深水网箱投饵机设计与试验研究

根据网箱养殖的特点,结合网箱养殖的经验,设计了1种深水网箱投饵机,并进行了相应的试验,测定了不同情况下产生的真空度以及在冲饵管和吸饵管不同开度时的下料时间。此投饵机使用水力环流供饵、水力抽负吸饵、水动力投饵,充分利用了丰富的海水资源,用汽油机水泵作动力,利用管道将饵料抛向网箱,可向多个、距离不同的网箱供饵。作为1种新的投饵机具,可用于网箱养鱼和池塘养鱼的投饵。     

重庆首次使用胀管施工

重庆冠通公司应用美国Vermeer公司的液压胀管机（HB5058）在重庆市内的居民区,成功的更换了同等尺寸的供水管线。在当地引起了极大反响。     

基于光谱和纹理的SVM矿化蚀变信息提取研究

针对传统矿化信息提取方法单一,利用光谱或纹理、信息量相对较少、需要大量样本的缺陷,利用基于光谱和纹理的支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型.选择青海泽库县析界日地区作为典型研究区.首先提取研究区光谱和纹理信息,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其他待识别的样本.通过所提取的遥感蚀变异常信息与重砂异常点叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了5个重点异常区.     

天山公路地质灾害决策支持地理信息系统的设计研究

天山公路由于其特殊复杂地形、地质条件及受降雨、地下水等因素,严重影响其正常通行,同时天山公路还经常受到泥石流、滑坡、崩塌、溜砂坡等地质灾害的危害,这对该公路稳定性和沿线居民的安全性都具有一定的威胁。因此,运用先进的技术手段,建立一套适应于天山公路的地质灾害决策支持信息系统就显得尤其重要。该系统的建立,对天山公路的建设改造和管理提供了强有力的支持。天山公路地质灾害决策支持地理信息系统利用强大的ArcEngine开发组件,针对新疆天山公路实际,引入RS、GIS的相关理论、方法和技术分析手段,采用相应的数学分析评价模型,对提高天山公路地质灾害防治管理水平和地质灾害的有效防治,以及评价决策等方面,都具有重要的意义。     

基于SVM的多源遥感影像面向对象建筑物提取方法

在分析支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类技术和机载激光雷达(LIDAR)数据、航空影像特征的基础上,提出了基于SVM的LIDAR数据和航空影像的面向对象建筑物提取方法。结果表明,该方法充分利用了多源影像的互补信息,能够得到更高的信息提取精度,准确而快速地更新地理空间数据库,是一种有效的面向对象建筑物提取方法。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.     

苏锡常地区地面沉降风险评价管理模型研究初探

平原区超采地下水引发的地面沉降地质灾害已成为影响这些地区经济可持续发展的重要制约因素,如何从收益、成本、风险三个方面为决策者提供制定地面沉降相关防治措施的综合支持,实现灾害防治从被动应对向主动防御转变,是地面沉降防治研究领域的新课题。在综合考虑苏锡常地区技术、经济、人类活动等因素基础上,从地面沉降总体风险和地区差异水平出发,提出构建地面沉降风险评价模型及决策支持系统的初步研究思路和方法,为实现地面沉降防治的科学化决策管理进行了探索。     

基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取

CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。     

支持国产软件维护企业自身生存发展

在选用国产CAD软件时,总结了设计软件影响企业稳定盈利的因素,进行综合分析和对比,制定相应的策略和方法,以积极的态度解决了国产CAD软件的应用问题。     

动态最小二乘支持向量机学习算法

针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法.该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率.大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点.