差软件或程序存在不足等问题,基于VB6．0编写了矿区水准网综合数据处理程序,并对算法实现的一些关键问题进行了分析,同时给出了部分代码,程序可进行固定基准、秩亏基准、拟稳基准的最小二乘估计和抗差估计,并具有闭合条件搜索与闭合差计算等功能。通过算例,验证了程序的正确性和可靠性。     

一种改进的测量控制网最小独立环搜索算法

对已有的生成树搜索方法进行了改进,利用广度优先的思想搜索,线性表结构存储数据,提高了算法的时间效率,简化了计算复杂度,使得该方法更加适用于大型测量控制网的最小闭合环搜索。     

Delaunay三角形构网的分治扫描线算法

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。     

计算子午线弧长与底点纬度的常微分方程数值解法

计算子午线弧长与底点纬度本质上是解算标准的一阶常微分方程。为了研究利用常微分方程数值解法进行子午线弧长与底点纬度计算的可行性与可靠性,选取大地纬度自0°起以步长1″依次增大至90°,共计324 001个样本数据,分别基于求解常微分方程的Euler算法、改进的Euler算法以及二阶、三阶、四阶Runge-Kutta算法对其进行了数值计算。并与传统算法结果进行比较,从数值算法结果的精度、运算速度、自洽程度等方面对数值算法质量进行评价。计算结果表明:利用常微分方程数值解法求解子午线弧长与底点纬度的方法,能够得到与传统算法精度一致的结果;且数值算法运算速度大约是传统算法的2倍,其中四阶Runge-Kutta算法的精度与自洽程度最高。这表明,常微分方程数值解法比传统算法更适用于子午线弧长和底点纬度的大数据计算。     

基于改进的模糊c-均值聚类方法遥感影像分类研究(英文)

Classification is always the key point in the field of remote sensing. Fuzzy c-Means is a traditional clustering algorithm that has been widely used in fuzzy clustering. However, this algorithm usually has some weaknesses, such as the problems of falling into a local minimum, and it needs much time to accomplish the classification for a large number of data. In order to overcome these shortcomings and increase the classification accuracy, Gustafson-Kessel （GK） and Gath-Geva （GG） algorithms are proposed to improve the traditional FCM algorithm which adopts Euclidean distance norm in this paper. The experimental result shows that these two methods are able to detect clusters of varying shapes, sizes and densities which FCM cannot do. Moreover, they can improve the classification accuracy of remote sensing images.     

高分辨率遥感影像融合研究

遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。     

计算子午线弧长的三类算法及其分析比较"

多项式展开算法是计算子午线弧长的传统方法,为了研究利用数值积分算法和常微分方程数值解法进行子午线弧长计算的可行性与可靠性,本文选取大地纬度自0°至90°的3组样本数据(间隔距离分别为1°、1'、1″),分别基于多项式展开数值积分算法和常微分方程数值解法,计算得到各组样本数据的子午线弧长,并通过算法计算结果精度和运算速度两个方面对数值算法的质量进行了评价。计算结果表明:数值积分算法和常微分方程数值解法均可以得到与多项式展开算法精度相同的结果;数值积分算法可通过减小步长以提高计算结果精度,但运算速度急剧降低;3阶、4阶的Runge-Kutta算法不仅运算结果精度高,而且运算速度也比传统算法快3倍多,表明了常微分方程数值解法更适用于子午线弧长的大数据计算。     

整体法与序贯法在测量平差中的比较

讨论了整体法与序贯法在测量平差中的应用,并结合实例比较整体法与序贯法在相同观测情况下的平差结果和精度问题。实例表明:在测量平差中,若测量网中数据较多,并且这些数据是在不同时期所得,用序贯法具有较高的处理效率。     

一种改进的单模式匹配算法

为了进一步提高模式匹配算法的性能,在对两种经典单模式匹配算法KMP和BM分析的基础上,结合二者的优点,提出了一种改进的单模式匹配算法。该算法主要利用KMP算法的"部分匹配"结果和BM算法的"后缀匹配"优势,对匹配过程中的字符移动距离做了优化。通过将改进算法与KMP算法、BM算法进行实验测试与分析,证明改进的算法性能稳定,匹配效率明显得到提高。     

利用Douglas-Peucker并行算法在多核处理器上实时综合地图线要素

Douglas-Peucker算法是线要素简化的经典算法,针对其存在大量计算、难以做到实时的缺点,运用并行技术实现Douglas-Peucker算法,并在多核处理器的计算机上进行实验,验证了并行算法的效率与实时性。     

改进的GPS模糊度降相关LLL算法

模糊度降相关技术可以有效提高模糊度求解的效率及成功率,LLL(A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,L.Lovasz)算法是新出现的模糊度降相关方法。详细分析LLL算法,针对该算法中存在的缺陷,提出逆整数乔勒斯基、整数高斯算法和升序调整矩阵辅助的改进LLL算法。利用谱条件数及平均相关系数为准则,以300个随机模拟的对称正定矩阵作为模糊度方差-协方差矩阵,对LLL算法和改进的LLL算法进行仿真计算。比较与分析结果表明,改进LLL算法模糊度降相关处理更加彻底,能有效地加速整周模糊度搜索及成功解算。     

一维边缘检测算子的递归算法

本文对边缘检测理论和算法作了理论和实验方面的深入研究，选用Ｄｅｒｉｃｈｅ依据Ｃａｎｎｙ设计思想导出的边缘检测算子，证明了递归算法代数卷积算法实现边缘检测的基本原理，导出了几种算子逆归算法的实用公式，实验证明递归算法比卷积算法实现边缘提取在速度方面有着明显的提高，为一维影匹配中数字影像特征提取提供了快速而实用的边缘检测方法。