MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

基于圆增长特征的点状要素群选取算法

控制点、独立地物等在地图上呈点群状表达,如何高效、合理地实现此类要素的自动综合是地图多尺度表达的重要问题。文中在前人研究的基础上,提出一种基于圆增长特征的点状要素群结构化选取算法,实现点状要素群的自动选取。其基本原理是：根据一个点与其周围点重要性程度的比较来确定该点删除与否,从而确保其拓扑关系和几何信息的正确性。实验证明：该算法实用、有效。     

基于约束的城市街道网自动综合方法

近年来,基于约束的地图自动综合成为研究的热点。本研究在基于约束的地图自动综合理论的基础上,提出了一种城市街道网自动综合方法。该方法依赖于街道网综合中的约束和改进的动态决策树结构,它很好地将约束融入了特定的数据结构,实现了街道网的渐进式综合。实验证明了方法具备可行性。     

水厂V型滤池的自动化控制设计

V型滤池属于快滤池中的一种,因其进水槽形状呈V字形而得名,于20世纪80年代末从法国Degremont公司引入我国,并大面积推广使用。由于每个滤池一般设6～7个阀门,每座滤池设2～3台鼓风机和3台冲洗水泵,滤池如果靠人工手动操作实现恒水位过滤和反冲洗,操作强度非常之大,因此采用PLC控制系统实现自动恒水位过滤和反冲洗显得尤为重要。结合胜利石油管理局供水公司耿井水厂的10万t／aV型滤池阐述V型滤池的自动化控制。     

基于实例的GIS数据库模式匹配方法

针对空间数据库的特点,提出了一种改进的基于实例的层次式模式匹配方法,并解决了实体对应关系的自动建立、要素类相似性计算、属性相似性计算等问题.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

多因子影响的地图居民地自动聚群与综合研究

提出了地图综合目的的居民地聚群需要遵循Gestalt的邻近性、相似性和方向性原则,描述居民地结构、形态及其关系需要6个因子,即居民地间的距离、可视区域面积、大小相似度、形状相似度、方向关系、居民地内部方向;进而运用这些原则和因子,给出了居民地的自动聚群和综合方法.