基于人类视觉特性的影像匹配策略

在介绍和分析人类视觉特性的基础上,提出对现有影像匹配策略的改进方法。并依据人类视觉系统构造的特点,提出一种有效的非均衡采样影像匹配算法,在实际应用中取得较好的效果。     

微机地理信息系统中失量数据和栅格数据自动转换的改进算法

一、引言地理信息系统是一门新兴技术,它的研究对象是地理空间实体,它的研究任务是以数字形式综合处理和分析空间信息。表示实体的空间关系的数据格式有两种:矢量格式数据和栅格格式数据。矢量数据和栅格数据的相互转换在目前的地理信息系统中几乎是必不可少的。     

矢量电子地图的线目标在线简化

为了适应实时GIS的变比例尺显示与网络GIS的快速矢量数据传输,提出了数字地图的在线综合概念,讨论了对线目标的在线简化算法。提出的两个在线简化算法都是对DP简化算法进行改造,使算法对时间的复杂度从θ(n)~θ(n²)的乘法运算改进为θ(1)~θ(n)的赋值运算,并讨论了减少算法所涉及的空间复杂度的可能性。     

基于粒子群算法的组合模型在变形分析中的应用

在构建并联组合模型进行变形预测时,单项模型权值的确定是个关键问题。为了提高变形预测的精度,以基坑监测数据为例,采用GM(1,1)模型与ARMA模型进行组合,在拟合误差平方和最小的准则下,使用粒子群算法求解两单项模型的最优权值,进而构建并联组合模型进行变形预测。结果表明,该方法融合各单项模型的优势,可以提高预测精度,避免求解线性规划问题,具有较好的实用性。     

基于蚁群算法的道路选取模型研究

在制图综合中,道路选取是非常重要的内容之一,研究道路选取的智能化方法是非常必要的。文中在研究道路语义、几何特征、拓扑关系和结构特征的基础上,充分考虑居民点对道路选取过程的影响,建立道路选取的蚁群算法模型。通过实验证明该模型算法的可行性和有效性。     

基于交叉点的道路曲线化简算法研究

现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。     

Robust估计的算法优化

本文分析了Ｒｏｂｕｓｔ估计收敛慢的原因，提出以最小二乘平差的残差（Ｖ）为初始信息，用Ｌ１估计的权函数所计算的权力初始权，根据迭代计算的残差的大小，及残差的变化所提供的信息，构造出加速收敛的算法，计算结果表明，较之一般的方法，迭代次数显著减少，辨识杠杆点含粗差的能力有较大提高，即搜索粗差的效率有很大提高。     

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。     

基于CLEAN算法的GPS监测数据处理方法

对建筑物进行高精度的变形监测是后期信息提取,预防安全隐患的基础。针对GPS变形监测中存在的多径误差问题,本文提出一种基于CLEAN算法的GPS多径提取方法,首先对多径信号理论模型进行分析,结果表明多径信号可以作为直达信号的谐波分量,在此基础上利用CLEAN算法在频域对多径信号进行提取,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法相对于小波方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法具有更高的提取精度和更好的多径抑制性能。