用于海上溢油监测的航海雷达图像降噪技术研究

航海雷达溢油监测技术具有大范围目标探测、工作方式灵活、能够适应恶劣天气的优势。而海上溢油监测技术应用的航海雷达原始图像数据中,含有大量的同频干扰、斑点、假目标等噪声,处理上述噪声是航海雷达海上溢油监测技术研究的首要工作。本文基于先锁定噪声位置,再消除噪声的思想,提出了一种有效的航海雷达原始回波图像的降噪技术。以大连716溢油事故中采集得到的数据进行试验,并分析处理结果,这种方法不仅能够很好地消除干扰噪声,而且能够有效地保护航海雷达原始回波图像中的海浪信息,为溢油监测技术研究提供了良好的数据基础。     

基于改进等维信息灰色模型的高铁隧道沉降预测研究

等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差。根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比。预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高。     

基于多源卫星数据的云底高度反演算法在中国近海的应用研究

本文利用直减率反演云底高度的计算方法,联合星载主、被动探测资料开展了中国东海、南海上空暖云云底高度反演研究,同时对暖云的分布特征进行了统计。结果表明受大气层结稳定程度影响,夜间的反演效果优于白天。两种资料的云顶高度较一致时,反演效果好,该方法具有可行性。     

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

基于不同邻近标签数选择的LANDMARC定位算法研究

对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性.     

区块链技术在教育领域的应用现状与展望

区块链本质上的去中心化和安全特性,使得其很适合于解决目前教育领域面临的困难.本文首先介绍了区块链的基本技术原理,包括区块的结构和区块链的构成、区块链技术平台的体系结构、区块链的分类、共识算法、智能合约.接着分析了目前教育领域发展的终身教育和跨地区教育的新形势,以及传统数字化教育系统面临的主要问题.然后从教育相关信息的多方共享和验证、学习过程跟踪、激励和学习路径塑造、学习评估、教育管理与决策辅助等几个方面对区块链技术在教育领域的应用现状进行了介绍和分析.最后总结了目前区块链技术应用到教育领域的主要问题,并展望了未来的发展方向.     

基于WRF模式的风电场短期风速集成预报方法研究

风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。     

基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

一种拓扑保持的折线简化算法研究

通过分析Douglas-Peucker折线简化算法之不足,提出了一种基于二叉树数据结构的折线简化算法,解决了传统算法的自相交问题。对于GIS数据简化压缩及制图综合具有很高的实用价值。     

基于微粒群优化算法的空间优化决策

空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。