利用线性判别分析的LDA-SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。     

求解带容量约束车辆路径问题的离散布谷鸟算法

提出一种离散布谷鸟算法(DCA)求解带容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem).该算法采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,对基本布谷鸟算法的莱维飞行操作中,使用2—opt法和exchange法进行位置更新;在寄生巢位置更新中,使用shift法和reverse法增...     

混合禁忌搜索算法在湖泊富营养化评价中的应用

本文提出了幂函数加和型湖泊富营养化评价指数公式,同时将禁忌搜索算法与模拟退火、免疫进化算法有机地结合起来,建立了求解优化问题的混合禁忌搜索算法(HTS).将此算法用于评价指数公式的参数优化,从而建立起湖泊富营养化综合评价模型,为湖泊富营养化评价和预测提供了一条有效的途径.将优化好的湖泊富营养化模型用于东湖富营养化评价的实例研究,结果表明此评价模型能较好地反映湖泊富营养化水平,并具有较好的通用性和实用性.     

基于地震属性约简的深度学习储层物性参数预测:以莺歌海盆地乐东区为例

储层物性参数作为描述储层特性、储层建模和流体模式的重要指标,其准确估算可以为储层预测提供有力参考依据,但传统储层物性参数反演方法无法兼顾反演精度及空间连续性。针对上述问题,本文引入地震属性作为深度学习算法输入,针对地震属性之间存在的信息冗余特征,利用随机森林-递归消除法对地震属性进行约简预处理,最终建立一种基于地震属性约简的储层物性参数预测方法。实际数据测试结果表明,地震属性约简的深度学习储层物性参数预测结果具有良好的精度及横向分辨率,证实本文方法的有效性。     

基于夜间多时相遥感数据的热异常与地震的相关性

本文使用第二代欧洲气象卫星MSG搭载的SEVIRI传感器数据,基于卫星数据稳健分析技术提取了意大利地区2015—2017年间的三次热异常,并在此基础上增加热异常的判定条件,利用静止气象卫星的高时间分辨率特性,基于夜间多时相遥感数据探究热异常与地震的相关性.结果显示:通过夜间多时相遥感数据均值可更清晰地展示出研究区热异常...     

新一代雷达应用软件对富宁5.16等特大暴雨的检验

云南文山天气雷达站采用的新一代天气雷达是由四创电子公司生产的C INRAD-CC,随雷达配备的应用软件是由北京敏视达公司提供的,由美国W SR-88D雷达Bu ild 7(第七版本)软件移植而来的软件RPG与PUP,通过研究W SR-88D降水处理系统的质量控制步骤,对降水算法的可调参数进行重新设置与验证,发现降水等部分原厂设置并不适用于低纬高原的雷达站所在地区,通过调整后的设置经过文山天气雷达站几次大雨与暴雨的比较后得出:对一些参数进行重新设置后其输出的降水产品比较接近降水的真实情况。