地理信息公共服务平台的总体技术设计研究

国家地理信息公共服务平台建设与运行维护是一项超大型地理信息工程。为了切实做好统筹规划、统一设计、规范建设、分步实施,国家测绘局组织开展了总体技术设计研究,制订了技术设计指南。本文介绍了国家地理信息公共服务平台总体设计的基本思路和总体架构。     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

金融危机背景下我国房地产业发展的思考

由美国次贷危机所引发的金融危机对全球经济发展产生严重影响,其对中国实体经济的影响也开始逐渐显现并不断深化.在金融危机影响下,国家的财政政策和货币政策正发生重大调整和转变,这将直接影响当前和今后一段时期我国房地产业发展.当前国内外宏观经济形势和国家宏观调控政策的重大变化引发笔者对当前金融危机背景下我国房地产业发展有关问题的思考.     

全球矿产资源形势背景下中国的全球发展战略

矿产资源虽然在人类社会发展及进化过程中具有重要的基础支撑作用,但是由于各国资源禀赋、工业化进程及产业结构等方面存在差异,进而导致各类矿产的生产与消费在不同的历史时期存在很大的差别.我国大宗矿产非常紧缺,抓住全球矿产品供需形势变化所带来的战略机遇,对优化我国矿产资源配置及提高资源安全保障能力等方面具有重要的现实意义.     

基于支持向量机的岩石薄片图像分割

支持向量机是对传统学习分类方法的一个良好替代,特别是小样本、高维的情况下,有着良好的泛化能力,利用支持向量机良好的分类特性,将图像分割的问题转化为分类问题,对岩石薄片图像进行分割实验.通过实验表明：支持向量机对于分割颜色分布不均匀、边缘模糊的岩石薄片图像,有很好的应用前景.     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

基于非开挖泥浆性能检测系统与弱监督学习的地层岩性识别

针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻（K Nearest Neighbors,KNN）算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。      

跨海大桥高程基准统一新方法研究

提出基于高程异常差的GPS跨海水准新方法,给出新方法的基本原理和数据处理方案,对用垂线偏差、神经网络法、支持向量机求解高程异常差方法的精度和实用范围作计算分析.结果表明:基于垂线偏差的高程异常差拟合方法适用于距离约5 km的高程传递.基于支持向量机的高程异常差拟合方法,在平原地区,当GPS和水准重合点的点数较多、点位分布较合理时,跨距可以达到30 km.而基于神经网络进行高程异常差拟合适用于距离约10 km的高程传递.