基于模糊小波网络的伺服系统参数辨识研究

伺服系统大多是非线性系统,难以对其建立准确的控制模型,其位置、和速度检测信号易受干扰,而小波网络具有多分辨率特性和任意逼近能力。利用其非线性映射能力对系统的输入输出关系进行模拟,将小波网络和模糊规则结合对系统的位置和速度进行辨识,动态调整网络的权值W和模糊规则,将非线性映射的问题转化为求解系统最优解,从而产生一种新的系统辨识方法,并以永磁伺服系统为例,设计了辨识的结构模型和策略,实验表明该算法可以达到较高的系统控制要求。     

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基于Android平台的移动GIS地图服务模式研究

移动智能终端正在迅速成为地图服务的增值平台,基于Android平台的移动GIS地图服务技术将成为研究热点。本文首先研究了移动GIS地图服务的特点、形式和模式,提出了一种地图混合服务模式;然后在此基础上,探究了Android平台下地图服务模式的技术开发,建立了一种基于自定义瓦片地图的服务开发模式;最后以客户端移动GIS地图服务演示系统为例,进行了技术验证。     

基于Android终端和UC Map平台的移动GIS开发与应用

面向服务的移动GIS开发与应用逐渐成为移动GIS领域研究热点和发展趋势。本文首先介绍了Android终端和UCMap开发平台等相关知识;其次详细研究了基于移动GIS应用的Android平台开发环境搭建和基于UCMap平台的Android终端应用二次开发模块;最后提出了一种基于移动GIS应用的UCMap平台开发与应用模式,并在Android平台上进行了相关技术验证,对移动GIS应用研究具有较高的技术参考价值。     

基于地理信息服务平台的农业信息系统研建

当前农业地理信息管理系统在农业信息资源的有效统一管理和共享方面发挥着越来越重要的作用。本文主要讨论了如何在地理信息服务平台的支持下构建农业地理信息系统,从而加快系统建设步伐,减少财政投资,合理管理现有农业资源,为农业部门提供辅助规划和决策,加快农业现代化进程。     

一种基于DCT变换的数字水印算法在“天地图·广东”中的应用

地理信息公共服务通过云平台进行部署和发布,可以使得其应用于政府部门和社会的空间数据服务更加高效和稳定。然而,把对应的地图信息挂载在云平台供应商处同时也加大了防止电子地图被盗用的难度。本文针对"天地图?广东"的电子地图瓦片,提出了一种具有高鲁棒性、基于离散余弦变换(DCT)的数字水印算法,在寄存云端和公开发布的电子地图中隐藏生产单位版权的数字水印图片,藉此来跟踪、抵制"天地图"图片数据的非法流通,非法复制,有效地保护数据生产单位的合法权益。     

Verifying Fossil-Fuel Carbon Dioxide Emissions Forecasted by an Artificial Neural Network with the GEOS-Chem Model

In this study, the authors developed an en- semble of Elman neural networks to forecast the spatial and temporal distribution of fossil-fuel emissions （ff） in 2009. The authors built and trained 29 Elman neural net- works based on the monthly average grid emission data （1979-2008） from different geographical regions. A three-dimensional global chemical transport model, God- dard Earth Observing System （GEOS）-Chem, was applied to verify the effectiveness of the networks. The results showed that the networks captured the annual increasing trend and interannual variation of ff well. The difference between the simulations with the original and predicted ff ranged from -1 ppmv to 1 ppmv globally. Meanwhile, the authors evaluated the observed and simulated north-south gradient of the atmospheric CO2 concentrations near the surface. The two simulated gradients appeared to have a similar changing pattern to the observations, with a slightly higher background CO2 concentration, - 1 ppmv. The results indicate that the Elman neural network is a useful tool for better understanding the spatial and tem- poral distribution of the atmospheric C02 concentration and ft.     

基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

分段多项式拟合在动三轴试验数据处理中的应用

动三轴采集的试验数据点(剪应变与动剪模量和阻尼比之间)具有离散性和有限性,为方便应用需要对数据点进行拟合,但现有经验公式不一定很好吻合试验数据。为得到不同剪应变与对应的动剪模量和阻尼比之间的关系,本文利用最小二乘原理,对渤海某海洋平台地基土进行动三轴试验获得的动剪模量、阻尼比与剪切应变的数据进行了分段多项式的拟合。数据处理过程是先对剪应变值进行了压缩处理,然后再分段低次多项式拟合,得到多项式拟合参数。通过此项改进解决了正规方程解中的病态问题,且拟合效果良好。     

HY-2 扫描辐射计风速数据产品与平台基观测数据的比较研究

基于南海北部PY30-1平台上2012年2月至9月测风仪观测的风速数据,开展了HY-2扫描辐射计风速数据比较研究。选取时空匹配窗口为5 min和25 km,利用HY-2扫描辐射计RM 100,70和35 km分辨率3种风速数据,分别与平台观测数据进行了比较。比较结果表明:在南海北部海域,HY-2扫描辐射计100 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为3.86 m/s;70 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为10.52 m/s;35 km分辨率风速和平台观测风速的均方根偏差为5.54 m/s。还进一步比较了有雨和无雨两种情况下HY-2扫描辐射计和平台数据的偏差,结果表明:有雨和无雨条件下都是100 km分辨率的数据偏差最小。这为在我国南海北部海域应用HY-2扫描辐射计的风速数据产品的选择提供了依据。