GIS在需求链管理模型中的应用

随着电子商务的发展,传统的供应链管理模式已不能满足现代社会的需求,取而代之的是以MC为驱动的需求链管理模式.针对MC模式下的生产管理问题,分析MC环境下需求链管理的运作模式,运用OPN方法来构建需求链管理的模型.最后,重点介绍GIS理论和方法在该模型的物流管理、内部供应链管理、节点管理中的应用,研究该模型的主要目的就是...     

干式煤气柜变形监测信息系统

结合国内首次进行的干式煤气柜变形监测研究与工程实践 ,利用VB5 0开发了干式煤气柜变形监测信息系统 (GDMIS) ,系统集数据输入、计算、查询、打印报表、绘制图形、帮助等功能于一体 ,为干式煤气柜变形监测资料处理和分析提供了一种有效工具。     

变形观测高精度微型控制网的设计与施测

以某钢铁厂煤气柜变形观测为例,结合控制网的质量准则,本文介绍了用数学扭曲法设计高精度微型控制网的方法和步骤。此外,本文还介绍了该网的测量方法、边角定权技巧和平差方法。     

3D—GIS在边坡监测中的应用

本文就利用3D－GIS进行边坡变形的三维空间分析和变形过程的模拟作了一些有益的探讨，为了达到这个目的，作者结合边坡地质结构呈层状的特点，采用三棱柱模型对边坡进行三维可视化数据建模，并分析了该模型的数据结构和空间数据操作。通过分析可知三棱柱模型能与现有的GIS软件（如Arcview)兼容，也能与现有的有限元软件（如DIANA）相结合，利用柱体分析法对边坡进行变形分析。     

一种公交换乘路线智能选择的新方法

公交换乘问题是公共交通信息查询的重要内容,本文首先叙述了经典Dijkstra算法,并分析了其不适合公交网络最优路径选择的原因。然后提出了一种改进的Dijkstra算法,该算法将求解最短路径获得的站点作为搜索站点,并将这些站点及经过这些站点的线路构成换乘矩阵,结合换乘次数的要求,给出了基于Dijkstra的智能选择换乘线路的实现算法。最后通过一个实际算例说明改进的Dijkstra算法在公交换乘路线选择中应用的可行性。     

主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类

针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类方法。首先,将像素的光谱信息与其邻域内的空间信息相结合,利用重排序机制得到一种旋转不变的空谱特征表达。在此基础上,利用主动学习算法选择最不确定性样本(即分类模糊度最大的样本),提交操作者标注得到标记样本集。最后将该标记样本与未标记样本组合,用于图的半监督分类。该算法可保证类别边界样本的选择,利于分类器的边界构造,同时,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本,可以达到较好的分类效果。在3幅真实高光谱影像上的试验表明,该方法可以取得精度较高的分类结果。     

高分辨率遥感影像语义分割的半监督全卷积网络法

在遥感领域,利用大量的标签影像数据来监督训练全卷积网络,实现影像语义分割的方法会导致标签绘制成本昂贵,而少量标签数据的使用会导致网络性能下降。针对这一问题,本文提出了一种基于半监督全卷积网络的高分辨率遥感影像语义分割方法。通过采用一种集成预测技术,同时优化有标签样本上的标准监督分类损失及无标签数据上的非监督一致性损失,来训练端到端的语义分割网络。为验证方法的有效性,分别使用ISPRS提供的德国Vaihingen地区无人机影像数据集及国产高分一号卫星影像数据进行试验。试验结果表明,与传统方法相比,无标签数据的引入可有效提升语义分割网络的分类精度并可有效降低有标签数据过少对网络学习性能的影响。     

混合GM(1,1)模型预报季节性时间序列精度的方法探讨

灰色系统已被成功用于工程、经济、物理控制等许多领域。然而在预报具有季节性的时间序列时，直接应用GM(1，1)灰色模型往往精度不高。因为GM(1，1)灰色模型只能反映时间序列的总体变化趋势，不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。因此，作者提出运用“滑动平均去季节性波动”与GM(1，1)混合建模的方法预报具有季节特征的时间序列。并以水文地质系统中地下水位预报和安装在混凝土中的测缝计测得的建筑物形变量为一组时间序列，基于均方差、平均绝对误差和平均绝对百分误差三个精度准则，比较了此方法与其它灰色建模法的结果。结果表明，此方法不仅能反映时间序列的总体变化趋势，而且能客观反映其波动变化的具体特征，有效提高了预报精度，减少了建模的复杂度。     

电子水准仪与计算机的数据通讯

以DiNi系列电子水准仪为例介绍电子水准仪与计算机的数据通讯，利用V6.0开发了数据通讯程序，可以实现DiNi系列电子水准仪与计算机的数据通讯，给出了程序代码及具体实现方法。