沉积物粒度组分空间预测的神经网络残余kriging方法

针对近海表层沉积物粒度组分空间变异的尺度差异性,提出了基于广义回归神经网络残余kriging的沉积物粒度组分空间预测方法,并以海州湾沉积物粒度数据为基础,分析了其在沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图中的应用效果。结果表明,广义回归神经网络残余kriging方法能够获得比普通kriging方法更高的沉积物粒度组分空间预测精度,并且其底质类型的总体空间预测精度达到85%以上,相应的Kappa系数也在0.8以上,显示底质制图的预测类型与样本的实测类型具有较高的一致性。新方法对于开展定量化的沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图具有参考价值。     

一种树型网络拓扑简图的生成算法

给出一种树型网络拓扑的语义描述方法及其拓扑简图的生成算法。该方法通过建立网络联接线路标识串集和网络设备连接标识串集，来构造网络设备的拓扑描述，并计算生成网络拓扑简图。     

Kohonen网络与BP网络的集成应用研究

本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。     

可靠性约束下的海底油气集输管网系统优化

在管网系统满足一定可靠度的基础上，以费用最小为优化目标，对系统进行了优化，求出了满足一定可靠度指标的费用最小的管网布置方案。对树状网络可靠性进行了评估，提出了一个0-l规划模型，并运用图论和网络理论将管网系统的优化问题转变为求可靠度至少为α的网络固的最小生成树问题。     

海洋测绘信息保障网络系统设计与实现

通过建立海洋测绘数据库,在网络中以简单多样化的操作界面,发布区域海洋测绘信息数据,通过系统用户权限分配,实现区域海洋测绘信息的在线浏览、查询等,建成集海洋测绘数字信息管理、上传与下载、网上服务为一体的海洋测绘信息保障网络系统.     

盐田水体遥感分类方法研究

以连云港台北盐场为研究区，介绍了监督分类法和神经网络分类法及其在盐田水体遥感分类中的具体应用。研究结果表明，用神经网络分类法进行遥感影像自动分类，其分类精度高，显示了其在遥感领域较为广阔的应用前景。     

基准网平差初至波定位方法及应用

在滩浅海地震勘探中,由于海水深度和潮流的变化,在水面上按照预定位置沉放的检波器,在海底不可能放置在预定的位置。为此,利用基准网平差初至波定位方法对海底检波器位置进行了准确的二次定位,并对初至波二次定位和声波二次定位进行了比较分析。基准网平差初至波定位方法在KD-1滩浅海地区高精度地震勘探应用中取得了良好的效果。     

基于约束Delaunay结构的街道中轴线提取及网络模型建立

从街区多边形提街道中轴线并在此基础上建立街道网络模型是城市空间分析及街区地图综合的基础问题,本文基于约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网结构提出了在邻近街区边界之间的三角形元上提取中轴线从而建立街道网络图模型的方法,区分三种不同三角形元进行中轴线的连接,通过网络图的顶点、边完备地表达出街道、街区、街道交叉口之间的空间关系,并建立了街道中轴线与左右两侧街区多边形边界弧段间的匹配,从而使本文提出的混合数据模型将街道网络结构与街区多边形结构统一起来。     

区域地球化学特征的三维可视化表达

将Delauney三角网模型应用到区域化探数据噪声甄别中,可大幅度提高原始化探数据的分析、观察及校正效率,对区域地球化学异常分析,提供新的思路和方法。本文将东天山地区1∶200 000区域地球化学数据作为实验样本,进行了有效的尝试,取得了较好的效果。     

Context-aware abstraction and generalization of street networks: two cognitively engineered user-oriented approaches using network Voronoi diagrams

Generalization and spatial contextual awareness are prevalent concepts in geographic information systems. This study adopted a context-dependent user-centred network generalization method to create a sub-network for optimal route finding. The results show an increase in the number of preferred traversed edges. A route presentation approach is suggested that is based on cognitively engineered user-oriented abstraction of street network. Successive abstractions hierarchize the street network to create a hierarchical presentation structure. The route is projected onto one level in the structure. Then, instead of showing the exact route, the network Voronoi regions represented by the projected route are shown. Experience indicates that the suggested method is an efficient way of route presentation for a hierarchical regionalized structure of a human cognitive map.