变参数DCD算法在岩土工程位移反分析中的应用

常规DCD(dynamic canonical descent)算法具有全局优化能力且无需考虑目标函数的可微性,只要预先定义优化空间即可,但是该算法的收敛速度有限,为此提出了变参数DCD算法,并建立了其相应的算法迭代格式。在数值试验和工程应用中将该变参数DCD算法与常规的DCD算法进行比较,其结果均表明：变参数DCD算法在全局优化能力和收敛速度上找到了一个均衡点,该算法不仅具有DCD算法的全局优化能力,而且收敛时所需的目标函数评估次数少,在优化过程中该算法展示出了稳定性强且优化结果可靠度高的一面。     

基于蚁群算法的含水层参数识别方法

根据渗流场的水头和流量观测数据,建立了基于蚁群算法的地下含水层参数识别方法,含水层参数识别反问题的不适定性由解的不唯一性和不稳定性所表征。与传统的基于梯度的优化方法相比较,对于参数识别反问题蚁群算法能够收敛到全局最优解。为了将蚁群算法引入到参数识别反问题,介绍了一些数值算例,并且将参数识别结果与数值模拟结果进行了比较。研究表明,所提出的参数识别方法具有鲁棒性、全局收敛性和抗观测噪音的能力。     

基于多参量的模拟退火全局优化傅里叶有限差分算子

傅里叶有限差分法(FFD)能够处理复杂地质构造中的波传播问题,但对陡倾角成像仍有明显的误差.优化参数的方法能够在保持计算效率的前提下进一步提高陡倾角的成像精度.本文在有理近似的基础上,将FFD算子展开式中的常系数由两个拓展为四个,然后采用模拟退火算法对这四个参数进行全局优化.本方法除了考虑速度对比度以外,还考虑了频率和延拓步长等参量的影响.理论误差分析和脉冲响应测试均表明该方法能极大地提高FFD算子的精确传播角度.二维SEG/EAGE盐丘模型实验表明本文方法对陡倾角以及盐下构造的成像精度明显高于未优化的FFD法.将本文的方法与交替方向加插值的方法结合应用于三维脉冲响应测试更进一步证实了本文方法的有效性.     

计算最小走时和射线路径的界面网全局方法

用慢度分块均匀正方形模型将介质参数化，仅在正方形单元的边界上设置计算结点，这些结点构成界面网．根据Ｈｕｖｓｅｎｓ和Ｆｅｒｍａｔ原理，由不断扩张、收缩的波前点扫描代替波前面搜索，在波前点附近点的局部最小走时计算中对波前点之间的走时使用双曲线近似，通过比较确定最小走时和相应的次级源位置，记录在以界面网点位置为指针的３个一维数组中．借助这些数组通过向源搜索可计算任意点（包括界面网以外的点）上的全局最小走时和射线路径．这一方法不受介质慢度差异大小限制，占内存少，计算速度较快，适于走时反演和以Ｍａｓｌｏｖ射线理论为基础的波场计算．     

非线性大气动力学的进展

总结了自新中国成立以来中国科学院大气物理研究所在非线性大气动力学领域的进展,其中主要介绍了在非线性适应过程、非线性稳定与不稳定、全局分析理论、可预报性、低阶谱方法与多平衡态动力学、非线性波动、波流相互作用、阻塞高压非线性动力学、中小尺度非线性动力学等几个方面的研究成果及最新进展.     

改进Sobol算法支持下的PROSAIL模型参数全局敏感性分析

定量分析模型参数的敏感性是构建参数反演模型的关键步骤。本文采用改进Sobol全局敏感性分析算法,对PROSAIL模型的输入参数进行全局敏感性分析。结果表明:①在可见光波段430~760 nm范围内,叶绿素含量的总敏感度约为80%;②在近红外波段800~1100 nm范围内,平均叶倾角、叶片干物质含量和LAI是影响冠层反射率的3个最重要的参数;③在短波红外波段1100~2500 nm范围内,叶片含水量逐渐成为影响冠层反射率的主要参数。叶绿素、水和干物质等参数吸收系数的变化及相对大小的不同是造成以上变化的主要原因。该研究可以为植被生化参数的反演提供理论基础。     

一个新的全局优化算法在岩土工程反分析中的应用

DCD(dynamic canonical descent)算法是一个新的全局优化算法,运用该法进行优化时,无需考虑目标函数的可微性,只要正确给定优化变量的优化区间,且该区间具有凸性,那么此算法就能很好地收敛于该区间的全局极小点.针对该算法,建立了相应的算法迭代格式.对数值试验和在岩土工程位移反分析的应用中引入该算法的迭代格式进行全局优化反演,其结果表明:该算法稳定性强,优化结果的可靠度高,收敛速度较快.     

顾及纹理特征的航空影像自适应密集匹配方法

半全局匹配实质是在视差连续性假设下的离散优化方法。为克服视差断裂带影响,依赖一组参数控制视差不一致性。若参数过小,在平面内难以保证视差连续性,产生明显噪声,导致凹凸不平现象;若参数过大,将致使物体表面过于平滑,难以保留视差断裂等重要特征。为克服上述问题,本文提出了一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法:首先,检测影像纹理特征并定量表达纹理丰富性程度;其次,依据纹理丰富程度与视差差异存在正相关的规则知识,实现匹配参数依据纹理信息的自适应选择;最后,采用上述参数进行自适应的半全局匹配。通过ISPRS基准数据集和国产SWDC-5获取的倾斜影像进行试验分析证明,本文方法能够有效减少低纹理区域匹配噪声,同时更有效保留边缘特征。     

一种顾及空间关系约束的线化简算法

线要素化简在制图表达与综合领域一直是研究的热点和难点之一。然而,经典化简算法多针对单独线要素进行处理,缺乏对该线要素与周边线要素之间整体空间关系的考虑,并且,存在计算结果生硬(D-P算法)、局部极值点缺失,特别是在曲度较大之处出现相交异常(L-O算法)等问题。为此,本文提出一种顾及空间关系约束的线化简算法,建立线要素全局化简方法(LGSM)和矢量位移、面积位移等5类评价指标。采用等高线、河流和道路3类线要素实际数据进行了试验,充分检验了本文算法的优越性,其处理结果符合开方根模型规律,降低了曲线复杂度,在保证全局空间关系不变条件下,不仅更好地保持了曲线整体形状特征,而且光滑美观、精度高。     

异轨遥感CCD影像处方位元素的要求

在对异轨遥感CCD影像处理的基本模型基础上，采用在物方空间坐标系中进行手差，并对相关的掺数进行部分分离－合并，有效地控制了未知参数间的相关性，结合人工智能原理设计的分层全局最优的搜索控制算法不仅保证了算法的严密性，而且简洁，实用。