基于AutoCAD的表格模板设计开发

采用图形模板和文本模板技术,设计开发了基于AutocAD环境的表格模板,利用表格模板可以自动绘制地籍、地形测量中的各种表格。同时还开发了一套表格绘制与表格编辑命令,扩大了AutoCAD的应用范围。     

地图可视化系统用户界面模板的研究与实践

地图可视化系统用户界面是实现用户和地图可视化系统交互的关键环节,但是单一的用户界面严重制约着用户对地图可视化系统应有功能的使用。基于此,提出了用户界面模板的观点,通过对用户界面元素和用户界面类型的研究,设计了几种常用的用户界面模板,并说明了模板的实现过程。     

基于平均路径长度的语音识别算法的研究与仿真

提出了一种基于平均路径长度的语音识别算法．采用的识别方法属于小词汇量孤立词语音识别,主要包括端点检测、特征提取和模式识别．首先,在对语音信号预处理的基础上,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法;然后,结合基于平均路径长度的模板训练方法,即采用少量样本,通过计算平均路径长度得到参考模板;最后,采用实验室环境下采集的语音信号进行实验．仿真结果表明:改进后的算法与单个样本训练相比,提高了识别率及鲁棒性;同时,相对于矢量量化(VQ)技术,只需较少的训练样本,降低了算法的复杂度．实验得到了较好的识别效果．     

致密砂岩衰减岩石物理图板分析:储层微裂隙预测

致密砂岩储层普遍具有孔隙度低、微裂隙发育的特点,岩石内部常含有强烈的结构非均质性.致密砂岩发育的微裂隙使储层具有良好的连通性,促成高饱和气的天然气成藏.针对川西某探区须家河组高含气饱和度致密砂岩,本文选取致密砂岩岩心样本,进行了不同围压下的超声波实验测量.考虑储层完全饱气情况下的粒间孔隙、微裂隙双重孔隙结构,采用Biot-Rayleigh双重孔隙方程,构建致密砂岩岩石物理模型,进而分析了裂隙含量对纵波频散和衰减的影响.基于地震波衰减,构建了致密砂岩多尺度岩石物理图板.采用谱比法和改进频移法估算致密砂岩样本及储层衰减,对超声和地震频带下的图板进行校正.将校正后的图板应用到研究工区,选取二维测线和三维区块,进行储层孔隙度和裂隙含量的定量预测.对比实际资料进行分析,结果显示,本文预测的孔隙度和裂隙含量与三口测井的孔隙度曲线和实际产气情况基本吻合,基于孔隙-裂隙衰减岩石物理模型有效地预测了优质储层的分布区域.

     

浅谈模式识别

提出了一种基于小波描述子的矢量多边形的模式识别方法,首先分别计算目标多边形与模板多边形的小波系数矩阵,再通过两个矩阵求取两多边形之间的非相似度,最后通过非相似度来确定是否匹配成功。并且,由所选用的小波的性质,可针对性地计算能够体现多边形特征的系数进行比较,从而使识别效果更好。实验结果表明该方法识别效果好,运算效率高,对平移、旋转、缩放等变换不敏感,是一种有效的矢量多边形模式识别方法。     

一种基于优势属性存储的四叉树结构及其构建算法

针对多值图像或栅格型空间数据的四叉树存储方法,提出了一种基于优势属性存储的改进四叉树结构———优势四叉树,给出了实现自底向上的优势四叉树递归构建算法,并对不同规模和复杂度的多幅图像进行了构树对比实验。结果表明,本文提出的优势四叉树结构大幅度缩减了结点总数,存储开销平均为线性四叉树编码的69%,并具有较高的构建效率,是一种具有应用前景的四叉树结构。     

产生Tuned模板的基因扰动优化法研究与分析

提出一个基于基因优化产生Tuned模板的新方法——基因扰动优化法(GDO法)。首先在初始模板群体中,根据求得的适应度值较好的少数几个模板,确定为优秀模板;然后对优秀模板中的每个基因分别进行扰动,根据扰动前后适应度值增加(或减少),确定每个优秀模板的两个优秀基因;最后,对优秀基因的数值引入扰动,得到一组新模板,进入下一代的计算,如此不断地优化得到最佳Tuned模板。经理论分析和对真实图像分类的实验证明,GDO法是一个很有潜力的优化方法。     

一种利用模板的三维道路动态建模方法

为解决道路的三维实时可视化设计问题,提出了一种基于道路模板的道路建模方法,该方法充分考虑了道路横、纵方向的结构化特征和地理环境,利用用户的实时交互数据,动态创建与地形互适应的、满足道路工程技术标准的三维道路模型。建模方式灵活、交互性好、渲染效率高,在3DGIS平台Gaea Explorer中的应用验证了该方法的可行性。     

一种引入傅立叶-梅林-仿射两级变换的影像区域匹配框架

针对影像区域匹配方法几何形变敏感的应用局限性,将特征匹配、相位匹配的基本思想引入区域匹配过程,基于傅立叶-梅林-仿射两级变换建立了归一化互相关灰度相似性计算下的自适应模板匹配框架,并详细阐述了该框架下的全局运动估计、模板“粗”纠正与搜索预测、局部仿射变换下的“精”模板动态生成等关键过程与算法。实验证明了该方法的有效性。     

云环境下的时空数据小文件存储策略

云环境下的网络应用中存在着海量的时空数据小文件针对HDFS处理小文件效率不高的问题提出了一种结合用户访问规律与数据自身属性的数据处理方案 该方案将用户访问转化为数据请求序列根据数据的时空属性提取并构建特征序列通过模板匹配找到用户在不同访问模式下的特征模板发现模板内文件之间的访问相关性合并相关文件 实验结果表明该方案有效地提高了系统对小文件的存储读取效率减小了网络应用的响应时间