非线性参数估计的自适应松弛正则化算法

非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

带不等式约束的最小二乘方法比较

解决带不等式约束的平差问题已有较多方法,但不同方法之间的对比分析不足。本文讨论三种带不等式约束的最小二乘算法:简单迭代算法、虚拟误差方程法、迭代乘子法,三种算法都是基于有效约束理论将不等式约束转换为等式约束,通过迭代求解。采用同一组数据和蒙特卡罗仿真实验方法对三种算法计算结果进行对比分析,实验结果分析表明:迭代乘子法算法效率最高,推荐使用该算法。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

一种病态EIV模型正则化的修正算法

针对解决变量中含有误差(EIV)模型参数估计算法的降正则化性导致即使模型参数初值可靠,参数估值也可能在迭代过程中发散的问题,该文分析现有EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,讨论EIV模型参数估计算法具有的降正则化性对模型正则化的影响,建立一种病态EIV模型的实时修正算法。通过算例验证该文所建立的算法,算例结果表明,该文建立的算法能够有效解决EIV模型参数估计存在的上述问题。该文所建立的病态EIV模型正则化算法更具普适性。     

稳健度量选权迭代的地理加权回归研究

针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。     

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。     

基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法

本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。     

云南地区地壳介质各向异性——快剪切波偏振特性

通过对云南遥测地震台网2000年1月1日——2003年12月31日4年资料的分析, 使用剪切波分裂SAM综合分析方法,获得了云南地区10个数字地震台站的快剪切波偏振结果. 结果表明, 云南地区大部分台站的快剪切波偏振优势方向主要为近N——S或NNW方向; 位于活动断裂上的台站的快剪切波偏振优势方向与活动断裂的走向一致;与GPS主压应变方向一致,与区域主压应力方向基本一致;少数台站的快剪切波偏振较为复杂,或与活动断裂的走向及GPS主压应变方向不一致. 这样的台站总是位于几个断裂的交会处,反映了复杂的断裂背景和复杂的应力分布特征. 快剪切波偏振优势方向代表了原地最大主压应力方向,受到区域应力场和断裂分布等多种因素的控制.