用遗传算法改进模糊隶属度克里格插值的研究

克里格法是一种应用广泛的空间插值方法,本文研究了指示克里格法和模糊隶属度克里格法,讨论了用遗传算法对模糊隶属度克里格法进行改进的可能性及效果,并在空气污染数据插值中对3种方法的效果进行了比较。实验结果分析表明,遗传算法改进的模糊隶属度克里格插值在结果上要优于前2种方法,且具有鲁棒性较高和适应性较强等优点。     

基于距离角度拟合的地图匹配算法

本文针对影像导航中矢量地图更新慢的问题,提出了利用地图匹配方法进行更新的思想,并介绍了基于遗传算法的匹配方法,同时为了纠正遗传算法在处理平行线时的错误情况,提出了距离角度拟合算法,并进行了实验,结果表明:改进的算法可以较好地纠正遗传算法的错误。     

基于四叉树索引构建TIN的高效合成算法

不规则三角网(TIN)可以逼真的模拟地形表面,因此被广泛应用于地学领域。Delaunay三角剖分算法是构建TIN网的最优算法,该文对传统Delaunay三角网构建算法进行分析,提出了一种针对大规模离散数据点生成TIN的高效合成算法。该算法首先根据离散点的分布位置和密度对其进行四叉树区域划分;然后以每个叶子节点的边界四边形为凸包,采用逐点插入法构建三角网;最后采用顶点合并法自底向上合并具有相同父节点的4个子节点,生成Delaunay三角网。实验结果表明,该算法时间复杂度较低,有效提高了TIN网的构建效率。     

1m红外太阳望远镜光电导行系统的反馈控制分析

我国正在研制中的1m红外太阳望远镜是目前国内唯一的地平式真空太阳塔,主要用于活动区磁场的精细光谱分析和太阳活动区磁场的时空精细结构研究.要求望远镜必须长时间高精度跟踪太阳(0.3"/30s、1"/10min)才能实现它的科学目标.光电导行是实现望远镜高精度跟踪观测目标的关键控制技术,通过检测观测目标像在图像传感器上的移动量作为反馈控制信号对望远镜实行闭环控制.首先建立了光电导行系统的控制系统模型,然后分析了系统的稳定性能、暂态性能、时域特性、频域特性及跟踪性能,并采用PID控制器对系统进行优化设计,以提高光电导行反馈控制系统的稳定性和跟踪精度.通过计算机仿真设计,采用PID控制算法能实现1m红外太阳望远镜的跟踪要求.     

强对流天气临近预报技术研究

强对流天气是严重危害人民生活的危险性天气,特别是对于空中飞行有重大影响。目前,国内外主要的临近预报技术包括利用雷达资料的雷暴识别和跟踪技术、利用卫星资料的强降水估计,概率预报技术、概念模型和数值模式预报技术等。本文重点介绍近年来发展起来的强对流天气临近预报方法和主要业务系统,分析了临近预报技术中存在的主要问题并对未来发展趋势进行了展望。     

一种新的预报晴空湍流综合算法

介绍了晴空湍流及其相关的湍流指数,以及通过对9个指数进行加权综合得到的一个综合预报算法。利用T213模式资料,计算了9个湍流指数,并分别用12个北京地区的飞机颠簸个例进行验证,得到各湍流指数的预报结果;在此基础上,应用新的综合算法,得到一个综合预报结果。计算结果表明,虽然理查孙数和风相关指数、MOSCAT概率预报因子指数的预报效果相对较好,但是这三个指数的预报范围和强度均偏大,容易出现空报;综合算法则较好地综合各个指数,预报区域相对集中,预报强度也较符合实际情况,空报的情况也得到了相应的改善,总体预报效果较好     

A Preliminary Application of the Differential Evolution Algorithm to Calculate the CNOP

A projected skill is adopted by use of the differential evolution （DE） algorithm to calculate a conditional nonlinear optimal perturbation （CNOP）. The CNOP is the maximal value of a constrained optimization problem with a constraint condition, such as a ball constraint. The success of the DE algorithm lies in its ability to handle a non-differentiable and nonlinear cost function. In this study, the DE algorithm and the traditional optimization algorithms used to obtain the CNOPs are compared by analyzing a theoretical grassland ecosystem model and a dynamic global vegetation model. This study shows that the CNOPs generated by the DE algorithm are similar to those by the sequential quadratic programming （SQP） algorithm and the spectral projected gradients （SPG2） algorithm. If the cost function is non-differentiable, the CNOPs could also be caught with the DE algorithm. The numerical results suggest the DE algorithm can be employed to calculate the CNOP, especially when the cost function is non-differentiable.     

基于ARM与Linux的姿态角测量系统的研制

选取旋转矢量算法作为姿态角测量系统的姿态矩阵更新算法.针对三子样算法采样周期长的特点,提出了重复使用采样数据的方案以保证系统的实时性.选取陶瓷静电陀螺仪CG-L53为角速率传感器,设计了以AT89S51为MCU的信号采集板,搭建了以ARM芯片为CPU的计算机平台,完成了系统各模块的软件设计.仿真测试结果表明,系统能较稳定地输出姿态角信息.     

Statistical inverse analysis based on genetic algorithm and principal component analysis: Applications to excavation problems and pressuremeter tests

This study concerns the identification of constitutive models from geotechnical measurements by inverse analysis. Soil parameters are identified from measured horizontal displacements of sheet pile walls and from a measured pressuremeter curve. An optimization method based on a genetic algorithm (GA) and a principal component analysis (PCA), developed and tested on synthetic data in a previous paper, is applied. These applications show that the conclusions deduced from synthetic problems can be extrapolated to real problems. The GA is a robust optimization method that is able to deal with the non‐uniqueness of the solution in identifying a set of solutions for a given uncertainty on the measurements. This set is then characterized by a PCA that gives a first‐order approximation of the solution as an ellipsoid. When the solution set is not too curved in the research space, this ellipsoid characterizes the soil properties considering the measured data and the tolerate margins for the response of the numerical model. Besides, optimizations from different measurements provide solution sets with a common area in the research space. This intersection gives a more relevant and accurate identification of parameters. Finally, we show that these identified parameters permit to reproduce geotechnical measurements not used in the identification process. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

Sentinel-2密集时间序列数据和Google Earth Engine的潮间带湿地快速自动分类

潮间带湿地是滨海湿地的重要组成部分,具有维持生物多样性、促进碳汇等重要生态功能.及时、准确地掌握潮间带湿地现状是实现潮间带湿地可持续管理目标的基础.先前的潮间带湿地分类研究依赖于训练样本、人工设定阈值或后处理等,本研究基于GEE (Google Earth Engine)平台开发一种自动、快速、高精度的潮间带湿地分类方...