多维非高斯系统最小熵控制

针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性.     

遥感技术在西藏砂金资源潜力评价中的应用

西藏自治区砂金开采历史悠久,已查明的砂金矿点数量众多、分布广泛,砂金矿资源丰富,但是大部分区域地质工作程度较低。遥感技术为短期内有效地开展砂金的资源潜力评价工作起到了重要作用。以崩纳藏布砂金预测工作区为例,介绍了遥感技术在西藏砂金矿成矿预测中的工作内容、方法和成果。     

非线性模型参数估计的大洪水解算方法

直接搜索算法作为非线性模型参数估计的一种求解方法,具有无需求导,适用范围更广的优点,因而成为近年来的研究热点。将大洪水算法作为一种新的直接搜索算法引入到非线性模型的参数估计中,并以实例进行了计算分析,结果表明:大洪水算法是一种简单有效的非线性模型参数估计的直接搜索解算方法,不但在算法性能上表现优越,而且解的搜索不依赖于初值,能以较大概率收敛到全局最优解,是一种值得推广的直接搜索算法。     

基于偏最小二乘回归法的城市水资源承载力影响因子研究

城市水资源承载力评价为城市水资源开发利用、经济社会发展和生态环境改善提供重要的技术支撑。城市水资源承载力影响因素包含了社会、经济,生态、水质等诸多方面,构建主要影响因素评价指标体系,运用偏最小二乘法建立回归分析模型对唐山市进行水资源承载力综合评价。结果表明,偏最小二乘法能够较全面解水资源承载力变化中精确的因子信息,遴选的9个评价指标自变量与因变量呈现依据关系,符合唐山市的实际情况。     

可视化空间聚类挖掘算法及系统实现

空间聚类与传统聚类方法的区别之一在于空间聚类是对空间实体的集群性进行分析,在聚类过程中需考虑模式在空间分布上的一种或几种结构特征,如模式间的远近关系、拓扑关系、方位关系、疏密关系等。然而,传统聚类算法大多忽略空间结构特征对聚类结果的影响。同时,传统数据挖掘过程往往是“黑箱”作业,用户不论感兴趣与否都只能被动地接受挖掘结果,而且结果往往是抽象的、不易理解的。本文对基于MST的可视化空间数据聚类挖掘算法进行了研究,利用Delaunav三角网和MST最小生成树使得地理实体的邻接度与其他属性数据一起参与了空间聚类处理,同时用J2EE技术开发可视化空间聚类挖掘工具,为此类应用系统的建立提供了一种实用的可行方案。     

玛纳斯河最小生态径流计算

玛纳斯河流域水资源开发和利用程度较高,常被称作是开发利用干旱区水资源的成功范例。通过国内外最小生态径流的各种计算方法,如最小连续30d平均流量法、7Q10法、Tennant法、环境功能设定法、水质目标约束法,利用玛纳斯河干流两个参证水文站的径流及水质资料对玛纳斯河最小生态径流进行计算,并对计算成果进行对比分析,并对不同方法的结果进行了评价。     

部分最小二乘平差方法及在粗差定值与定位中的应用

部分最小二乘平差是把观测值按照是否含有粗差分成两组 ,对不含粗差的那一组实施最小二乘平差。本文推导了在相关观测条件下的最小二乘原理 ,对这种平差方法的一些估计量的统计性质进行了简单分析 ,结果表明 ,这种方法能够用于粗差估算。本文还详细叙述了用这种方法进行粗差的定值定位的过程 ,即首先根据单位权中误差进行分组 ,然后实施部分最小二乘平差 ,估算粗差的大小。算例表明这种方法的有效性     

由星载GPS相位数据确定地球重力场模型若干问题研究

人造地球卫星在地球引力场中运动,可以探测地球重力场的长波信息。随着GPS技术的发展,星载GPS技术日趋成熟,因此由星载GPS相位数据确定地球重力场模型是当前国际地学研究的热点之一。本文给出了确定地球重力场模型中的星载GPS星地相位双差观测量,阐述了Cowell II数值轨道积分公式,导出了参数估计中星地双差观测量的偏导数,利用分块Bayes最小二乘参数估计地球引力场位系数等有关参数。     

珠江河道最小生态流量分析计算

应用湿周法,选取迁江、武宣、大湟江口、贵港、梧州、石角、三水、马口和高要9个代表站计算最小生态流量,和Tennant法、7Q10法结果分析,比较各方法计算数值及相关水力参数,并和调水压成流量比较,湿周法计算相关结果较为符合珠江口压成生态流量数值.     

广义非线性动态最小二乘问题的一个直接解算方法

构建“数字地球”、“数字国家”等数字化科学工程的基础是数据[1 ] ,其数据具有多源、多维、多种类型、多种时态、多种精度并具有非线性特征等特点[2 ] ,首先要进行数据处理并应采用全新的广义非线性动态最小二乘法[3] [4] ,数据处理方法的核心是广义非线性动态最小二乘问题参数估计的函数模型及其解算方法 ,迄今国内外对这方面的研究尚不多。本文在作者前期研究、提出的广义非线性动态最小二乘函数模型参数估计迭代法求解[5] 的基础上 ,进一步研究、提出了一种广义非线性动态最小二乘模型参数估计的直接解算方法 ,将问题分离 ,把待求参数减半 ,直接求解。从而大大降低求解问题的维数 ,大大减少计算难度和计算工作量 ,这是国内外首次研究提出的一种比迭代法更快速、更有效、更科学的解算方法。为多源、多类、多时态数据处理开辟了一新途径 ,也大大扩大了广义非线性动态最小二乘法的应用面