多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果.     

空间智能:地理信息科学的新进展

在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值.     

基于精密星历的计算卫星位置的方法

分析了拉格朗日多项式插值算法,提出了将Neville算法实现于精密星历的插值,数值试验表明,其克服了函数插值的龙格现象,有很好的逼近效果.     

空间信息网格中远程空间连接查询的优化

随着空间信息网格的建设,网格平台上管理的空间信息资源越来越丰富,这促进了空间信息网格中空间数据分布式查询的应用需求,而在分布式空间查询中,空间连接查询操作往往成为性能的瓶颈.根据空间信息的特点,通过利用网格计算资源来优化空间连接查询的执行.首先基于网格服务构建网格平台分布式空间数据查询软件结构,通过设计远程空间连接执行服务利用网格平台中的计算资源;根据空间信息的特点.采用基于Kd-Tree空间分区并行连接的方法提高远程空间数据连接操作执行效率,并给出了远程空间连接执行的查询代价模型;然后根据连接代价模型设计了远程空间连接查询执行计划优化生成算法;最后总结了本文工作并探讨了下一步研究方向.     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

层次分析法在生态环境综合评价应用中的优化

层次分析法（Analytical Hierarchy Process,AHP）,是一种常用的系统分析与决策方法,但在应用于青藏高原区域生态环境综合评价时,由于因素的权重值只能为正数,影响了表达效果。为此,本文对其进行了优化,改进了构造判断矩阵时的赋值方法,在评价过程中引入了负数。实验证明,优化后的方法能准确地评价青藏高原的生态环境。     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。