GNSS多天线基线网单历元模糊度同步解算法

提出多天线基线网单历元模糊度同步解算法,其具体实现步骤为:1)根据宽巷组合模糊度易于固定的优点,采用附加已知基线长度约束法同步解算各基线的宽巷模糊度,得到dm～cm级精度的近似基线分量;2)将解算得到的各近似基线分量作为约束,同步解算各基线的基频模糊度,以获取mm级精度的基线矢量。该方法的关键在于检验各历元宽巷模糊度解算的正确性,以获取可靠的近似基线分量,为解算各基线的基频模糊度提供准确的基线先验信息。由于动态情况下各历元观测信息比较少,单纯依赖ratio检验不可靠,提出结合基线误差、单位权中误差、基线网模糊度闭合环及ratio值等对多组宽巷模糊度进行检验,避免ratio值设置不当导致模糊度检验中发生纳伪和弃真问题。实测数据结果证明,该处理方法使得模糊度解算的成功率提高1%～2%,可以获取移动平台更丰富的导航信息,提高其服务能力。     

An experimental study of sapped drainage network development

In a basin developed on a stream table, effluent subsurface flow supported a channel network that evolved by a combination of headward growth, lateral widening and divide decay. The area occupied by the developing network increased with time. Circularity was used to characterize network evolution which occurred in three phases (initiation, extension and abstraction). Basin sediment discharge declined exponentially with time. Pronounced quasi-cyclic variability was superimposed upon this general trend. Some of the variability was directly linked to changes in the amount of sediment supplied to the channel. The variation of mean network sediment yield (mean sediment discharge scaled by network area) with time adequately described the general decline in sediment discharge as the network evolved.     

地形坡度对多金属结核分布的控制作用

选取我国东太平洋多金属结核开辟区内的一个区域作为研究区,利用人工神经网络中应用最为广泛的BP网络,建立控制多金属结核分布的地质因素与多金属结核分布之间的映射关系,探讨地形坡度对多金属结核分布的控制作用.结果表明,在经度、纬度、水深、坡度四个因素中,坡度对结核分布影响程度最大;多金属结核主要分布于坡度小于5°的地方;当坡度小于5°时,丰度与地形坡度呈正相关,品位与地形坡度呈负相关,丰度与品位呈负相关;品位与坡度似呈指数关系,坡度增大,品位降低.     

GOCE重力卫星在军事上的应用前景分析

对GOCE重力卫星进行了详细的介绍;分析了星上载荷的配置和功能.结合GOCE任务的科学目标,详细分析了其在军事上的应用前景,并列出了军事上重要的应用方向.希望广大测量界人士对GoCE重力卫星应用领域进行更多的利用.     

基于网络药理学-分子对接探索大黄牡丹汤治疗大肠癌的作用机制

目的：利用网络药理学-分子对接技术探索经方大黄牡丹汤治疗大肠癌的作用机制。方法：通过TCMSP、TCMID数据库获得大黄牡丹汤药物成分,通过PubChem、Swisstarget prediction数据库获得药物成分对应靶点,分析GSE113513芯片获得差异基因,随即获取大黄牡丹汤与大肠癌的共同靶点。利用R、Cytoscape、Autodock软件进行PPI、GO、KEGG、分子对接等分析。结果：获得大黄牡丹汤靶点561个,大肠癌差异基因1227个,共同靶点71个。共同靶点的通路富集分析显示主要与PPAR、p53等信号通路相关,Reactome机制分析显示大黄牡丹汤治疗大肠癌主要通过影响信号转导、免疫系统、疾病等产生作用,分子对接结果显示大肠癌核心靶点与大黄牡丹汤主要成分亲和力较好,能够有效自由结合。结论：经方大黄牡丹汤可通过多层次、多途径、多靶点发挥对大肠癌的治疗作用。     

基于测站信息自动构建导线网

为解决导线网条件平差自动组网问题,提出了程序设计的方法和流程,程序依据导线网的野外观测信息自动构造出导线网的拓扑结构,在此基础上提取必要的平差参数和供平差用的观测数据,实现了从观测到平差结果输出全过程的自动化。     

Neural network prediction of nitrate in groundwater of Harran Plain, Turkey

Monitoring groundwater quality by cost-effective techniques is important as the aquifers are vulnerable to contamination from the uncontrolled discharge of sewage, agricultural and industrial activities. Faulty planning and mismanagement of irrigation schemes are the principle reasons of groundwater quality deterioration. This study presents an artificial neural network (ANN) model predicting concentration of nitrate, the most common pollutant in shallow aquifers, in groundwater of Harran Plain. The samples from 24 observation wells were monthly analysed for 1 year. Nitrate was found in almost all groundwater samples to be significantly above the maximum allowable concentration of 50 mg/L, probably due to the excessive use of artificial fertilizers in intensive agricultural activities. Easily measurable parameters such as temperature, electrical conductivity, groundwater level and pH were used as input parameters in the ANN-based nitrate prediction. The best back-propagation (BP) algorithm and neuron numbers were determined for optimization of the model architecture. The Levenberg–Marquardt algorithm was selected as the best of 12 BP algorithms and optimal neuron number was determined as 25. The model tracked the experimental data very closely (R = 0.93). Hence, it is possible to manage groundwater resources in a more cost-effective and easier way with the proposed model application.     

基于灰色关联分析的遗传神经网络在水下爆破中质点峰值振动速度预测研究

水下爆破是一个复杂的、非线性的动态能量释放过程,其涉及到的影响因素众多。为了充分利用少量的实测数据,较准确地预测水下爆破质点峰值振动速度,引入灰色关联分析理论,并结合遗传神经网络较强的非线性映射优势和全局化的搜索能力,建立基于灰色关联分析的遗传神经网络模型(GRA-GA-BP)。该模型利用灰色关联分析理论,充分挖掘小样本潜在信息特征,较合理地确定了影响爆破振动速度的主要因素,解决了神经网络在多变量复杂系统中输入变量无法自动寻优的难题,从而增强了神经网络的适应能力和稳定性。采用该模型对广东台山核电站1期工程大襟岛水下爆破开挖质点峰值振动速度进行预测,并与传统的遗传神经网络及萨道夫斯基公式预测结果进行对比,发现GRA-GA-BP模型的预测值与实测值吻合更好,预测误差更稳定。研究方法可为小样本、多因素影响下类似工程质点峰值振动速度预测提供借鉴。     

土壤含盐量反演的研究

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,开展对土壤含盐量定量提取的研究,通过对图像预处理、特征提取、建立BP神经网络模型（Back Propagation Network）等研究工作,探讨反演土壤含盐量的方法。研究结果表明：神经网络模型具有极强的线性和非线性拟合能力,模拟遥感影像特征与土壤盐分之间比较复杂的关系上有很大优势。研究结果不但为利用Hyperion数据反演土壤含盐量提供理论依据,而且还为其它地表参数的反演提供参考。     

弹性地基接缝板声振法脱空判定

采用声振法研究接缝和弹性地基脱空与声学特征变化的关系,利用有限元方法分析了有、无脱空接缝板的振动频率。通过声振法检测,得出地基脱空的范围及大小与声学特征参数具有很好的相关性,以某一脱空路面为例,通过计算分析,提出采用基于信息融合理论的集成神经网络技术对刚性路面脱空状况进行识别。为用声学特征进行地基脱空等缺陷无损检测提供了理论和实验依据。该法速度快、精度高,便于实际应用。