基于模糊关联规则的NCRE数据分析

在对NCRE数据进行预处理的基础上,通过定义模糊事物数据库,将模糊集与经典关联规则算法结合起来,提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法,将其应用于NCRE数据分析,收到了较好的效果。     

基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减

提出一种对高光谱遥感影像波段集合进行整体缩减的方法。该方法首先根据模糊集和粗糙集理论,对原光谱波段集会进行近似等价波段区间的自动划分。对于每个近似等价波段区间,在考虑其他区间合成影像数据影响的情况下,利用遗传算法进行合成权系数的优化。实验表明,整体迭代线性合成方法不仅具有较高的计算效率,而且可以获得比独立线性合成方法明显优化的结果。     

高速铁路无砟轨道地基泥岩膨胀性分类分级研究

红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩,其含有微量黏土矿物,易遇水软化、失水崩解,具有一定膨胀性,是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素,故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料,提出了泥岩膨胀等级分级标准,采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重,基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明：直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化,克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷;室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。     

模糊地理实体不确定性综合描述研究

从二型模糊的角度讨论了模糊地理实体的不确定性,基于空间数据的位置误差,利用模糊集的λ-截集和圆误差带模型推导了模糊地理实体隶属度的误差模型,并给出了隶属度不确定性的度量方法,提出了用隶属度误差立方体来综合描述模糊点的不确定性。     

基于模糊集合理论的GPS高程多面函数拟合模型平滑因子优选

建立GPS高程多面函数拟合模型,其平滑因子是否合适,对GPS水准高程测量精度将产生重要影响.基于模糊集合理论,提出平滑因子的优选方法,实例分析表明,该方法具有较好的实用价值.     

CSAMT探测中电场Ex全区视电阻率定义及应用

讨论了CSAMT电场x方向全区视电阻率定义及应用。采用积分方法将多个电偶极子叠加,获得双极源电磁场,均匀半空间的计算结果表明该方法是可行的。通过对二、三层电性断面的视电阻率计算,并与卡尼亚视电阻率、波区视电阻率对比,说明了该方法的优越性。实测CSAMT资料的计算结果表明,用电偶极子定义的CSAMT电场Ex方向全区视电阻率较好地反映了电性断面的特征。该方法对CSAMT深部探测具有实用价值,对于简化野外工作方法、减轻野外数据采集的强度及解决卡尼亚视电阻率的近场源问题具有重要意义。      

基于时差法三维定位系统对闪电放电过程的观测研究

系统介绍了自行研制的基于GPS同步和时差法定位技术的闪电VHF辐射源三维定位系统以及山东北部地区闪电过程同步观测分析,成功获得了雷暴中闪电通道辐射源三维时空发展物理图像.并结合地面的快电场变化资料,对典型负地闪、正地闪和云闪放电通道的三维时空演变过程进行了分析,结果表明,正、负地闪激发传输过程不同,典型负地闪的预击穿过程发展速度约为5.2×104m/s,被初始负击穿引发的向下梯级先导传输过程发展速度约为1.3×105m/s;正地闪初始阶段也是激发负流光传输,以优势水平方向在正电荷区内传输,并为始发点积累正电荷,从而触发向下正流光传输.重点分析了一次由双极性窄脉冲事件(NBP)引发的云内闪电三维放电过程,该脉冲发生在约10.5km的高度上即上部正电荷区域内,同时引发云内放电通道水平向周围扩展,产生大量击穿辐射源,双极性窄脉冲辐射峰值强度值高达16.7kW,而普通闪电辐射源功率一般在100mW～500W范围内.与经典云闪完全不同,此类新型云闪及其三维传输过程在国内第一次被发现.文章还讨论了其可能的触发机制.     

一种基于TV/L2模型的双极图像细节分解方法

基于TV/L2模型的总变差最小化方法在图像分解过程中受到正则化参数的影响。本文通过分析发现,当不同于经典模型而设置较小的正则化参数时,分解的图像特性发生了重要改变。据此,本文提出了一种新的基于TV/L2模型的双极性图像细节分解方法,该方法在正则化参数较小的情况下将观测图像分解为一个近似图像分量和两个具有正、负不同极性并反映不同信息的细节图像分量。将这种新的图像分解方法应用于印刷电路板CT图像的处理中。实验结果表明,通过综合利用本图像分解方法得到的图像细节信息,可以在有效抑制金属伪影的同时增强PCB图像中的有用信息。     

基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络（Obj-SiamNet）的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型（STANet）、视觉变化检测网络（ChangeNet）和孪生UNet神经网络模型（Siam-NestedUNet）进行比较。结果表明：（1）融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差（GTC）最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。...     

基于模糊集重心理论的岩体分类

将模糊综合评判方法应用于岩体分类可造成评判信息丢失,影响评判结果的准确性和可信度。针对该缺陷,引入模糊集重心理论,克服了综合评判方法中某些因素由于权值较小而被“淹没”的现象。在此基础上,选取了岩石质量指标、单轴抗压强度、岩体完整性系数、岩石软化系数、最大地震烈度和地下水渗水量这6个对岩体质量及其稳定性影响比较大的因素,以正态分布作为其隶属函数,采用加权平均值法确定各因素权重值,建立了基于模糊集重心理论的岩体模糊分类方法。结合具体的工程实例,阐明了上述各因素模糊集重心的计算方法。利用基于模糊集重心的岩体模糊分类方法,研究了某一地下工程围岩的稳定性级别,并与模糊综合评判方法计算的结果和围岩的实际稳定情况进行了对比,验证了方法的准确性和适用性。