分子云ORION—IL的CH3CN Jk=6k—5k谱线的观测

使用名古屋大学４米毫米波射电望远镜于１９９５年１月对对分子云ＯＲＩＯＮ－ＩＬ区域的ＣＨ３ＣＮＪｋ＝６ｋ－５ｋ谱线进行了观测，得到了该区域的５点的谱线。该谱线的观测为青海站１３．７米毫米波射电望远镜提供了又一条可供观测的分子谱线。     

三角高程测量中球气差改正程序的探讨与应用

基于三角高程测量的原理以及误差分析,提出了用三角高程测量代替四等水准时,不必保证前后视距相等,也不必进行对向观测,只利用球气差改正程序进行高差改正,就能提高精度和效率,并以实测数据为依据说明了其可靠性和高效性。     

利用模糊理论估算自然衰减率常数

模糊理论方法提供了量化主观信息和体现决策人在最小化条件下优先选择的便利工具。利用Buschek和Alcantar(1995)的理论估算自然衰减和降解率，在实际上，由于数学简化和场点复杂性造成明显的不精确。在本篇文章中，两种模糊方法一模糊算法和模糊回归，常被用于刻画在降解和衰减率估算中的可变性。输入参数的可变性能够利用体现决策者对可能值感知的隶属关系函数进行刻画。隶属关系函数临界输入值的选择明显影响了估计输出值的可变性。同样的，与决策者信念有关的稳定状态模型与描绘场点监察流状态的一致性，也能够通过一致性判据进行量化。利用基于模糊评价方法进行灵敏度检验是相当有用的，可以评估决策者的优先选择对估计率常数和相关可变性的影响程度。同样，上面提到的方法在涉及自然衰减监测的安排中也是很有意义的。     

基于NGM(1,1,k,c)模型和改进切线角的危岩变形预测

针对危岩变形预测问题,本文以非齐次指数序列的灰色模型(NGM)作为危岩变形预测的基本模型,通过对望霞危岩变形的分析结果显示,NGM(1,1,k,c)模型拟合效果明显优于GM(1,1)模型,说明危岩变形趋势更接近于非齐次指数序列。利用NGM(1,1,k,c)模型结合改进切线角可对危岩变形趋势进行分析预测,可作为危岩稳定性和发展趋势的评估依据。     

高维遥感图像的快速分类算法

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。     

利用滨海地下水系统对双频潮汐的响应识别含水层压力传导系数

含水层的压力传导系数是地下水溶质运移及扩散的重要参数,通常压力传导系数由抽水试验确定,即通过抽水给地下水系统一个扰动,然后监测地下水水位的响应,进而计算压力传导系数。对滨海地区含水层来说,潮汐波动就是天然的抽(注)水试验。潮汐由不同频率的分潮构成,前两项主频潮汐基本可代表潮汐主要特征。利用地下水水位对潮汐的响应,识别含水层压力传导系数。在推导出地下水对双频潮汐响应的解析解的基础上,提出了潮汐信号衰减法识别压力传导系数,并做了敏感性分析。通过对数值解叠加高斯噪音信号进行参数估算,证明该方法估算压力传导系数具有较高的可靠性和实用性。     

机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用

机器学习在滑坡的易发性评价中面临两个难点,一是评价指标的客观量化,二是训练样本的选择。鉴于此,采用频率比法实现了评价指标的客观量化,利用k均值聚类算法实现了非滑坡样本数据的筛选。结果表明,以k均值聚类算法筛选非滑坡为前提,神经网络的训练精度由73%提升到了97%,支持向量机的训练精度由75%提升到了96%。基于GIS平台,将神经网络和支持向量机模型计算的全区易发性指数按自然断点法分为五个区域,分区图与历史灾害点的叠加分析统计结果显示,神经网络在全局范围内的评价结果优于支持向量机模型,全局精度分别为76%和74%。研究结果可为南江县的防灾减灾工作提供参考。     

2007年宁洱6.4级地震余震序列尾波QC值研究

基于Aki和Chouet的地方震尾波单次散射模型,利用思茅台记录到的2007年云南宁洱6.4地震余震的数字化波形观测资料,测量了震源区尾波Qc(f)值。当中心频率为1.5Hz时,宁洱地区的尾波Qc值在51～147之间,平均值为79,尾波的振幅衰减率βc(f)在0.014～0.039之间,平均值为0.028;测量得到该地区尾波Qc值与频率f的关系为Qc(f)=53f0.88;尾波波源因子与震级成正比关系,满足关系lgA0=1.51ML-0.94;测量结果显示宁洱地震余震序列的尾波值Qc较低,表明宁洱震源区属于构造运动较为活跃区。     

基于k阶Voronoi多边形划分的k阶数据场拟合

讨论了k阶Voronoi图的离散点集的生成算法，挖掘了k阶Voronoi图的性质并加以证明；参照k阶Voronoi图的定义提出了k阶空间数据场的定义，并结合参考点利用其影响因子给出了低阶空间数据场的拟合函数通式；利用k阶Voronoi图对平面空间的平面区域最近邻近划分实现了对空间数据场的分割，从而将大量参考点集数据场化解为多个单元数据场的低阶拟舍，有效地降低了数据场拟舍的难度；提出了合并拟合和叠加拟合策略，实现了将单元数据场综合为完整的空间数据场。     

二维小波变换在消除相干噪声中的应用

相干噪声常使地震记录中的反射同相轴模糊不清,使得处理解释难以进行。而常规的各种ｆ－ｋ滤波技术不能对其有效地消除,且每种技术都有其局限性,容易产生人为假象,使信号发生很大畸变。我们的技术是利用二维小波变换,把二维地震信号变换到有关频率、时间、波数、空间的一个四维函数。根据信号和相干噪声在频率、时间、波数、空间等方面的局部差异来达到滤波的目的。经过对实际炮集数据的处理表明该方法比ｆ－ｋ滤波技术消除噪声的效果要好,信号的畸变程度更低,并且没有任何限制条件。