Parametric estimation of ship maneuvering motion with integral sample structure for identification

This documentation presents the parametric identification modeling of ship maneuvering motion with integral sample structure for identification (ISSI) and Euler sample structure for identification (ESSI) based on least square support vector machines (LS-SVM), where ISSI is used for the construction of in–out sample pairs. By using Mariner Class Vessel, the sample dataset are obtained from 15°/15° zigzag maneuvering simulation based on Abkowitz model. By analyzing the simulation data including rudder angle, surge velocity, sway velocity, yaw rate and so forth, the hydrodynamic derivatives in Abkowitz model are all identified. The validation of the proposed identification algorithm is verified by the high precisions of the identified hydrodynamic derivatives and maneuvering prediction results. The comparison is also conducted between the proposed ISSI and the conventional Euler sample structure for identification (ESSI), and the experimental results shows that ISSI is much more appropriate for parametric identification modeling of ship maneuvering motion.     

GIS网络分析中最短路径的实现

本文提出了一种基于矢量角度的最短路径搜索算法,设计出一种类似于面向对象的数据存储结构来存储网络图中的节点及弧段对象,在最短路径的搜索上引入矢量夹角标量值作为搜索因子,充分利用了网络图中各点元素和线元素间的拓扑关系,提高了搜索的趋势性,同时还考虑了各弧段的长度值(或权值),较好的将网络图中对象的空间信息和属性信息相结合。     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法.即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据.在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响.实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果.     

基于GPS矢量观测信息的姿态确定算法

用于GPS姿态确定的矢量化算法可等价于两级最优问题。第一级把GPS载波相位观测量转换为矢量观测量。第二级是Wahba问题,即从矢量观测量获得最佳姿态解。Wahba问题可用四元数法求解,如QUEST方法。本文采用基于小角度的迭代法求解Wahba问题。在均衡星座或均衡基线务件下,两级最优解亦是全局最优解。实验结果表明迭代解的精度与QUEST解相同。实验中也应用了改进的TRIAD算法以比较两级最优解。     

小样本地震信号识别研究

研究支持向量机方法在小样本地震信号识别方面的可行性,结果表明,随着样本量增加,该方法的识别率出现先升高再降低的现象。使用山东和江苏地区2006~2017年的地震数据进行实验,仅需每类30个训练样本即可达到85%左右的识别率。该方法识别率的提高不依赖于大量样本的加入,不仅适合于地震数据样本量少的地区开展地震信号识别研究,而且为精简样本库、降低运行成本提供了新思路。     

基于成矿条件数值模拟和支持向量机算法的深部成矿预测——以粤北凡口铅锌矿为例

随着计算机科学和地质大数据技术的迅猛发展,数值模拟和机器学习已成为当今地学领域定量发展的重要前沿方向。数值模拟综合运用了研究区地质、构造、地球物理、地球化学等多源信息,将成矿条件与过程进行量化模拟分析,对研究成矿动力学演化过程及成矿响应有重要意义,可对已有成矿要素/信息在时空上进行扩展/外推,扩大了成矿预测信息的广度和深度,为解决深部成矿预测中获取深部信息难题提供了一种可能的有效途径。支持向量机是一种重要的机器学习分类算法,它具有简洁、方便、高效和计算结果较稳定等特点,在众多领域中得以成功应用,是成矿预测中多源信息提取与融合的一种可靠的技术手段。为了充分利用数值模拟与机器学习的优势,本文提出将计算机数值模拟方法和机器学习(即支持向量机算法)相结合来进行深部成矿预测的新方法。以粤北凡口超大型铅锌矿为例,首先,对凡口矿区勘探线剖面进行构造应力场模拟;进而,以已知钻孔数据作为训练集和测试集,运用支持向量机算法对模拟结果中的不同参量(也即模拟所得的成矿条件)进行训练学习;最后,建立相应的定量找矿预测模型对研究区(或剖面)外围和深部找矿进行预测评价。研究结果表明,本文所建立的预测模型精确度和召回率都较好,预测结果显示出了三个成矿可能较大的区域,说明数值模拟技术和机器学习算法结合应用的效果较好。这种新的成矿预测方法为深部找矿预测提供了一种可行的新思路和新途径,可以有效地拓展运用到其他矿区、其他类型矿床的深部找矿预测工作中。     

升力面方法预报全方向推进器的非定常水动力性能

本文研究了全方向推进器非定常水动力性能的升力面预报方法,基于势流理论和格林定理建立了全方向推进器非定常水动力性能计算的数学模型,然后利用非定常涡格法对全方向推进器的非定常水动力性能进行了数值预报。本文的计算结果和日本水池模型试验结果、升力线方法计算结果对比表明,本文的计算值与试验值吻合良好。     

矢量剪切技术在地质三维建模中的应用

三维地质建模方法是地学三维模拟与可视化系统的核心和难点。基于BSP树的矢量剪切的原理及算法,提出了利用矢量剪切技术快速构建复杂的地质体开挖模型,可视化表达地质体内部信息的方法,并以地质开挖工程及三维地层分析为例,验证了算法的高效性和实用性。     

基于电场矢量有限元三维高频大地电磁倾子响应与感应矢量研究

一个或多个异常体的识别与区分及边界的确定是电磁法探测中提高分析精度的难点。本文利用基于电场的矢量有限元开展了复杂模型三维倾子响应及感应矢量研究。实感应矢量对电流聚集方向的指向性与分析频率的趋肤深度及介质的相对电性大小有关,通过这种指向性能有效地判定异常体的上界面和多个不同性质异常体的存在,但难以对下界面进行判定;虚感应矢量反映了感应电流(涡流)的流动方向,不同电阻率的地质体其感应电流的大小和方向不同,利用虚感应矢量的旋转方向、中心轴及分析频率的探测深度可有效地确定异常体的中心和上下界面。虚感应矢量相对于趋肤深度具有反映更大探测深度的能力,能有效地显示深部异常体对感应电流大小和方向的影响。数值模拟结果表明:虚感应矢量对异常体的识别与区分优于传统的电阻率和倾子参数。     

高光谱遥感影像支持向量机分类中噪声影响的研究

为了验证噪声对支持向量机分类器性能的影响,对"SVM可以有效用于含噪声和不确定性数据"这一观点进行定量分析评价,采用国产OMISII传感器获得的高光谱遥感数据进行了试验,为了更好地比较SVM分类器的抗噪性,先对原始数据进行支持向量机分类,然后在高光谱遥感影像中人为添加不同比例的椒盐噪声和条带噪声,然后进行支持向量机分类...