沉降监测多项式回归分析与神经网络预测

使用多项式和切比雪夫(Tchebyshev)多项式分别对沉降监测数据进行回归分析以预测未来沉降值,其中切比雪夫多项式的外推效果较好;应用前向BP神经网络对两种不同的单因子输入模式进行非线性函数逼近,并进行了不同采样步长的比较,实例表明将时间点作为网络的输入对沉降进行预测效果较好。     

碳水化合物的组合合成

碳水化合物的组合合成是一项新兴技术，该技术可以在短时间内合成大量用于进行生物活性筛选的寡糖及拟糖物。液相与固相合成技术可以极大地加快药物研究与开发进程。作者针对该技术在碳水化合物合成方面的研究进展情况进行讨论。     

人工神经网络方法反演东中国海悬移质浓度

海中悬移质是决定海洋光学性质、海洋水质,河口海岸带演变动力过程的重要环境参数。本文利用模拟遥感反射比数据集建立人工神经网络反演悬移质浓度,并利用东中国海现场同步数据对该算法进行验证。     

McCreary和Fickian湍扩散形式差异的分析

用矩阵方法,求解McCreary和Fickian铅垂向湍扩散形式下,无界海洋条件时在风应力和深层浮力作用下的线性解。得出不同的湍扩散系数A情况下McCreary与Fickian湍扩散形式的流场结构。指出随湍扩散系数的增加,McCreary和Fickian湍扩散形式下u分量结构及其量值差异增大。在Fickian湍扩散形式下,能量穿越密度跃层的传递能力较强。当A=0.1cm~2s~(-3)时,在风应力和深层浮力作用下两种湍扩散形式造成流场的差异很小。提出在小湍扩散系数下,用McCreary湍扩散形式研究热带海洋环流,其结果和Fickian形式应相当一致。     

正弦锁相环路方程的调和解、浑沌与分支

讨论调频输入正弦锁相环路方程的调和解、浑饨与分支。利用Melnikov方法确定了产生浑沌与次谐波分支及其稳定性的条件，同时我们证明了当方程的参数适当小时，它必存在调和解。     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.     

煤矿区地质环境与地质灾害遥感集成监测系统的关键技术

面向“数字矿山”应用系统的需要,在分析煤矿区地质环境和地质灾害特点及其在遥感监测理论依据的基础上,提出了煤矿区地质环境与地质灾害遥感集成监测系统的技术思路和体系结构,强调各种监测技术手段、不同时空尺度、不同数据源和不同主题信息的集成,并针对这一集成系统实现与应用中的多目标遥感信息处理、环境传感器网络应用、遥感监测数据与专题分析模型的集成、数据质量控制等关键问题进行了探讨。     

基于GIS的城市交通网络要素可视化表达方法研究

城市交通网络要素的可视化表达是GIS—T研究和应用领域中的一个难题,本文在对目前流行的交通网络数据模型进行系统研究的基础上,选择了动态分段技术下的结点-弧段模型,对交通网络复杂要素进行可视化表达,并对城市交通网络要素的可视化表达方法和形式进行了分析,最后结合交通网络复杂要素的可视化表达,设计和创建了具体的数据结构表和数据结构图。     

基于BP神经网络的地图数字化误差纠正

由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。