基于树的多关键词搜索算法在网络监控系统中的应用

介绍了基于树的多关键词快速文本搜索算法，并针对该算法在实际应用中的问题提出了改进措施，在不增加预处理时间和内存空间消耗的前提下有效避免搜索中漏搜和多搜，无损于该算法的高效性。     

基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制

针对匹配追踪计算量大、大地电磁数据处理效率低的问题,提出基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制方法.首先,利用Gabor原子构建过完备原子库,并对过完备原子库集合进行划分.然后,借助遗传算法的自适应性,快速搜寻最优匹配原子及所在位置.最后,运用最优匹配原子对待处理信号进行稀疏分解,重构有用信号.通过对计算机模拟的典型强干扰和矿集区实测大地电磁数据进行分析处理,实验结果表明,相对于匹配追踪和正交匹配追踪,文中所提方法能从过完备原子库中快速、自适应地选取最优匹配原子与不同噪声干扰类型高精度的匹配,极大地提升了计算效率;大地电磁时间域序列中的大尺度强干扰被有效剔除,视电阻率曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善.

     

基于稀疏表示的地面磁共振信号提取方法

在多孔隙含水层中地面磁共振（surface nuclear magnetic resonance,SNMR）信号呈现多弛豫衰减特性,常规盲源分离方法和单指数拟合方法引起信号严重失真和信息缺失等问题.本文提出了基于稀疏表示的随机噪声背景下多弛豫SNMR信号的提取方法.根据SNMR信号的衰减特征,设计了精确刻画SNMR信号且与随机噪声不相关的离散衰减余弦冗余字典.其次,针对多弛豫SNMR信号稀疏度未知的问题,通过设置合理的残差比阈值控制迭代次数,改进了广义正交匹配追踪（generalized orthogonal matching pursuit,gOMP）算法,使得该方法应用于SNMR信号的提取时,具有更好的自适应性和普适性.再次,鉴于SNMR测量数据为多次独立重复采集的结果,提出了基于数据流的SNMR信号提取策略,在提高算法鲁棒性的同时,保证了信号提取结果的唯一性.最后,通过仿真和实测数据证明了基于gOMP算法的稀疏表示方法可以显著地提升多弛豫SNMR信号的提取质量,降低随机噪声对含水层反演结果的影响,提高SNMR探测能力.

     

四川省城市地震灾害脆弱性综合评价研究

城市化进程的不断推进使得城市的地震灾害脆弱性日益加剧,而城市承灾体的脆弱性受复杂因素影响。本文针对评价指标受主观性影响较大的问题,基于人口、工程、经济及社会4个方面,构建了城市震害综合脆弱性评价指标体系;并构建基于实码加速遗传算法优化投影寻踪（RAGA-PP）的城市震害脆弱性评价模型;最后,对四川省21个市、州进行了震害脆弱性评价。结果表明:巴中、南充等地脆弱性较高,成都、攀枝花等地脆弱性较低;经济因素对城市震害脆弱性影响较大;该评价模型能够克服人为主观性,有效可行。     

基于OFA-PP模型的区域最严格水资源管理类型识别与评价

为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于\"三条红线\"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。     

基于匹配追踪算法的叠后烃检技术在渤海QHD33/34构造的应用

渤海中北部海域的QHD33/34构造位于石臼坨凸起中段及中段东南部斜坡带上。受新构造运动影响,石臼坨凸起浅层发育一系列NE向、近EW向晚期活动断层,在斜坡带浅层明化镇组形成了多个断鼻、断块型圈闭,但是构造圈闭面积总体较小、幅度低,并且受断层对油气疏导作用影响,油气成藏有一定的风险。为揭示QHD33/34构造浅层储层的含油气性,应用基于匹配追踪算法的低频增加梯度异常对该区进行烃类检测,取得了一定效果。最终烃检结果与已钻井揭示的构造浅层储层含油气性较匹配,吻合率达到79%,应用烃检结果可进一步指导该构造井位部署,尽最大可能规避风险。通过研究表明,在研究区浅层,基于匹配追踪算法的低频增加梯度异常能够最大程度上识别油层与水层。该方法能够识别大于3 m的油层,水层则没有明显响应特征,应用该方法进行烃类检测,效果明显。     

基于正交匹配追踪的声层析方法

声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响,经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时,这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子,在稀疏编码时采用正交匹配追踪（OMP,Orthogonal Matching Pursuit）算法,更新字典则使用KSVD （Kernel Singular Value Decomposition）的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件,对于训练数据更加灵活,从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习,研究表明：相比于正交函数表示,学习字典可以利用少数原子（甚至一个原子）更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性,从而提高声速剖面的反演精度。     

在地面三角网中布设卫星观测站的最低精度要求

本文从地面三角网和卫星同联合平差的原理出发,讨论了对卫星网的最低精度要求。指出,为改善地面三角网而布设卫星网时,卫星观测站的最低精度主要决定于以下因素: ——地面三角网的精度; ——对地面三角网精度改善程度的要求; 一卫星观测站之间的距离。这里通过模拟计算对卫星网的最低精度要求与上列因素之间的关系作了数字分析,并建立了估算卫星网最低精度的数学模型。预期,在一般情况下,该模型的估算误差将不会超过10％。     

投影寻踪学习网络的遥感影像分类

采用投影寻踪(projection pursuit,PP)学习网络方法建立了一种新的遥感影像分类模型。该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能,具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能。利用苏州市TM影像进行了分类实验,将分类结果与BP神经网络和最大似然法的分类结果相比较,投影寻踪学习网络的分类精度较高,具有一定的实用性。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。