RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.     

曼谷的“后天”

据联合国政府间气候变化专家小组近日在曼谷开会时所说,随着海平面的上升和地表下沉,曼谷有可能在15至20年内被淹没。曼谷有近千万人口,如果遭到淹没,秦国将失去其经济引擎,亚太地区也将失去一个主要的旅游中心。     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

北京城市地表温度的遥感时空分析

运用Landsat TM/ETM+和Terra ASTER数据,对北京市1990~2007年夏季的地表温度进行了反演,并对地表温度的空间分布、时间变化作出了分析。对Landsat TM/ETM+数据的温度反演采用了普适性单波段算法,ASTER数据的温度反演采用了劈窗算法。通过对地表温度数据的直方图均衡处理以及综合对比分析,总结出北京地区历年来夏季地表温度的空间分布格局及该格局随北京城市发展的变化规律,分析了研究成果的不足,提出了下一步要努力的方向。     

河南汝阳付店-带铅锌矿床综合信息找矿模型

汝阳付店一带铅锌矿赋存于中元古界熊耳群地层中,赋矿地层主要为熊耳群鸡蛋坪组,矿体严格受断裂破碎带控制,含矿断裂带产出有三种方式。总结出区内8种找矿信息。在系统研究成矿地质条件、地球化学及地球物理综合信息的基础上,归纳并提取了控矿地质因素和物化探找矿标志,从而建立了该地区铅锌矿的地质-地球物理-地球化学找矿模型。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

二、P21 普通测量学、地形测量学

CH20080157一种微地形探测回波信号处理的新算法= A New Arithmetic of Dealing with Returning Echo for Ex- ploring Tiny Terrain/罗柏文,卜英勇,赵海鸣,史春雪(中南大学机电工程学院)//测绘科学.-2007,32(5).-9～10,20针对钴结壳具体赋存环境和开采技术要求,提出了利用Morlet小波信号包络和高斯函数曲线及能量相关性算法对拟设计的微地形探测方法接收到的超声回波信号进行分析与计算。实验初步验证,利用该算法计算出来的被测对象位置精度及误差稳定性均高于传统的超声波单波束多探头探测方法。图7参13     

基于弹性薄板的地表沉陷预计模型

在分析地表沉陷基本规律的基础上,依据弹性薄板理论,建立非充分采动条件下岩层和地表沉陷预计的一类新模型,并推导出地表任意点倾斜、曲率、水平移动以及水平变形的计算公式。该模型充分考虑到地质采矿因素（煤层倾角）及煤层上方各岩层的影响,克服传统预测方法的缺陷,特别是概率积分法关于拐点反对称要求。最后,应用实例证明该方法的应用效果。     

半参数平差模型估计量的精度评定

将半参数估计理论引入测量数据处理理论中,利用Blight和Ott提出的思想,用多项式函数来表示半参数平差模型中的非参数分量,从而得到了半参数平差模型中参数分量和非参数分量的Bayes估计量,通过理论证明,半参数模型参数分量的Bayes估计为通常意义下高斯马尔可夫模型参数估计值与参数期望的加权平均,是一致、渐近无偏和渐近有效估计量,并且其方差小于参数模型中参数估计量的方差。在一定情况下推广了平差理论,具有一定的理论价值。