不同降维策略下的高光谱影像多特征分类

由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息.本文在对高光谱影像立方体进行降维处理的基础上,提出了一种联合空域和谱域信息的高光谱影像高效分类方法.首先,分别选用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交投影波段选择(Orthog...     

滑坡灾害空间预测支持向量机模型及其应用

随着GIS技术在滑坡灾害空间预测研究中的广泛应用,滑坡灾害空间预测模型成为研究的热点问题。在总结滑坡灾害空间预测研究现状的基础上,简要介绍了两类和单类支持向量机的基本原理。以香港自然滑坡空间预测为例,采用两类和单类支持向量机进行滑坡灾害空间预测,并与Logistic回归模型进行了比较。结果表明,两类支持向量机模型优于Logistic回归模型,而Logistic回归模型优于单类支持向量机模型。     

Comparing the Kalman filter with a Monte Carlo-based artificial neural network in the INS/GPS vector gravimetric system

Rigorous physical and mathematical analysis has been intensively developed to obtain the gravity disturbance vector from the inertial navigation system and the global positioning system. However, the combination of the observation noise and the systematic INS errors make it very challenging to accurately and efficiently describe the dynamics of the system with rigorous equations. Thus, the accuracy of the gravity disturbance estimates, especially in the horizontal components, is limited by the insufficient error models. To overcome the difficulty of directly modeling the systematic errors with exact mathematical equations, a Monte Carlo based artificial neural network is successfully applied in the moving base gravimetric system. The computation results show significant improvement in the precision of all components of the gravity disturbance estimates.     

用向量法求矿脉产状

对板状似板状的矿脉,依据控制顶板（或底板）三个点的坐标,求出其所在平面的方程,该平面与水平的交线和Ｘ轴夹角即矿脉走向,平面与水平的夹角即为矿脉倾角,文末给出实例及计算程序。     

支持向量机方法在郑州冬季气温趋势预测中试应用

将气候预测中常用的74项环流特征量进行归一化处理后,与郑州市冬季气温进行相关普查,利用SVM(SupportVectorM ach ine)两类分类方法,同时考虑气温的年代际变化,建立郑州冬季温度距平趋势预测推理模型,并对因子个数多少和年代际变化对预测模型的影响进行了试验。试验结果表明:用25个和15个因子分别建模时,产生最优模型时样本平均Ts评分均为56%,但后者预报准确率为75%,较前者提高了10%。用20世纪50年代和60年代做试验集,效果较好,产生最优模型时的样本Ts评分和预报准确率较高;用90年代做试验集,效果较差。     

考虑地应力的洞室围岩块体稳定性分析的理论与实践

地下洞室围岩的稳定性状态，在很大程度上受围岩应力状态决定，以前的地下洞室岩稳定性分析，一般仅考虑在自重作用下的稳定性状态。而吻略了地应力地围地应力对围岩稳定性的影响，所得结论往往偏于保守。     

基于支持向量机模式识别的大雾预报方法

选取1971～2000年11～12月大雾发生前近地面层的气象要素(气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子),将支持向量机(SVM)方法应用于大雾预报.采用支持向量机方法,应用径向基函数,建立了陕西公路站点大雾24 h预报模型,并进行了大雾预报的模拟、训练,其寻优标准TS评分达到了理想的效果.     

模糊逻辑法在双线偏振雷达识别降水粒子相态中的研究

利用基于T矩阵法建立的降水粒子雷达探测模型,建立了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的雷达降水类型识别模型。通过样本数据归一化预处理,并考虑到样本集中各偏振参量间是非线性的,择优选径向基核函数作为非线性支持向量机的核函数,采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）获取最优核函数参数C和γ,使模型达到较高分类预测准确率。建立的SVM雷达降水类型识别模型,在各仰角的预测准确率于X波段可达80%以上,于S波段可达95%左右。进一步分析发现,当多波长下预测降水类型相同时,分类预测结果准确率可达97.3%,而错误的概率仅为2.7%。可见,所建立的SVM雷达降水类型识别模型,有效提高了雷达对流天气下降水类型的识别能力。

     

支持向量机模型在火山岩储层预测中的应用——以徐家围子断陷徐东斜坡带为例

火山岩储层的发育程度是控制徐家围子断陷火山岩气藏的重要因素,但火山岩储层以岩性复杂、横向变化快、井间可对比性差为特点,火山岩储层的准确识别、厚度的精确描述是火山岩气藏勘探开发的难题.针对这一难题,作者提出在专家优化地震属性组合的基础上确定支持向量机模型,进而预测火山岩储层厚度.该技术在实际应用中取得了良好效果,预测的火山岩储层厚度符合研究区的地质规律,预测结果能够保持地震属性的横向分辨率和整体变化趋势,在井点处吻合程度较高,为火山岩储层预测提供了新的思路.     

基于第三类边界条件的大地电磁三维矢量有限元任意各向异性正演

地球内部介质的各向异性对地球物理场解译有很大影响, 研究各向异性介质中大地电磁响应具有重要的意义.边界条件是影响电磁场正演精度的一个关键因素, 其中第一类边界条件需要将底面边界设置在离异常体足够远的地方, 面临着计算规模大、求解速度慢的问题.相比第一类边界条件, 第三类边界条件具有计算规模更小、计算精度更高的优点, 在三维各向同性正演中被广泛使用.然而, 各向异性使得第三类边界条件理论变得更为复杂, 目前尚未见到采用第三类边界条件的大地电磁三维各向异性正演.本文推导出各向异性介质中三维矢量有限元底界面的第三类边界条件, 通过模型计算对算法的可靠性和精度进行了验证.结果表明, 当精度相同时, 第三类边界条件的计算规模可以更小; 而当底界面离异常体较近时, 第三类边界条件有着更高的精度.