一种基于对角线预排序的模糊度降相关方法

通过分析基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法的优缺点,提出了一种模糊度降相关新方法。该方法是基于对角线预排序和上三角乔列斯基分解的降相关算法,不仅保证每次乔列斯基分解的降相关程度最高,而且使降相关后的条件方差大致降序排列。在分析当前常用的降相关效果评价指标的基础上,选取条件数和等价相关系数作为新方法降相关效果的评价指标。应用实测数据进行降相关计算得出,与基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法相比,新方法降相关程度更高,迭代次数更少,可以提高整周模糊度解算过程中条件搜索的效率。     

FS方法及其在综合多项震兆中的应用

本文提出了一种模式识别方法--FS方法.该方法的特征取为某些论域上的模糊子集.先以每三个原始特征组成子分类器的特征集,“训练”这些分类器,然后对子分类器进行筛选,最后用筛选出的子分类器的“软”分类结果的加权平均作为判别函数,形成总的分类决策.将FS方法应用于综合多项震兆,并进行了一系列控制试验,还与地震学中几种常用的方法进行了对比试验.结果表明,FS方法是稳定和有效的.     

近50a江淮梅雨期暴雨的区域特征

利用江淮地区44个站1954-2003年近50a逐日降水资料，采用模糊聚类和经验正交函数分解（EOF）方法分析了江淮梅雨期暴雨的时空变化特征。结果表明：梅雨期暴雨量存在显著的区域差异，可以分为南、北两个区；梅雨期暴雨量具有显著的候际、月际、年际和年代际变化特征，南区暴雨量峰值出现在6月第5候，北区峰值出现在6月第5候和7月第1候；南区暴雨贡献率大于北区，而北区暴雨集中率大于南区；南区暴雨量长期变化呈显著的上升趋势，而北区变化不明显；南北两区暴雨量均存在不同时间尺度的振荡周期。     

气候变化对厦门旅游业影响的模糊综合评价

以厦门市旅游业为研究样本,采用系统分析,围绕气候变化对旅游业发展的影响,建立气候变化对旅游业发展影响的评价指标体系,利用层次分析法对各指标因子进行权重测算,再利用模糊综合评价法进行评价,将气候变化对厦门旅游业的影响进行定量分析。结果显示,气候变化对旅游业的影响的隶属度最大值为0.309,是较强的。研究可以明确将旅游业发展过程中受气候变化影响的各个方面,按照受影响程度高低进行划分,从而可以有效指导旅游业相关从业者对风险进行归类,进而协调各方利益,有针对性地发展旅游业,从而实现旅游资源的长期利用和旅游业的可持续发展。     

区域河流水质的模糊聚类分析

水作为地表物质迁移的一种溶剂与媒介,尤如人体的“血液”一样,穿行于岩石、土壤与各种生物体之间。一个特定区域范围内的河流水质,不仅受自然因素的控制,而且也受人类社会经济活动的影响。因此,一个区域河流水质的变化过程,就是该区域自然环境特     

南海海上搜救困难性评价

为保障船舶海上航行安全,结合GIS与模糊层次分析法,从海上搜救的自然环境和人文搜救力量2个方面选取9个因子建立海上搜救困难性评价模型,对南海海上搜救困难性进行评价。结果表明：1）自然环境影响下,南海海域搜救困难性具有“V”字形分布的特点,由东北向西南难度等级逐渐降低。2）在人文搜救力量影响下,南海海域的搜救困难性整体呈“东北－西南条带式”,难度最大的区域主要位于南海东北―西南的连线上,呈不规则环状向连线两侧递减。3）综合两方面因素,南海部分岛屿周围搜救难度偏高,主要受台风等恶劣天气及远离搜救基地的影响,而远海海域搜救难度在整体上为“东北－西南递减式”空间分布格局,最高和较高的区域由研究区东北延伸至西南,然后向西北、东南两侧递减。总体而言,南海研究区中近21.1%的海域搜救难度≥7级,仍需加强对搜救力量的部署与建设。     

基于图像特征的烟叶分级

讨论了基于图像特征的烤烟烟叶分级系统的建模及其实现,给出了烟叶分级模型的数学描述,探讨了模型库的优化和特征隶属度及烟叶模式的可信度的计算问题,并通过试验分析了FTGS系统的性能和有效性。     

关于GPS载波相位中的野值周跳与模糊度

对于双频ＧＰＳ接收机,Ｇｉｐｓｙ软件可以对单站载波相位测量中野值,周跳进行自动检测与修复,本文用实测数据对Ｇｉｐｓｙ算法的效率进行评估。计算表明,对Ｐ码伪距的情形,该算法对周跳的修复基本无误;对Ｃ／Ａ码的伪距情形,则会有正负几周的误差。本文提出在Ｇｉｐｓｙ算法中加进小波方法,用来估计模糊度,计算表明,可极大地提高Ｇｉｐａｙ算法的效率。     

利用逻辑回归的南极常年考察站选址定量研究

南极常年考察站是人类在南极地区科考、探索以及观光等活动的据点,其选址对南极自然环境产生一定影响并制约考察站本身功能。本文突破传统考察站选址方法,基于地理信息系统,采用逻辑回归模型模拟已建站情况,使用定量化方法建立指标体系,评价常年站建站适宜性程度。实验过程摒除了人工指标适宜性分类以及专家打分等过程,降低了人为因素带来的不确定性。实验证明,其对已建站情况的拟合精度大于全指标模型,可以更好地模拟常年站的选址情况。     

基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物（简称为倾斜建筑物）常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。本文通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberpfaffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行实验,证明本文提出的方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。