凸度量空间内非线性映射的迭代算法

在凸度量空间内，对非线性广义拟压缩映射序列定义了带误差的lshikawa迭代序列，证明了带误差的lshikawa迭代序列收敛于非线性广义拟压缩映射序列的唯一公共不动点。     

灌淤土壤可溶性盐分空间变异性与棉花生长关系研究

运用地统计学方法，在灌淤土壤上进行了棉田土壤可溶性盐分的空间变异规律与棉花生长关系系统研究。传统统计学分析表明土壤盐分测试数据基本符合正态分布；在一定取样间距下，土壤可溶性盐分的田间合理取样数目为27。半方差分析显示：土壤可溶性盐分具中等的水平变异性，但随着聚样深度的增加未表现出明显的垂直变异特性；随着棉花的生长发育，土壤可溶性盐分呈现出逐渐减弱的时间变异规律，采用直线或曲线拟合方程估计了可溶性盐分的半方差图及其参数，并绘制了其相应的等值线图。土壤可溶性盐分与棉花产量之间的相关分析表明：可溶性盐分含量与棉花产量之间呈显著负相关关系，且花铃期的相关性较播前显著。研究结果为提高田间试验有效性以及盐渍化土壤改良提供了科学依据与基础资料。     

基于数值格网数据生成流场图的算法研究

在各种基于场的分析模型（Field-based Model)中，流线的计算是一个重要的研究课题，如基于DEM提取水系，该文探讨了另外一个问题，即直接根据数值格网数据生成流场的空间分布，从而反映整个研究区域的梯度特征，文中提出的算法在水文，气象等研究领域有着较为广泛的应用前景。     

一种求带约束的离散Minimax问题的区间算法

进一步讨论了目标函数和约束函数都是Lipsehitz连续的带约束的离散minimax问题，给出了罚函数的区间扩张，提出了解该约束离散minimax问题的区间算法。算法给出了问题的minimax值所在范围以及minimax点所在位置。定理和数值算倒说明该算法是可靠的。     

基坑支护结构水平变形预测的遗传神经网络方法

采用遗传算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练。就遗传算法过程中的选择、变异进行了探索,提出了用BP网络训练产生变异的遗传算法。作为实例,将该方法应用于预测基坑支护结构水平变形中。结果表明,该方法有收敛速度较快、预测精度高等优点。     

浅水方程数值计算方法的研究

求解以水位为变量的连续方程,并根据Navier-Stokes方程压力修正算法的基本思想,建立了浅水方程的水位修正算法,放宽了对离散时间步长的限制.通过对离散方程系数矩阵的重新构造,建立了高分辨率有限元格式,该格式既具有较高的离散精度又避免了数值解的伪振荡.对动量方程的阻力项做负坡线性化处理,提高了露滩计算的稳定性.数值模拟结果与解析解吻合良好,表明所建立的数值计算方法是正确的和可靠的.     

地图线状要素自动合并的重心算法

提出一种基于矢量数据的线状要素自动合并的重心算法，阐述方法思路和实现步骤。该算法可用于消除曲线的微小凹凸。     

推导GPS 3个频率相位平滑伪距方法

伪距观测值不含模糊度，在GPS定位中起着重要作用。为降低伪距误差的影响，需采用相位平滑伪距观测值。单频、双频相位平滑伪距公式在各种参考书中都有，当有3个频率数据时，这些公式有些可以引用，有些不行，因此推导3个频率时的相位平滑伪距公式。     

模拟退火算法在动态建立基准地价模型中的应用

阐述了传统基准地价评估模型建立流程将地价样本检验与模型建立分离的不足，引入了模拟退火算法思想，对目标函数、初始状态、新状态产生、新状态接受、初温、温度更新函数以及抽样准则、算法终止准则等关键问题进行设计，将地价样本检验、优化组合与模型建立有机结合，并设计了基于模拟退火算法的动态建立基准地价模型的流程，最后应用实例验证了方法的可行性。     

单历元模糊度解算问题

通常GPS单历元算法存在的问题是成功率低、可靠性差及可区分度弱。从平差本质出发论证解算失败的原因；同时也证明单纯利用观测值不能搜索到可靠的模糊度真值。