基于深度学习和台阵策略的震相自动拾取方法APP++及其在川滇地区的应用

在APP方法的基础上,使用U-net++模型,提出了进一步的改进算法APP++用于台阵下的震相到时自动拾取,测试结果显示,APP++模型在具有和APP相当的拾取能力的同时,还能够更好地避免误识别,且具有跨区域泛化能力;将该方法用于川滇地区的固定台网和流动台阵上,扫描了2014—2019年6年的连续数据,检测到了7329...     

基于语义分割网络的高分遥感影像城市建成区提取方法研究与对比分析

城市建成区的提取对城市发展规划有着重要的作用.为了找出能兼顾效率和识别准确率的基于卷积神经网络的遥感影像城市建成区提取方法,从神经网络结构的原理出发,对多种语义分割网络的内部结构进行对比分析,并针对语义分割网络分别进行训练及结果比较.实验结果表明,ShelfNet-50网络能够在训练速度最快的同时保证很高的识别准确率,...     

无人机载线阵摆扫CCD影像几何校正

针对无人机载线阵CCD传感器摆扫成像的技术特点,利用GPS/INS组合导航系统提供的导航遥测数据,对无人机载的线阵摆扫CCD影像建立了严格的成像模型,并设计了详细的几何校正流程。实验结果证实采用文中的成像模型和几何校正流程,可获得正确、高精度地理编码的线阵摆扫CCD正射影像。     

超参数对GRU-CNN混合深度学习弹性阻抗反演影响研究

CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_...     

基于机器学习的区域工程地质分层思路与方法研究

传统的地质分层方法通常依赖于人工解释和经验判断,存在过程繁琐、工作量大、受人为因素影响较大等缺点。本文旨在研究基于机器学习的区域工程地质分层的思路与方法,将地层分层问题转换为地质体空间单元的序列到序列预测任务及地质属性特征分类任务,以提高地质分层的准确性和效率。本文在对工程地质原始数据开展深入研究的基础上,提出采用深度学习方法对静力触探试验数据进行地质分层的训练和预测,通过分类算法对取土孔土样进行分层,并定量评价了相关算法的适用性。通过对比传统方法和机器学习方法的结果,验证了机器学习在地质分层中的优势。本研究为区域工程地质研究提供了一种新的地质分层思路,具有重要的实践意义。     

大深度载人潜水器低速大漂角模糊滑模航向控制研究

通过模型试验测量大深度载人潜水器低速大漂角运动时所受到的非线性水动力。基于一种新的模糊滑模控制策略,为潜水器设计了鲁棒航向控制器。在不同的漂角子区间内分别设计局部镇定的滑模控制器,然后通过Takagi-Sugeno模糊推理系统将它们光滑连接,得到模糊滑模控制。仿真计算结果充分显示了该控制策略的有效性。     

神经网络反演散射计风场算法的研究

建立了一个神经网络反演卫星散射计海面风场的B-P算法,给出了一个神经网络反演风场的模型,并利用该反演算法和模型对实际卫星散射计数据进行了海面风场反演试验,对风向的多解性利用圆中数滤波方法进行排除.对神经网络训练和检验数据集分别采用ERS-1/2散射计数据和欧洲中期天气预报(ECMWF)提供的风场作为配准点数据.把反演的风速和风向与CMCD4和ECMWF的风场作了比较,它们吻合得比较好;研究表明神经网络反演海面风场是可行和高效的.     

分布式计算环境下网络GIS实现技术探讨

介绍了分布式计算环境和网络地理信息系统的概念,探讨了分布式计算环境下网络地理信息系统的几种实现方法,最后对未来的分布式网络地理信息系统发展进行了展望。     

地理信息系统安全设计

针对地理信息系统的安全隐患,从地理信息系统安全的结构层次分析入手,从网络安全、系统安全、数据安全和用户权限四个方面提出了解决地理信息系统安全隐患的策略。     

基于MapXtreme的网络电子地图设计

阐述了如何利用MapXtreme技术、VB编程语言、SQL数据库开发网络电子地图的方法。重点叙述了MapXtreme技术在实现电子地图网上发布系统中的优越性。