非线性最小二乘参数平差迭代算法

在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法－－高斯－牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM（序列二次规划法）算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差的实用和有效算法。     

求解一类广义Brouwer不动点问题的连续化方法

对于广义Brouwer不动点问题的无界情形,研究者们主要针对凸集进行了一些研究,非凸集合还很少涉及。本文针对一类非凸集合,利用不动点问题的自映射以及新引入的二次连续可微映射构造了一组无界性条件,使得连续化方法能够求解无界非凸集合上的广义Brouwer不动点问题,并取得了该方法的全局收敛性结果,从而导致了可数值实现的全局收敛性算法。本文的研究结果在较大程度上推广了已有的研究结果,使得连续化方法能够处理更大一类不动点问题。     

基于OFA-PP模型的区域最严格水资源管理类型识别与评价

为科学识别云南省16个州市最严格水资源管理区域类型,提出最优觅食算法(OFA)-投影寻踪(PP)识别模型。从最严格水资源管理用水总量控制红线、用水效率控制红线、纳污控制红线3个方面分别构建指标体系和分级标准,利用2015年云南省各州市指标数据及分级标准阈值分别构建基于"三条红线"的投影指标函数,采用OFA分别搜索最优投影向量,并计算各州市综合投影值和各分级标准阈值投影值,利用分级标准阈值投影值对各区域最严格水资源管理类型进行识别。结果表明,OFA-PP识别模型具有较好的识别效果,识别结果可为云南省实行最严格水资源管理制度提供参考。     

雷达回波外推算法的并行化及实现

为了提高雷达外推TERC算法的效率,首先分析了TREC算法的原理与过程,找出算法计算密集型部分;在此基础上,采用基于多线程的并行计算对算法进行优化,并使用Windows线程库的API实现多线程编程;最后,通过实验比较串行算法和并行算法的运行时间。结果表明,并行算法发挥了多核处理器的优势,大幅提升了效率。     

基于改进NL-Means的医学CT图像降噪

医学CT图像在成像的过程中,不可避免地会引入噪声。图像噪声会降低图像质量,影响临床诊断。因此,医学CT图像降噪在诊疗中起着重要作用。本文首先介绍了经典的NL-Means(非局部均值算法)算法,然后在此基础上改变对降噪起关键作用的加权核函数。实验证明本文算法对医学图像降噪有一定的效果,并且能够更好保留原图像的细节信息。在图像降噪后的峰值信噪比(PSNR)方面,本文算法比NL-Means算法最大可提升2.59 dB。     

边界层温度廓线遥感反演的本地化改进研究

采用MODIS资料和美国发展的MODIS大气温、湿度廓线统计反演算法,估算大气温度、湿度廓线作为初始场,应用101层快速透过率模式(PFAAST)估算了大气透过率,并采用Newton非线性迭代算法反演中国西北荒漠戈壁地区大气温度廓线。结果表明:该方法对边界层高度及以上部分的大气温度反演得比较好,误差基本都在2 K范围内,边界层范围内的温度反演误差较大,反演误差与气溶胶光学厚度增量和地表温度估算误差呈显著正相关关系,与大气水汽混合比的关系较差。文中从敏感性试验和理论分析角度阐述了地表温度和气溶胶光学厚度估算误差对大气温度反演误差的影响,发现不同光谱波段的地表温度权重均随地表温度的增加有不同程度增加,地表温度反演误差增加将增加地表温度权重,提高地表温度估算误差有助于提高地表温度权重的精度;荒漠戈壁地区大气边界层中气溶胶浓度较高,光学厚度较大,使边界层大气透过率降低,进而降低卫星红外遥感波段的地表温度权重和空气温度权重。由于该模式没有很好地考虑边界层中沙尘气溶胶的影响,使卫星反演的大气透过率偏高,以至于高估地表温度权重和大气温度权重,使得反演的表面温度和空气温度偏低。该研究结合太阳光度计获得的光学厚度资料,采用统计方法对气溶胶效应引起的大气透过率误差和表面温度估算误差进行校正,并对物理算法进行本地化改进,实现了边界层温度廓线的反演。     

利用人工鱼群算法优化高斯过程模型及应用分析

基于高斯过程利用传统共轭梯度法搜索超参数,存在对初始值依赖性强、获得局部最优解的不足。本文采用人工鱼群算法对超参数进行智能寻优,建立了基于人工鱼群算法的高斯过程模型对变形体形变进行预测分析。通过隧道和基坑两个工程实例计算比对分析,NN、SE和RQ 3种核函数中NN核函数的预测效果最好,平均相对误差分别为0.69%和1.06%。结果表明超参数优化模型的预测精度得到了较大的提高,改善了高斯过程算法本身存在的超参数求解方面的不足,效果明显。     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

西秦岭天水地区李子园群变质火山岩的地球化学特征及其地质意义

西秦岭天水地区的早古生代李子园群为一套中浅变质的沉积-火山岩系。沉积岩系主要由变质碎屑岩和碳酸盐岩组成,火山岩系主要由变玄武岩、变玄武安山岩和变安山岩组成,包括岛弧型火山岩和玻安岩。岛弧型火山岩SiO2含量介于48.79%~54.64%之间,TiO2含量较低(0.29%~0.88%);稀土元素分布型式呈LREE略富集型,富集大离子亲石元素(LILE)Cs、Sr、Th、U,相对亏损Rb、K和高场强元素(HFSE)Nb、P、Sm、Ti和Y,具Nb负异常,类似于低钾岛弧拉斑玄武岩和钙碱性玄武岩特征。玻安岩具有中等的SiO2含量(53.59%~59.28%),低的TiO2含量(0.24%~0.48%);相对中等的MgO含量(4.90%~4.96%)、较低的CaO/Al2O3比值(0.39~0.54)和较高的Mg#值(0.54~0.58)、Al2O3/TiO2比值(33.88~64.29);同时具有较低的Ti/Zr比值(15~83)、V/Zr比值(2.18~8.35)和较高的Zr/Y比值(3.82~12.08),相对富集大离子亲石元素(LILE),特别是Rb、Ba、Th,而亏损高场强元素(HFSE),如Nb、Ta、P、Ti、Y、Yb,显示为亏损MREE的U型稀土元素分布型式。岛弧型火山岩和玻安岩的存在表明,李子园群及其中的中基性火山岩系形成于俯冲带之上的岛弧或弧前环境。     

应用改进的相干算法提高三维地震资料解释精度

作者在文中详细探讨了C1、C2和C3三种相干算法及其。根据三维地震数据体的特点提出了实用的相干算法，并编制了相应的软件。我们对三种相干算法对应相干数据体的解释结果进行了细致的分析，C2相干算法基本能够平衡提高横向分辨率和信噪比之间的矛盾，而C3相干算法则取得了更精确的效果。