DLT程序设计与应用

在近景摄影测量直接线性变换原理的基础上，加入附加条件建立附加有平行条件的直接线性变换函数模型，探讨了在解算过程中用数据探测法剔除粗差，用验后补偿的方法补偿系统误差的实现。鉴于非量测像机在近景摄影洲量中应用导致直接线性变换解法的重要性和实用性及数据量大、解算过程过于复杂的情况。用VC 编制了直接线性变换的解算程序，对其关键的方法和用法进行了说明。     

土地利用现状更新调查体会

本文介绍土地利用现状更新调查作业方法、经验体会，对若干问题进行讨论。     

钢卷尺悬空改正及其技术指标

为保证钢卷尺悬空丈量与水平丈量的统一,本文对钢卷尺垂曲改正进行推导。为便于改正计算,介绍国内几种型号钢卷尺的技术指标。     

基于自由振动响应的基础隔震建筑减震能力评估方法研究

目前国内外已修建完成了大量隔震建筑,但仅有少量经受了地震检验,绝大部分隔震结构减震能力能否达到设计目标尚存疑问.本文针对基础隔震建筑,提出了一种基于自由振动响应的减震能力评估方法.首先,对隔震建筑进行多级幅值初位移自由振动原位试验,获取结构的抗震能力曲线;其次,根据地震反应谱建立地震需求曲面,进而确定隔震结构性能点;最...     

基于信噪比加权的丹麦法抗差导航模型研究

在接收机自主完备性算法（RAIM）中粗差探测和剔除最为关键。针对原有算法的不足,提出将基于信噪比加权丹麦法用于接收机自主完备性监测中。利用迭代最小二乘估计对故障卫星进行降权处理,以达到隔离的效果。对算法进行数学建模,描述了算法的流程;利用实测数据进行验证表明：该方法计算速度快且精度也有所提高,具有一定的参考价值。     

岩石嵌固掏挖基础抗拔承载特性及其影响因素研究

岩石嵌固掏挖基础目前已经广泛应用于电力基础工程中。原状土由于受扰动较小,胶结性强,具有良好的抗剪强度,对掏挖基础抗拔承载力具有重要影响,因此研究原状土参数变化对基础上拔承载性能的影响规律具有重要意义。结合现场试验,建立数值模型,研究土体黏聚力、内摩擦角、弹性模量对基础上拔承载性能的影响规律。研究表明:土体内摩擦角和黏聚力对基础抗拔承载力具有较大影响,而弹性模量影响程度较低;参数的变化对土体塑性区发展规律影响较小。     

四氢呋喃水合物沉积物静动力学性质试验研究

利用研制的天然气水合物沉积物合成与力学性质测试一体化试验设备,以粉细砂土和蒙古砂土作为沉积物骨架,对四氢呋喃(THF)水合物沉积物进行了静动三轴试验,获得了水合物分解前后沉积物样品的应力-应变关系、强度和液化特性,对两种骨架的水合物沉积物的性质进行了对比,同时将水合物分解后的沉积物与对应的饱和土的动三轴试验结果进行了对比。结果表明：水合物沉积物均表现为塑性破坏;围压越大,水合物沉积物强度越高;水合物分解导致沉积物的强度大幅降低;水合物分解后沉积物液化所需的时间较饱和水沉积物缩短     

对反向变分流电法勘探原理的剖析

本文阐明了反向变分流系统地下电流的分布特点和规律。文中还给出了反向变分流电阻率法视电阻率的异常表达式,计算了装置系数和电流分配系数之间的关系,并阐明其规律和作用。最后,作为一个例子,分析了水平地层上反向变分流电测深法视电阻率的异常分布规律,并指出它在勘探中的作用。     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.