工业测量中一种二次曲面的拟合方法

针对工业测量中二次曲面的拟合问题，阐述了二次多项式的标准化、二次项系数矩阵的特征值和特征向量求取、测量坐标与标准坐标之间的转换关系、特征向量与旋转角的关系等问题，提出了按特征值、旋转角和平移量为参数拟合二次曲面的拟舍方法。算例表明了模型的准确性。     

产生有限维可积系统的一个新方法

通过对一族耦合非线性扩散议程及基相关的特征问题的研究，证明了此特征问题的解空间与对应的非线性Lenard特征值问题的空间是微分同胚的，文吲入的次Lenard算子对，拓展了非线性化方法的应用范围。     

正交变换的信息特征分析与选择的研究

对测绘模式识别理论进行研究，特别是对信息特征选择的理论与方法进行分析，在最小均方误差（MSE）准则下，建立了信息特征选择的优化理论模型，并给出解算结果，从而指出了卡南－洛伊夫变换（KLT）是信息特征选择的最优正交变换。根据信息论中熵函数的思想，建立一种新的熵函数－第二表示熵，用它分析KLT下的信息特征及KLT后特征值的信息载荷，从而当给出误差限后，提出信息特征优化选择的一种算法。最后给出在测绘模式识别中的应用模型及算例。     

关于Toeplitz循环矩阵的讨论

讨论了重力场理论中常用的Toeplitz循环矩阵的若干性质，给出了 Toeplitz循环矩阵的求逆公式。     

利用DS-InSAR技术监测沛北矿区地表形变

针对采空区地表散射特性不稳定、高相干点目标少且分布不均匀的特点,本文基于相干矩阵特征值分解（T-EVD）的DS-InSAR技术,利用Sentinel-1A数据获取并分析了徐州沛北矿区2017年1月-2018年12月的地表沉降特征。与常规时序InSAR监测对比表明,融合分布式目标的DS-InSAR技术监测点数量显著增加且空间分布更加均匀,能够更好地反映矿区地表沉降的时空分布特征,为煤炭枯竭型矿区地表沉降规律分析和机理研究提供了先进的技术支撑,在采空区地表沉降监测方面具有良好的应用前景。     

一种 RSSI 不同特征值融合的提取算法

室内WIFI指纹位置定位一般取RSSI的平均值作为其定位特征值,但考虑到室内环境的复杂性和动态性,平均值并不能准确地反映RSSI信号特征值。通过对不同外界干扰因素下RSSI的概率分布特征研究的基础上,提出一种RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法。给出算法实现的步骤,并且在稳态环境下和动态环境下分别进行指纹定位在线端的数据采集实验。实验结果表明:RSSI不同信号特征值融合指纹定位算法的定位精度优于均值指纹定位算法的定位精度。     

产生有限维可积系统的一个新方法

通过对一族耦合非线性扩散方程及其相关的特征值问题的研究,证明了此特征问题的解空间与对应的非线性L.enard特征值问题的解空间是微分同胚的;文中引入的次Lenard算子对,拓展了非线性化方法的应用范围.     

BP神经网络的道路场景杆状地物自动分类

针对车载激光扫描数据中杆状地物分类精度不高、自动化程度低的问题,本文提出一种基于BP神经网络的分类方法。首先根据杆状地物点云特征选取10个特征值,获取杆状地物聚类单元的特征向量,构建特征矩阵;然后使用样本集训练BP神经网络模型并保存该分类模型;最后使用BP神经网络分类模型对试验区内的杆状地物进行分类。试验结果表明,该方法对杆状地物的分类精度可达95.34%,验证了文中所述方法对杆状地物分类的有效性。     

一种构造准则矩阵的新方法——投影算子规划法

本文在分析了现有准则矩阵的构造方法后,针对这些方法的弊端和局限性,提出了一种构造准则矩阵的新方法——投影算子规划法。同现有的方法相比,本方法更适合于控制网的优化设计。     

测量平差计算的神经网络方法

本文首次将神经网络理论引用到测量平差的计算中，研究了神经网络理论在测量平差计算中应用的可能性和实用性，提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络和多层结构化前向神经网络解决测量平差中线性方程组解及逆矩阵计算等问题。     

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。     

Band selection based on feature weighting for classification of hyperspectral data

A new feature weighting method for band selection is presented, which is based on the pairwise separability criterion and matrix coefficients analysis. Through decorrelation of each class by principal component transformation, the criterion value of any band subset is the summations of the values of individual bands of it for the transformed feature space, and thus the computation amounts of calculating criteria of each band combinations are reduced. Following it, the corresponding matrix coefficients analysis is done to assign weights to original bands. As feature weighting considers little about the spectral correlation, the redundant bands are removed by choosing those with lower correlation coefficients than a preset threshold. Hyperspectral data classification experiments show the effectiveness of the new band selection method.     

隐式标度因子的总体最小二乘估计方法

分析指出了标度总体最小二乘方法(STLS)存在的问题,提出了一种隐式标度因子的标度总体最小二乘方法(Im STLS)。区别于现有STLS方法在平差准则中引入标度因子,Im STLS方法在EIV函数模型中顾及标度因子,从而解决了现有STLS平差准则形式与标度因子实际表征的平差结果不一致的问题。此外,利用所建函数模型的重构表达式推导的Im STLS估计量及其方差-协方差阵,与经典最小二乘平差理论具有形式同构性。最后,验证了所提方法统一表达LS,DLS和TLS的正确性,并讨论给出了标度因子对平差结果的影响及确定方法。     

一种基于数据的核优化新方法

针对核优化问题进行了研究,给出了一种基于数据的智能核优化新方法。算法利用UCI数据和美国实测合成孔径雷达图像数据进行仿真实验,结果验证了该方法的有效性和可行性。     

Design of fundamental gravity networks based on the approximation of the given variance-covariance matrix

Techniques will be presented for the design of one-dimensional gravity nets by means of given variance-covariance matrices. After a critical review of the methods for the solution of the matrix equation , we shall compare different numerical results in order to judge the quality of the designs carried out by means of anSVD criterion matrix, by a criterion matrix created according to an assumed distance-dependence of the mean errors of the grid points, and by means of an iteratively improved criterion matrix respectively.     

A criterion matrix for the second order design of control networks

This paper proposes an original method of constructing a criterion matrix for the optimal design of control networks by means of the contraction of the eigenvalues and the rotation of the eigenvectors of a covariance matrix. The rotation of the eigenvectors is carried out by two different methods, that is through independent rotations of the pairs of the eigenvector matrix components and through a procrustean transfomation of the same matrix. The required criterion is that the “essential eigenvector components” must be as orthogonal as possible to the predicted direction of deformation. A Second Order Design problem is then resolved, that is the optimization of the precision of the observations of a local free distance network to be constructed for the study of recent crustal movements in the seismogenetic area of Friuli (Italy). The results obtained show a high degree of correspondence for the two proposed methods of rotation if limited rotations of the eigenvectors are considered.     

基于多准则融合的信任理论地图匹配算法

本文提出了一种基于多准则融合的地图匹配算法,该算法运用信任理论融合了多种评价准则并对匹配过程中的道路选择进行了综合评价。首先,利用车辆定位的当前和历史信息建立了邻近准则、夹角准则和历史轨迹邻近准则。然后,运用D-S证据组合规则,将三种评价准则进行融合应用于道路选择过程中。最后,借助连通性准则对融合的最终结果进行修正,提高了算法的精度。仿真结果表明,对于简单和复杂路网,该算法都能提供较高的匹配精度,识别出车辆行驶的道路。     

Local Weighted Linear Combination

The article focuses on one of the most often used GIS‐based multicriteria analysis methods: the weighted linear combination (WLC). The WLC model has traditionally been used as a global approach based on the implicit assumption that its parameters do not vary as a function of geographical space. This assumption is often unrealistic in real‐world situations. The article proposes a new approach to GIS‐based multicriteria analysis. It develops a local form of the global WLC model. The range sensitivity principle is used as a central concept for developing the local WLC model. The principle postulates that the greater the range of criterion values is, the greater the weight assigned to that criterion should be. Consequently, the local criterion weight can be defined for each neighborhood within a study area as a function of the range of criterion values in a given neighborhood. The range of criterion values provides also the base for defining the local value function. The article presents the theory behind the local WLC modeling and illustrates an implementation of the model in a GIS environment.     

超定测距定位方程参数估计的松弛重心迭代法

针对重心迭代法收敛速度缓慢的不足,基于残差最小步长准则,提出了一种松弛重心迭代法.该方法依据残差最小性质,导出了松弛因子的确定公式,从而自适应调整迭代步长来提高重心迭代法的收敛效率.松弛重心迭代法实质为最速下降法,具有迭代格式简单、无需矩阵求逆和计算海森矩阵的优点.最后采用全球卫星导航系统(GNSS)定位数据和水下定位...     

一种新的基于空间关系的特征匹配方法

特征匹配是基于特征图像配准方法的难点之一,利用空间关系的策略是解决它的一种可靠途径.首先从理论上统一基于空间关系的特征匹配方法的数学模型,然后详细剖析已有几种经典方法定义的全局一致性度量准则存在的问题,最后提出一种新的解决方法.该方法采用高斯分布描述匹配特征对的空间位置在变换模型约束下存在的不一致性,由此定义全局一致性度量准则,使它在平滑连贯性和全局最优解的突出性等方面比已有准则有较大改善,同时该准则中涉及的惟一参数--高斯分布的方差--对它的全局最优解的突出性影响较小,保证提出准则的稳健性.针对新定义准则的最优化求解问题,本文设计一个两步迭代优化算法.用大量实际图像测试本文提出的方法,并将它与几种经典方法进行比较,实验结果表明本文提出的方法是正确和稳健的.