用蒙特卡洛模拟法求机器的更新函数

分析了现行求更新函数解析所存在的不足之处,探讨采用蒙特卡洛模拟法求机器在常用寿命分布情况下的更新函数,并以对数正态分布为例介绍其应用过程。     

“冲击法”在求函数傅氏变换中的应用

讨论了阶跃函数、斜升函数和经多次微分后能得到一系列冲击函数的特殊函数傅里叶变换的求解方法。该方法中充分利用了冲击函数这一特殊函数的特性，使求傅氏变换变得简单、快速、避免了繁琐的积分运算     

求近似冲激响应的一种时域方法

本文提出一种用输入信号自相关函数集求近似冲激响应的方法,并作出误差评价。     

反求水文地质参数的SWIFT法

单纯形与罚函数相结合的SWIFT方法应用于水文地质计算,可反求具有界限约束的水文地质参数。通过实例计算,找到了一个较好的初始单纯形的步长乘子V和单纯形缩小因子rv,从而减少目标函数的计算次数,节省机时。     

Intel MKL在Bernese GNSS数据处理中的应用

为提高Bernese GNSS software数据处理效率，将英特尔数学核心函数库(math kernel library，MKL)应用于Bernese 精密定轨数据处理，对比分析多个MKL矩阵求逆函数与Bernese 原有程序的计算效率。使用2019-03全球200个测站北斗/GNSS数据进行实验分析，结果表明，采用参数预消除策略时，参数预消除步骤消耗时间明显大于矩阵求逆，使用MKL处理数据效率提升不明显；而未采用参数预消除策略时，使用MKL矩阵求逆函数可显著提高矩阵求逆效率，其中dpotri函数矩阵求逆计算效率最高，消耗时间平均值为133 s，相比Bernese 原有程序计算速度可提高13倍。     

基于图像退化模型的天气现象识别

在不同的天气条件下,由于气溶胶对光波的散射作用,通过成像系统获得的图像都会有一定程度的退化。利用图像的退化模型可以获取与天气现象相关的参量,从而达到识别天气的目的。对不同天气条件下得到的同一场景图进行研究,运用多垂线检测法,检测出不同天气条件下直线模糊边缘上的灰度值,采用Sigmoid函数拟合出刃边函数,进而求出线扩散函数。通过分析线扩散函数的变化规律,总结出其与天气现象之间的紧密联系。测试结果表明,应用该方法对于晴天、薄雾、雨、霾、沙尘暴等天气现象具有一定的判别效果。     

基于图像退化模型的天气现象识别

在不同的天气条件下,由于气溶胶对光波的散射作用,通过成像系统获得的图像都会有一定程度的退化。利用图像的退化模型可以获取与天气现象相关的参量,从而达到识别天气的目的。对不同天气条件下得到的同一场景图进行研究,运用多垂线检测法,检测出不同天气条件下直线模糊边缘上的灰度值,采用signloid函数拟合出刃边函数,进而求出线扩散函数。通过分析线扩散函数的变化规律,总结出其与天气现象之间的紧密联系。测试结果表明,应用该方法对于晴天、薄雾、雨、霾、沙尘暴等天气现象具有一定的判别效果。     

动态回归模型在变形分析中的应用

为了使回归模型适应动态数据集,推导了动态回归模型的递推最小二乘算法,数据更新时,采用修正方式更新回归系数计算两个矩阵,避免了重复矩阵求逆运算,实现了观测数据增加而矩阵阶数不增加,理论上减少了计算时间。以柘溪和东江两大坝变形分析多元动态回归模型为例进行实验,结果表明：该方法建模过程简洁、无需迭代计算,易于编程实现,在计算效率与预报精度等方面均具优势,可应用于实时变形分析建模。     

MATLAB在地下流体数据分析中的基础应用(Ⅱ)

MATLAB可用于地震地下流体数据求均值、去趋势性变化、频谱分析、自定义函数拟合、井孔水温梯度曲线绘制等操作。基于以上应用,本文进行井水位潮汐因子与气压因子计算,并讨论井水位中潮汐与气压成分的剔除问题。     

GS—15重力仪记录系统的时间常数

本文从无线电基本原理和复变函数理论出发,对GS—15重力仪记录系统的巴特伍兹滤波器的传递函数作了一般推导,得出其传递函数的公式。应用复变函数理论中求极点的方法,拉普拉斯变换及黎曼——梅林反演公式,计算出潮波通过记录系统时所引起的相位滞后公式,并且由它计算了固体潮理论中几种主要潮波在通过该系统时所起的相位滞后值。     

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基于局部均值分解和相关向量机的变形预测

基于改进局部均值分解（LMD）及加权核函数相关向量机（RVM）算法,构建多尺度变形预测新方法。利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测。将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测。实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性。
     

Full waveform inversion with spectral conjugate gradient method

Spectral conjugate gradient method is an algorithm obtained by combination of spectral gradient me-thod and conjugate gradient method,which is characterized with global convergence and simplicity of spectral gradient method,and small storage of conjugate gradient method.Besides,the spectral conjugate gradient method was proved that the search direction at each iteration is a descent direction of objective function even without relying on any line search method.Spectral conjugate gradient method is applied to full waveform inversion for numerical tests on Marmousi model.The authors give a comparison on numerical results obtained by steepest descent method,conjugate gradient method and spectral conjugate gradient method,which shows that the spectral conjugate gradient method is superior to the other two methods.     

基于改进SVM分类法的SAR图像水体面积提取研究

在复杂地表环境下的多云多雨地区,基于合成孔径雷达（SAR）图像提取水体时容易受到其它地物如水田、山体阴影等干扰,传统的灰度阈值法和SVM法未能考虑水体与其它地物在纹理和地形上的差异,因此水体提取结果精度较差。研究首先用Refined Lee滤波对SAR图像进行预处理;其后通过DEM建模和坡度计算提取地形特征,通过计算图像灰度共生矩阵以提取纹理特征（包括均匀性、角二阶矩和熵）,并结合SAR图像极化信息以及SDWI指数形成针对水体提取的特征空间,通过融合地形特征和图像纹理特征发展了改进SVM分类法的水体提取模型。在使用Sentinel-1 SAR数据对所发展模型与SDWI水体指数法、传统SVM法水体提取结果进行比对后发现,改进SVM分类法提取的水体结果较好地剔除了水田和山体阴影,且提取的水体水面比传统的SVM法更加完整;该方法在总体精度、Kappa系数、漏分率和错分率指标上均优于SDWI法和传统的SVM法,总体精度达到98.06%,比SDWI法和传统的SVM法分别提高了23.24%和5.49%,有效提高了复杂环境下地表水体的提取精度。研究最后将所发展模型应用于2018年马哈韦利河流域逐月水...     

顾及接收机UPD的PPP分步模糊度固定方法

提出一种顾及接收机未校准硬件延迟偏差(uncalibrated phase delays,UPD)的PPP分步模糊度固定方法,利用卫星端UPD产品对观测卫星的浮点模糊度进行改正,采用与整数无关的三角函数进行计算,得到接收机端UPD估计值.基于非差法估计接收机端UPD,根据非差窄巷模糊度协方差大小进行分步模糊度固定,并选...     

用向量作图法解等角应变花

本文提出用向量作图法解等角应变花的问题,这是一种比较完整的图解法,只需利用比例尺、三角板和量角器,就可用作图法简捷地得到所求的结果。本文还举了两个数值例题,与数解法作了比较,说明图解法的精确性相当好。     

时间序列处理的新插值方法

通过对GPS和地震形变时间序列的研究，提出了一种新的插值方法——多点3次样条方法。该方法可以在一定条件下解决时间序列处理中较多数据的缺失问题。对该方法与其它插值方法进行了对比分析，并给出了该方法的定量分析结果。     

FUZZY ISODATA聚类法在地下水水化学分类中的应用

本文以杜热草场水化学资料为例,运用FUZZY ISODATA聚类方法对地下水水化学类型的划分进行了初步研究,并与传统的舒卡列夫法和基于模糊关系聚类法所得结果进行了对比,说明了本方法的可靠性。文中运用该法对研究区水化学成份划分的五种类型,基本符合本区地下水化学成份形成与分布规律,分类合理,计算简便,特别是对水化学成份差别不大的地区更为适用。     

插补GNSS坐标时间序列的改进DINEOF算法

针对GNSS坐标时间序列插补中数据插值经验正交函数（data interpolating empirical orthogonal functions,DINEOF）算法受低相关度站点影响、连续长空缺插值效果欠佳的问题,提出相关数据插值经验正交函数（coefficient data interpolating empirical orthogonal functions,CDINEOF）算法。首先计算目标站点与其周围站点数据的相关度,然后筛选出相关度较高的数据构建观测矩阵,最后采用DINEOF算法对观测矩阵中的缺失数据进行插补。通过模拟数据和实测数据验证新方法的可行性,并与DINEOF算法和多项式插值法的结果进行对比分析。模拟数据实验结果表明,当观测数据存在连续长空缺时,CDINEOF算法的插值效果优于DINEOF算法和多项式插值法。实测数据实验结果表明,CDINEOF算法在保留方差最大化方面效果最好,与DINEOF算法和多项式插值法相比分别提升了11.8%和6.7%。     

Progressive modelling of the gravity-induced landslide using the local dynamic strength reduction method

The failure of slope is a progressive process, and the whole sliding surface is caused by the gradual softening of soil strength of the potential sliding surface. From this viewpoint, a local dynamic strength reduction method is proposed to capture the progressive failure of slope. This method can calculate the warning deformation of landslide in this study. Only strength parameters of the yielded zone of landslide will be reduced by using the method. Through continuous local reduction of the strength parameters of the yielded zone, the potential sliding surface developed gradually and evolved to breakthrough finally. The result shows that the proposed method can simulate the progressive failure of slope truly. The yielded zone and deformation of landslide obtained by the method are smaller than those of overall strength reduction method. The warning deformation of landslide can be obtained by using the local dynamic strength reduction method which is based on the softening characteristics of the sliding surface.