大地测量地震断层同震滑动分布反演的两步解法

针对同震滑动分布反演中系数矩阵出现病态的问题,提出两步解法,并在两步解法反演过程中引入拉普拉斯二阶平滑矩阵进行平滑约束。该方法不仅改善了系数矩阵的病态问题,同时也很好地抑制了相邻断层面间出现大的梯度变化。在两步解法反演过程中,用L曲线法确定正则化参数。系统模拟实验表明,对于最大滑动量,该方法的反演结果较一步最小二乘法的反演结果精度提高了3.34%~19%;对于均方根误差,该方法的反演结果较一步最小二乘法减小了3.3%~13.3%。芦山地震反演结果表明,利用两步解法进行滑动分布反演是可行的。     

基于"POI_OD"矩阵的共享单车出行特征分析

将空间分析中的POI与交通出行领域的起始(OD)点分析相结合,构建了"POI_OD"矩阵。以上海市普陀区为例,结合共享单车与道路类型的关联性以及共享单车的时空变化特性,从道路类型、出行时间、"POI_OD"矩阵3个方面分析了共享单车人群的出行特征,以期为普陀区共享单车市政规划提出合理建议。     

金普新区地表覆盖格局演变及预测分析

针对国家级新区享受各项政策红利,但无有效的定量评价方式对国家级新区发展情况进行监测、对国家级新区未来土地发展状况无高置信度的预测方式等问题,利用转移矩阵及相关模型定量地对地表覆盖格局变化进行了分析;基于CA-Markov模型,对未来一段时间的土地空间格局进行了预测;通过定量分析与实验结果表明:(1)金普新区成立前土地变化情况多为自然地物间的变换,金普新区成立后有大规模的人工地物变化;(2)基于CA-Markov模型对土地空间格局进行分析可信度较高,可以服务于土地结构演变分析。     

融合罗德里格矩阵和整体最小二乘的双目机器人手眼标定算法

针对传统双目式机器人手眼标定方法中未知量多、计算复杂的特点,研究并提出了一种基于罗德里格矩阵和整体最小二乘相融合的改进算法。其中罗德里格矩阵实现了对未知量的降维;整体最小二乘顾及了系数矩阵的误差。通过大量数据分析表明,改进后的手眼标定算法较传统方法在稳定性和精度上均有大幅提高,满足了机器人视觉系统在工业检测和制造领域中的高精度需求。     

基于WSR框架的《开发区土地集约利用评价规程》指标体系分析

旨在剖析我国《开发区土地集约利用评价规程》中指标体系存在的问题并提出改进建议。在界定开发区土地集约利用内涵基础上,从要素特征(W维)、利用目标(R维)和评价过程(S维)等3个维度阐述了开发区土地集约利用评价的系统要求,构建关联分析矩阵,对《规程》中评价指标体系的特征差异化、层次完整性和目标关联性等3个方面进行了分析讨论。针对当前《规程》中存在的评价对象混杂、开发区类型需要细化、指标体系不完整、计算方法需修正等问题提出了相应修改建议。     

基于震害资料的云南地区砌体结构易损性研究

砌体结构房屋是存在于我国的一种量大面广的结构.针对一个地区砌体结构开展结构地震易损性分析,有利于把握该地区砌体结构整体抗震性能,对于该地区防震减灾工作的开展有着重要的指导意义.该研究收集整理了2001年到2010年10年间发生于云南地区地震的震后砌体结构震害资料,并对震后统计得到的震害矩阵进行分析,发现云南农村地区砌体...     

基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法

本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。     

分频高阶扩展AVO技术在低孔低渗储层中的应用——以准噶尔盆地前哨地区三工河组二段为例

以叠前角道集、测井和试油资料为基础,利用广义S变换时频分析技术确定储层优势频带,在优势频带的约束下,利用高阶Aki-Richards近似方程拟合AVO曲线,求取更准确的截距和梯度;利用扩展弹性阻抗技术的坐标旋转方法,获得流体区分能力最优的AVO属性,结合试油结果进行有利区预测。结果表明：前哨地区三工河组二段储层的优势频段为33～68 Hz,进行AVO分析可以提高有利储层的预测精度。经分频高阶扩展AVO技术处理,有利储层的符合率由69%提高到94%。气层有利区主要集中于QS2—QS4、QS7井区及未钻探的QS1井西区域,其中未钻探面积为6.5 km²,是前哨地区天然气增储上产的重点潜力区。该结果为前哨地区天然气勘探部署提供技术支持。     

基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计

基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

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_...