基于SNIP算法扣除γ能谱本底的探讨及应用

在自然γ能谱全谱分析中,为了分离无用信息及提高解释精度,须进行γ全谱连续本底的自动扣除。介绍了γ能谱本底的来源及特征,探讨了SNIP算法扣除γ能谱本底的数学原理及过程,重点开展了SNIP方法在γ能谱本底扣除中的初步应用。通过对三个不同能量的全能峰的比较分析,指出应根据γ能谱中谱峰宽度的差异,选择合适的变换宽度,以便获得最佳的全谱本底扣除效果。实验证明,该技术可应用于自然γ能谱测井的软件处理平台中。     

粒子群最小二乘支持向量机在GPS高程拟合中的应用

针对传统的GPS高程拟合方法要求有足够多样本数据的缺陷,本文采用粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的方法进行GPS高程拟合。实验表明,在有限样本的情况下,PSO-LSS-VM模型不仅发挥了LSSVM处理小样本数据的能力,而且通过PSO优化后的LSSVM能够选择出合适的参数;与LM-BP神经网络、标准最小二乘支持向量机等方法比较,PSO-LSSVM模型拟合精度较高。     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

病态线性方程组的简单迭代解法

针对地球物理反问题中经常碰到的病态线性方程组的求解问题。本文提出了一种简单迭代（ＳＩ）算法,从理论上证明了解序列收敛且收敛到方程组的真解,然后给出了几个算例,将计算结果与对付病态问题能力很强的ＣＧ类算法的结果进行了对比,结果表明：ＳＩ算法具有极强的抗病态能力,计算精度明显高于ＣＧ类算法,但计算速度稍低于后者     

一种多层神经网络的学习算法

提出一种基于序贯预测误差方法（ＳＰＥ）的多层神经网络（ＭＮＮ）的学习算法。经模拟计算，它比传统的基于最陡下降方法的误差反传（ＳＤＢＥＰ）算法具有更好的收敛性能。并对这两种算法进行了模拟计算的比较．     

紧支小波变换算法实现及边界点处理

本文讨论了紧支小波变换的具体实现方法,并对其边界点进行了合理的处理,使得对信号的分解和重构具有很高的保真度。     

部分不确定性平差模型的迭代算法

为提高部分不确定性平差模型的解算效率,直接采用迭代算法进行求解。讨论了迭代不收敛时的解算方法。算例表明,该部分不确定性平差模型的迭代算法是可行的,解算效率更高、稳定性更好。     

湖南省CGCS2000国家大地坐标系统转换方法

基于湖南省大地控制点布设现状、各等级控制点成果以及信息扩散估计理论,分析现有CGCS2000坐标成果和北京54、西安80两类坐标系建模共点的数据质量,为后续模型优选和模型质量保障奠定基础.在此基础上,研究各类大地坐标系统转换算法,实例计算各类算法的坐标转换结果,进行精度比较与分析,提出适宜于湖南省CGCS2000坐标系...     

μ子成像中心面伪影成因及其校正方法研究

PoCA算法和MLSD算法是宇宙线μ子成像中常用的两种算法,其成像结果在中心面普遍存在分布均匀、灰度值较小的层状伪影。本文通过分析μ子成像的物理机制和重建算法原理,研究上述中心面伪影,指出其产生原因是成像空间中存在本底物质,并在此基础上提出一种校正方法,模拟实验表明该方法能在不影响μ子三维重建的前提下有效地消除中心面伪影。     

约束最小二乘问题的几个算法

讨论了具有线性等式与不等式最小二乘问题及等式约束带权最小二乘问题 ,运用矩阵Householder正交分解及有效约束集法等技巧 ,分别给出了几个有效实用的算法 ,最后进行了数值检验。