一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法

阴影检测是进行阴影处理前的重要步骤,总变分模型可以用于影像阴影检测.通过对总变分模型进行改进,提出了一种基于无约束总变分模型的阴影检测方法.经实验及统计分析证明,在合适的迭代条件下,该方法对于单一阴影影像的处理效果理想.     

GPS在城市供水管网GIS中的应用

对GPS在城市供水管网地理信息系统应用中其控制网的布网方案、施测方法、平差计算及精度分析作了详细的介绍，同时对高程拟合解算作了必要说明以及对管线的动态施测作了介绍。     

基于高聚物动模量的两种试验及其外包隧道减震研究

为了获得非水反应双组份聚氨酯高聚物(后文简称高聚物)的动模量和其外包盾构隧道时的最优减震密度和厚度,文中通过共振柱试验和无约束共振试验获取此高聚物注浆材料动弹性模量、动剪切模量和阻尼比,并利用得到高聚物动力学参数,采用ABAQUS数值计算软件,建立多个无限边界有限元模型,并考虑17种高聚物外包隧道工况。通过输入不同密度、动弹性模量、泊松比和厚度的高聚物外包层参数,分析高聚物外包隧道的动力响应。由结果可知高聚物外包层能有效的降低衬砌结构的拉应力,具有较好的减震效果,同时给出高聚物外包层的最优密度0.22～0.33 g/cm³和厚度20 cm。试验结果为高聚物外包隧道减震提供依据与参考。     

GPS网形与GPS网质量的关系分析

基于GPS静态相对测量,基线数据处理采用双差观测值单基线解算的一般模式,讨论GPS网基线解算和3维无约束平差的公式,得出GPS网的质量与基线向量质量和GPS网结构有关,而与网形和点位无关,并通过实验数据,分析验证了这一观点,提出了一些有益的结论。     

MATLAB软件支持下的GPS基线向量网的三维无约束平差

在采用GPS后处理软件进行基线解算且经过各项检核合格之后,需要进行基线向量网的三维无约束平差、三维约束平差、二维约束平差等处理过程。而目前相关的文献中对采用秩亏自由网平差进行GPS基线向量的无约束平差涉及较少,且往往是一笔带过[1]。本论文在对GPS基线向量网三维无约束平差及秩亏自由网平差数学模型进行引述的基础上,结合某工程案例,利用MATLAB强大的矩阵计算功能进行了基线向量网的三维无约束平差。以期为GPS数据后处理人员以及相关专业的大中专在校学生对该内容的理解与掌握提供一定的借鉴和帮助。     

不同类型GPS基线向量构成的控制网平差探讨

从工作实践中遇到的问题着手，通过对不同GPS接收机施测的同一条边的基线向量存在的差异进行分析，探讨了应用Helmert方差分量估计公式求GPS基线向量的方差分量，阐述了应用TGPPS4．03版软件进行平差的方法。     

基于Powell定理的一个无约束最优化直接方法(英文)

在求解无约束最优化问题的直接方法中,Powell方法被认为是最有效的。改进的Powell方法每产生一个新的共轭向量需要作n 1次直线搜索。这个新向量有可能与原来的向量组线性相关。这不仅破坏了算法的二次收敛性,而且对每个新产生的向量都必需作相关性判别,以决定是否作向量替换。可见,要产生n个共轭方向至少需要n(n 1)次直线搜索及n次判别与向量替换。 作者在Powll定理的基础上给出了一个新的算法。这个算法从一维空间直接搜索出发,逐维扩张建立新的共轭向量。这样,产生n个共轭向量仅需n (n(n 1))/2次直线搜索。这大体相当于改进Powell方法的一半。由于每步计算的所在空间维数不同,不会出现线性相关的情况,所以无需判别与替换。且由此立知新算法是二次收敛的。还给出了对于非二次函数收敛性定理。作者用一个二次函数及二个非二次函数在同样精度要求、同一个初始点的情况下作了计算对比,由附表可以看出,新算法所用CPU时间少于改进Powell算法的1/5。     

一种基于GPS—RTK的超快速静态控制测量新方法

讨论利用GPS-RTK的作业模式,采用超快速静态建立GPS控制网的新方法。将常规的RTK方法中参考站固定不动改变为参考站和流动站交替流动,每时段至少获得一条独立的基线向量,所有的基线按设计的网形组成多边形GPS网,网的各项指标执行城市GPS规范,数据按静态网的数据处理方法进行。实践结果表明,该方法获得的结果可靠,具有速度快、效率高、操作简便等特点,能达到城市GPS规范各等级的精度要求。     

天津地铁5号线与交叉线路GPS控制点的衔接

分析GPS网三维无约束平差和二维约束平差的理论模型,根据GPS网三维无约束平差和二维约束平差的特性,对地铁5号线GPS网平差结果和交叉线路的GPS控制点较差进行了对比分析,并给出地铁5号线与交叉线路平面控制衔接的合理解决方案。     

无约束最优化的一个算法

无约束最优化是最优化的重要组成部分，一方面它可以用来直接解一些实际问题，另一方面它又是解决其它一些数学问题的工具。本文给出求解无约束最优化的一个算法，该算法简便，且具有二次终结性。证明了算法的全局收敛性，数值结果表明有较快的收敛速度。