改进的Prim算法在GIS中的应用

探讨了数字常平基础信息平台建设项目中构建一个低造价通信网的问题,建立了网络模型和相应的存储结构,采用优化的Prim算法实现了这颗最小生成树。     

基于Hough变换的建筑物半自动提取

提出了一种基于Hough变换的建筑物半自动提取方法.该方法针对由人工给定建筑物的初始角点并通过统计屋顶主方向对Hough变换的搜索范围和搜索角度进行限制,从而稳定快速地提取出屋顶的边缘.然后利用最小二乘的方法对提取出的屋顶边缘进行精确对中,实现了对平顶直角建筑物以及人字形建筑物的有效提取.     

最小生成树相位解缠中冗余去除算法

目前，相位解缠的方法中以Goldstein提出的枝切法最为经典，它通过枝切线将残差点相互连接使得残差点电荷中和，在相位展开处理的积分中，积分路径不能穿过分支，从而限制误差的传播。但是由于枝切线连接策略的不合理，往往造成连成的枝切线过多、过长，甚至多条枝切线形成闭合区域，造成不能解缠的“死区”，特别是在残差点较多的情况，这种现象更为严重。本文在最小生成树原理的基础上，提出的枝切线冗余去除算法能简单、准确地去除枝切树中的冗余，并保证了相位解缠具有最好的效果。     

地图数字化中基于点位坐标的统一平差模型

探讨了地图数字化过程中采用平差方法来建立坐标计算的统一模型。将测得的角度、边长等数据化为方向、距离观测值列立误差方程，通过调用统一的平差迭代计算程序来计算未知点坐标及精度。详细给出了基于平差的11种常用坐标计算方法，并通过实例进行了说明。     

基于偏最小二乘回归的纹理特征线性组合

基于偏最小二乘回归技术时纹理特征进行线性组合，得到新的纹理特征来进行分类。实验表明，组合后的纹理特征不但提高了纹理分类的性能，而且具有一定的数据自适应能力。     

基于BP神经网络的GPS导航算法

GPS导航解算中常用最小二乘算法。随着高动态用户需求精度的不断提高，且由于线性化忽略高次项，初始值精度低以及差分后剩余或放大误差的存在。导航解精度很难满足高动态用户的需求。为此，本文基于BP神经网络的非线性逼近性能。给出了基于BP神经网络的GPS导航算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹，其导航解的精度和可靠性有明显的提高。     

地震序列较强余震最小二乘拟合预测的方法研究

本研究给出了针对地震序列较强余震发生时间进行快速预测的一种方法,即最小二乘拟合预测方法.该方法包括:最小二乘拟合预测模型的建立、预测模型的各种可信性检验及模型预测等内容.震例研究表明,该方法在大(强)地震现场震情分析中可望发挥积极作用.     

两种坐标转换模型的精度比较

本文介绍了两种常用的坐标转换模型和最小二乘配置坐标转换方法,并以徐州市基础测绘北京54和西安80平面坐标的转换为例,比较了二维多项式变换模型和相似变换模型的精度。最后分析了两种模型的优劣。同时,提出了利用QR矩阵分解法来解决最小二乘法矩阵求逆导致的数值不稳定问题。     

数字地图合并的平差原理与方法

提出了一种基于最小二乘平差的数字地图合并方法，采用平差原理以求得实体调整合并后的空间位置。实验表明，与其他方法相比，该方法具有较高的精度，且较好地保持了原有实体的特征。     

部分参数有非负约束平差模型的一种新算法

研究了部分参数带有非负约束的平差模型,提出了一种新的处理部分参数附有非负约束的平差方法。该方法是先将非负约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解。通过模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算。