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。     

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.     

基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术及验证分析

地理信息数据是国家国防建设和国民经济发展的重要基础数据,随着数字化、信息化及云计算等技术的发展,地理信息数据的安全威胁日益严峻,本文面对移动平台上地理信息数据安全存储、高效传输和实时信息解密及处理等挑战,提出了一种基于TEA算法的地理信息数据安全保护技术,该技术采用循环迭代的移位和异或运算实现对地理信息数据的加密和解密,可以实现移动平台端地理信息数据的高安全加密存储和高性能实时解密处理,并采用该算法对SRTM数据进行处理和分析。试验结果表明,基于TEA算法的地理信息数据加密技术可以有效实现地理信息数据的加密及解密处理,满足移动系统对地形数据的高安全存储和高性能处理的要求。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

青藏高原东部地壳物质流变模型及汶川地震机理探讨

利用GPS、大地电磁、P波层析成像等数据分析了青藏高原东部地壳运动情况和中下地壳物质流的分布及运动情况,提出了青藏高原东部地壳物质流变模型,认为在青藏高原东部存在两条巨大的、具有固定通道和边界的弱物质流,其他区域则有离散的、不均匀的弱物质流分布。巴颜喀拉块体内部的弱物质流在向东流至龙门山断裂带时,大部分弱物质沿断裂带向南北方向分流,小部分弱物质在断裂带附近沉积、上涌,造成通道堵塞,最终引发了汶川地震。     

基于CryoSat-2数据的海冰厚度估算算法比较

以北极为研究区,使用CryoSat-2数据,利用现有海冰厚度卫星测高研究中4种主流算法(Laxon03算法、Kurtz09算法、Yi11算法和Laxon13算法)分别对北冰洋海冰厚度进行估算,并将估算结果与研究区IceBridge机载激光测高冰厚数据进行了比较,探索各算法海冰厚度估算的差异,寻找最优的估算算法,为估算长时序海冰厚度提供基础和参考。结果表明,4种算法估算的海冰厚度空间分布较为一致,但不同算法估算的结果差异较大,可达0.476 m;4种算法估算结果大小依次为Laxon03算法、Yi11算法、Laxon13算法、Kurtz09算法;4种算法估算的平均海冰厚度差异,在北极波弗特海海域最大,其次是北极中心海域、格陵兰和挪威海;Laxon13算法估算结果相对于IceBridge观测结果与其他算法相比,具有最小的平均偏差和均方根误差,是卫星测高估算海冰厚度的最优算法。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演

为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径。研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R²为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。     

改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。