GPS高程转换的神经元网络方法分析

GPS高程转换是GPS高程应用的关键问题之一，试图应用神经元网络方法来进行GPS高程的转换，并在网络的拓扑结构与网络结构的改进等方面作了分析，通过GPS高程转换的二次曲面法和神经元网络法进行了比较试验，结果表明了神经元网络转换GPS高程的可行性和可靠性，对于应用神经网络转换GPS高程具有实际的指导意义。     

基于三角网的"种子法"多边形生成

将传统上广泛使用的“种子法”和“矢量求交法”的思想相结合 ,提出了一种基于约束Delaunay三角网结构的多边形生成算法。详细描述了该方法的基本思想 ,在实验基础上分析了算法的特点。     

关联规则挖掘在LBS动态数据管理的应用研究

为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。     

约束Delaunay三角网生成算法研究

对约束Delaunay三角网的构建算法进行研究,并提出一种约束Delaunay 三角网生成算法,它充分利用分治算法与生长算法的优点,对离散点、构网中实时生成的边及三角形采用分块进行网格索引,有效地减少了搜索目标点、边及三角形的时间,从而提高构网速度.     

基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究

坡度坡向是两个最基本的地形因子,目前对DEM坡度坡向计算模型和精度存在一些不同的甚至矛盾的观点,其原因在于没有区分误差来源和分析评价方法的不同.本文对DEM坡度坡向误差进行了理论分析,并通过实验数据对相关结论进行了验证.旨在澄清目前关于坡度坡向计算模型上的矛盾结论.     

整数模糊度参数的快速检索算法

ＧＰＳ快速定位中,由于模糊度参数之间的强相关性,模糊度参数置信区间定义的检索区域比相应的置信椭球大得多。本文通过模糊度参数向量的正交变换,定义出包含模糊度参数置信椭球的最小正交多面体,借助在其中构造的均匀正交网格点,找出置信椭球中的所有整数模糊度参数向量。该方法显著地减少了整数模糊度参数的检索范围,提高了计算效率。     

地籍信息系统图形处理的几个问题

对地籍信息系统中地籍图的显示与变换、注记、地籍实体的捕捉等的实现进行了探讨,运用一些有效的算法,取得较好效果。     

流域地形自动分割研究

本文提供了基于栅格数字高程模型（ＤＥＭ）提取流域空间结构,进行流域自动分割的技术方法。该方法包括地貌形态结构定义、流域结构定义和算法设计３个部分。基于本文设计的算法,可以从ＤＥＭ提取完整的汇流网络和分水线网络,两者组成的多边形集把流域分割成具有拓扑结构的多个子汇流区,这个子汇流区集作为存贮流域信息的基本地貌单元,是流域信息进入地学数据库的框架,也是进行空间分布式机理──过程流域分析模型的基础。并以山西离石黄土丘陵沟壑区的王家沟流域为试验区,获得了较为满意的结果。     

一种三维凸连界生成算法

给出了一组空间离散点三维凸边界的定义,提出了基于八叉树的空间分块索引方法。在此基础上发展了一种生成三维凸边界的算法,并利用实验对算法进行了验证。     

地球同步卫星定位解算方法

本文论述了地球同步卫星定位解算的基本原理,在此基础上提出了半步搜索法,该方法改善了原来迭代次数较多,收敛较慢的状况,同时避免了计算不收敛的现象,本文利用虚拟地表表面的概念提出了“镜像点”搜索法,解决了测站在特定地菜条件下计算无解的难题。