速率面拟合法中多面函数几个特性的初步数值研究

本文对用速率面拟合法研究地壳垂直运动时所用的多面函数进行了分析研究。指出与多项式拟合法相比,多面函数具有较高的内插精度、较广的适用范围等优点。就地壳垂直形变分析的实际情况而言,不宜采用高阶的核函数。     

水平形变场的函数描述及其实现方法

本文利用近代数值逼近理论,给出了描述水平形变场的函数形式及其实现方法。这一方法可削弱通常数据处理中的模型误差。最后给出了算例,验证了本方法的可行性和有效性。     

计算局部大地水准面变形的FFT方法

在确定局部大地水准面变形时,一般归结为求解Stokes和Vening Meinesz积分。而Stokes和Vening Meinsz积分是一种褶积积分形式。由于褶积的谱可由两个褶积函数的谱确定,因而本文采用FFT方法来计算局部大地水准面变形的褶积积分,并研究了在已知网格结节或网格平均值情况下的具体计算方法。作为实际应用,本文计算了同震位错和伴有质量迁移的地震过程引起的大地水准面变形。     

描述地壳垂直运动过程的一种函数形式

本文在已有数据处理方法的基础上，利用近代数值逼近理论，给出了从时空域角度描述地壳垂直运动过程的一种具体的函数解析形式。最后给出了一个实际算例。     

基于灰色关联和相关向量机的隧道地表沉降预测

基于灰色关联算法确定与地表沉降有直接重要关联的主要影响因子,构建高斯核函数和多项式核函数的加权核函数,利用遗传算法优化模型参数,建立相关向量机地表沉降预测模型。实验结果表明,灰色关联算法能定量地反映系统影响因子与地表沉降变化的关联程度,有效处理不是完全明确的灰色系统信息;加权核函数的合理组合可较好地通过低维空间线性不可分映射变换到高维特征空间线性可分;遗传算法具有计算过程简单和自适应迭代寻优特点;相关向量机模型可极大地减少核函数的计算量,计算过程和结果均具有概率解释。该模型预测结果的多项精度指标值均优于BP神经网络和GR-SVM方法。     

基于支持向量机理论的地下水动态遥感监测模型与应用

地下水是我国内陆干旱地区水资源的重要组成部分,也是极为敏感的生态环境因素之一。地下水动态变化影响着绿洲和湿地的演化,以及土地资源的开发。西北地区地下水监测网尚不完善,动态资料相对缺乏。遥感技术可以弥补传统地下水位监测手段的不足。由于降水极少,西北干旱区地表反射率与地下水水位埋深关系极其密切。选用归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)数据,应用支持向量机回归方法,建立西北干旱地区地下水位遥感监测模型。提取MODIS影像中的NDVI和LST产品上的地表温度和植被指数信息,作为模型的输入,通过合理选择核函数进行支持向量机的回归分析,从而建立地表植被指数、地表温度与地下水位的相关数学模型,并分析了不同核函数所拟合结果。在河西走廊疏勒河流域的研究成果表明,运用MODIS数据开发地下水动态模型反演水位变化是可行的,模型拟合的结果比较符合实际情况,尤其是对于细土平原地下水浅埋地区模型应用效果更为理想。一次多项式核函数适合模拟埋深小于3m浅埋地下水,径向基函数RBF核函数和三次多项式核函数法则更适合模拟较大埋深情况。开发的地下水位遥感监测模型可为西北干旱区水循环研究和流域水资源管理提供技术手段。     

用速率面拟合法进行地壳水平形变模型的研究

速率面拟合法已应用于地壳垂直形变模型分析，本文利用这一曲面拟合理论研究了地壳水平形变模型，详细推导了相应的公式，并进行了模拟试算。     

中国大陆水平地壳运动的数学模型

在获得中国区域1000个实测GPS台站速度场的基础上,利用多面函数法、滑动欧拉矢量法和滑动弹塑性模型法建立了中国大陆水平地壳运动模型,统计表明3种方法外部符合精度2～4mm/a,模型互差精度约为3mm/a。     

基于人工免疫网络的在线核聚类算法

针对核聚类算法与免疫网络聚类算法的不足,将免疫网络机制与核理沦相结合,通过用核距离函数代替欧拉距离函数,设置反映抗体识别抗原数量的权重和引入人工免疫网络机制等解决样本类边界模糊和类间数据密度分布不均匀问题.最后通过人工数据集和lRIS数据集上的仿真试验,验证了算法的有效性.     

速率面拟合法中核函数中心点的选择

用多面函数法拟合地壳垂直运动速率面时,核函数中心点的配置直接影响拟合效果的好坏、计算工作量的大小以及未测点速率预测的结果,有时甚至影响到拟合的成败。本文在工作实践中应用逐步回归理论来筛选核函数中心点,收到了较好的效果。本文的方法对于数字地面模型的建立也有实用意义。     

遗传算法优化支持向量机在大坝变形预测中的应用

建立大坝变形预测的支持向量机模型,并用遗传算法对支持向量机模型的核函数参数、惩罚参数和损失参数进行优化。将同一优化方法不同支持向量机核函数、不同优化方法同种支持向量机核函数进行横向对比,将BP神经网络、自回归AR(p)模型、多元回归分析法和周期函数拟合法进行纵向对比。结果表明,该GA-SVM(RBF)模型不仅能较好地预测大坝的变形趋势,而且能大幅提高预测精度。     

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。
     

半参数模型核光滑估计与模拟分析

讨论了半参数模型核光滑估计的两种方法．即偏核光滑估计与偏残差估计，通过构造核估计广义交叉核实函数自动选取窗口参数。最后将模拟计算与光滑样条进行了比较，表明该方法可以用于曲线拟合或模型系统误差估计。     

多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展

多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类：固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。     

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一种IPTV机顶盒的软件在线升级方案设计与实现

介绍了一种基于嵌入式Linux系统的IPTV机顶盒的软件在线升级实现方案。该方案的机顶盒Flash中，除存储了运行正常业务的内核和文件系统外，额外存储了一套内核和文件系统，从而构成双操作系统，以支持网络在线升级。利用嵌入式Linux系统的引导加载系统功能和MTD技术，在一款使用MIPS处理器的机顶盒上，实现了安全可靠且灵活的在线升级功能。     

多面函数参数自适应选取方法在GPS高程拟合中的应用

提出一种综合的多面函数参数自适应选取方法。该方法利用核函数阶数和平滑因子存在最优值以及核函数结点分布应符合高程异常变化趋势的特点,综合利用正交化算法选取核函数结点以及二维粒子群算法确定最佳阶数和平滑因子,实现多面函数参数的完全自适应选取。将该方法应用于地形起伏差异不同的2个测区,结果表明,相比传统经验性方法和部分参数自适应方法,该方法用于GPS高程拟合的精度和可靠性更高。     

Linux内核的可抢占性分析和研究

近年来,Linux在嵌入式方面的应用越来越广泛,改进Linux的性能,使其适用于实时领域成为一个极具潜力的发展方向。影响Linux实时性的主要因素之一是Linux内核的不可抢占性,因此对内核抢占性的研究迫在眉睫,对其进行分析和研究,详细阐述了抢占锁、互斥锁、中断处理、调度函数的实现原理并提出改进方案,最后测试修改后的内核并与原内核的数据进行了分析和比较。