半参数模型的统计诊断量与粗差检验

基于参数回归统计诊断的分析方法,系统地研究了半参数的统计诊断与影响分析,得出了一系列诊断统计量,证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,给出了粗差检验的方法。     

新型识别算法在孤立字词语音识别中的应用

提出了孤立字词语音识别的一个新算法,即新型的识别算法。通过此算法,系统可以在不降低系统识别精度的前提下,大大精简运算量,提高识别系统整体的识别效率。实验证明,该算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度,在基于非模板的孤立字词的语音识别中,其识别精度也可以达到90％以上,并且与传统的识别方法相比,缩短了训练时间,提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。构建一个使用方便的语音识别系统,将算法应用到实践中解决人们现实生活中遇到的各种问题。     

广西国土资源管理运行的情况及建议

2008年1～3季度,广西重大项目用地基本得到保障,耕地得到有效保护;土地供应总量明显减少;房地产用地出让价款同比温和下降,国家宏观调控政策取得明显成效;整顿和规范矿产资源开发秩序工作取得阶段性成果.笔者根据统汁报表及相关部门提供的数据,综合分析了2008年1～3季度广两国土资源管理运行的情况,对如何加强管理工作提出了相关建议.     

基于Prophet-RF模型的GNSS高程坐标时间序列预测分析

针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(ran-dom forest,RF)模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性.本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据...     

DEM地形可视性分析的统一模型构建与应用

地形可视性也称为地形通视性,主要包括通视性分析、可视域计算等方面,在国民经济、国防建设等领域具有重要的作用.基于DEM的地形可视性自动分析与制图方法的出现,开辟了地形可视性分析的新阶段.本文针对目前可视性分析研究大多着眼于具体问题的计算方法及效率研究,分析模型间的相关研究较少的缺憾,在分析可视性问题共性的基础上,根据可视性分析的视点集合、视线、目标点集合三个要素对可视性分析进行归类总结,构建了DEM地形可视性统一分析模型以及基于该模型的模式化可视性分析方法,并对该模型进行了应用实证研究.     

变形观测数据时间序列建模中的几个问题

针对在变形观测数据时间序列建模中所遇到的问题,对变形观测数据时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶与系统稳定性检验等问题进行了研究,提出了分析数据趋势项提取的AR模型方法,编写了C语言计算程序,实现了样条函数插值方法、周期项提取的差值法,建立ARMA分析模型,对变形预测数据与实际观测数据进行了比较.结果表明:该方法的正确性以及时间序列分析方法在变形数据处理与分析中的适用性与可行性.     

基于AO的洪水灾害风险分析模型设计与构建

中国是一个自然灾害尤其是洪涝灾害发生较频繁的国家,洪水灾害的风险分析与评估是抗洪救灾中的一个重要组成部分,洪灾风险分析的时效性、科学性对于防汛抗洪、抢险救灾具有重要的意义。本文针对流域洪水灾害的特点与其复杂的风险分析过程,考虑影响流域洪水灾害的因子,结合层次分析方法(AHP),以COM组件的架构思想为基础,采用ArcObjects语言的相关接口和方法,构建了流域洪水灾害风险分析模型,将各因子对洪水灾害的危险性和风险的影响进行了量化,分别得出洪水灾害风险性分布图和洪水灾害易损性分布情况。通过对洞庭湖试验区域的模型检验,结果表明,所构造的模型简单易操作,能够较好地对区域洪水灾害进行风险分析。     

山东省地理国情信息综合统计分析技术与实现

地理国情统计分析工作是地理国情数据向地理国情信息、地理国情知识乃至决策智慧转化与提升的重要方法与技术手段。鉴于地理国情综合统计是一项计算密集型、知识密集型、学科交叉的复合型工作,难度大、牵涉面广,目前省级尺度工作开展需进行多项关键技术研究与攻关。该研究从基于指标模型自由组合及统计分析范围自由选择的地理国情信息统计分析计算、基于一致性哈希高容错性算法实现地理数据的高效运算、基于统计知识库的统计分析专题地图快速精细化制图模式、基于归一化方法实现统计分析主题指标分级评估体系等4个方面关键技术入手,创新性的完成山东省地理国情信息综合统计分析工作,取得了软件系统、指标模型、报告、专题图等多项成果。成果在多个政府部门与科研机构得到应用,为部门、科研机构相关处室业务整合与统筹规划,宏观数据对比分析,量化决策向大数据决策转变等提供有力技术支撑和可靠依据。     

地震趋势预测的一种新模型研究

 本文根据自激励门限自回归模型原理,对多年的地震活动形势进行了分析,建立了用于地震大形势分析的客观化数值预测模式-在线预测模型。根据1980年以来中国大陆实际发生的地震资料对这一模型的可靠性进行了检验。统计结果表明,利用在线预测模型在对未来地震趋势进行预测时,其年度形势特征量的最大误差为0.3,平均误差为0.12;因此该模型能够比较客观地反映地震形势变化的自然特征及规律,较好的预测未来的地震活动趋势。这一模型的建立为促进地震趋势向客观化、定量化预测方向发展,提供了一种科学途径     

耦合人群移动的COVID-19传染病模型研究进展

构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。     

多类支持向量机在语音识别中的应用

针对语音模式识别,引入多类（M-ary）支持向量机来进行分类。并详细的介绍了M-ary支持向量机的概念以及语音识别系统中的实现方式。通过仿真实验,与BP神经网络、SVM进行比较,验证了M-ary支持向量机具有识别率高,抗噪能力强等优越性。     

基于模型流的资源环境模型复合语言与应用

资源环境领域的研究对象常被抽象为若干子模型复合而成的复杂模型,如何有效地集成这些子模型成为资源环境模型集成的主要内容。随着各种地学相关问题的日益复杂和多样化,传统的建模语言与友好易用的图形建模等集成建模方式已无法满足大规模高复杂的模型构建需求。本文在已有的相关理论基础上,针对复合模型构建的灵活性和复杂性之间的矛盾,将模型复合模式的本质抽象化,提出资源环境"模型流"的形式化语言描述,实现了模型流建模环境。应用实例表明,基于模型流的模型构建方式采用简洁的符号表示,避免了繁琐的图形构建环节,可快速灵活地构建高复杂度模型。模型流的提出为模型复合的调度性能优化和智能自动化集成等进一步的研究奠定了基础。     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。     

C/S模式视频监控系统的设计与实现

随着网络技术的发展，计算机网络已越来越成为当今流行的计算环境。计算机的使用方法和体系结构也从早期的单一体系结构，发展成为现在比较流行的C／S体系结构。另一方面，随着社会经济的发展，智能交通系统也已经得到了广泛的应用。介绍了一个高速公路的视频监控系统，详细描述了自动报警功能的设计和实现。     

一个动物识别专家系统在PROLOG下的实现

首先扼要分析了专家系统的基本工作原理，然后用PROLOG语言实现了一个简单的动物识别专家系统。     

基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

图形用户界面设计在新型语音特征横向对比中的应用

介绍了Maflab软件中的图形用户界面（GUl）编程技术,并将这种直观的人机对话方式,应用在基于不同语音特征提取算法的识别率的横向对比中。同时,提出了一种基于Mel滤波器组的小波系数语音特征,对这种新型的语音特征做适度变换,得到另外一种可以明显提高运算速度的的语音特征。最后将这两种不同特点的新型语音特征与传统的美尔频标倒谱系数（MFCC）语音特征,在一种专门设计的基于Matlab的GUI人机对话界面中,从时域波形、特征波形和识别结果3个方面,横向进行综合对比。迅速并高效地判断出新型语音特征相对于传统语音特征的优势所在。     

面向作战任务的战场环境仿真过程对象模型

针对目前战场环境仿真系统与指控系统之间互操作性还不完善,需要构建一种面向作战任务的战场环境仿真过程模型来有效解析指控系统的关键信息需求。分析了仿真过程结构化特征,采用面向对象的方法构建仿真过程概念模型;分析GeoBML的数据模型和形式化语法,使用形式化语言建立仿真过程的逻辑语义模型;定义仿真过程对象数据结构,构建任务驱动下的仿真过程数据映射模型。最后,基于该模型设计战场环境仿真平台组件并应用,验证其合理性与可扩展性。     

基于神经网络和卡尔曼滤波算法的说话人识别

首先从语音信号中提取出特征参数:线性预测倒谱系数(LPCC)和用小波包提取的小波特征参数(WPC);语音特征分类模型则选择多层前馈式神经网络(MBP网络),并将奇异值分解运用到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中作为神经网络的学习算法.仿真结果表明,小波特征参数具有良好的识别效果;同时采用改进后的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法使人工神经网络具有更稳定、更准确的分类性能.