基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

预测华北地区年度地震趋势的支持向量机分类方法

以太阳黑子数、地球自转速率变化数据和全球7级以上地震应变释放量作为预测因子,使用支持向量机分类方法建模预测中国华北地区年度地震强度,预测准确率为0.93,表明该方法具有较好的预测效果.     

基于CHAMP短弧长动力学轨道的地球重力场模型

讨论了基于CHAMP卫星动力学轨道数据以及加速度计数据推求地球重力场模型的动力学法,推导了将加速度计观测数据的尺度和偏差以及卫星初始状态向量与地球重力场位系数一起求解的数学模型. 采用CHAMP卫星120天的动力学轨道数据和加速度数据解算出50阶次的地球重力场模型TJCHAMP01S,并利用各种方法对该模型进行了检核,结果表明：TJCHAMP01S模型精度优于相同阶次的EGM96和EIGEN_1S模型.     

古尔班通古特沙漠灌木冠幅预测模型

古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠,也是中国固定和半固定沙丘主要分布区,固沙灌木种较多。冠幅不仅是反映固沙灌木可视化的重要参数,也是反映沙漠植被生长情况的重要变量。以3种沙丘（固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘）上主要固沙灌木为研究对象,利用12种基础模型、BP(Backpropagation Neural Network)神经网络和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）机器学习算法建立了基于固沙灌木株高和冠长率的冠幅预测模型,同时将两种机器学习算法拟合结果与基础模型进行比较,最终选出了适合研究区的冠幅预测模型。结果表明：（1）不同沙丘类型和不同灌木种类的最优冠幅预测模型不同,且固定沙丘和半固定沙丘模型优于流动沙丘。3种沙丘类型最优拟合为M2(Quadratic Model)模型;（2）白梭梭（Haloxylon persicum）在半固定沙丘和流动沙丘上拟合的最优模型分别为M2、M7(Gompertz),沙拐枣（Calligonum mongolicum）最优模型为M2,蛇麻黄（Ephedra distachya）和油蒿（Artemisia ordosica）在...     

基于车载激光点云的街景立面自动提取

街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为：对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。     

基于致密气储层水动力特征的渗透率相控模拟

随着产能建设及储层精细表征任务难度的加大,一些常规的分析手段已不能完全满足开发阶段的需要．大牛地气田小壕兔 大16井区H3段致密储层孔、渗相关性差,传统方法针对该类储层的渗透率预测效果不甚理想．为此,结合地学数据挖掘算法和建模技术从一个全新的角度对靶区储层渗透率进行预测表征．表征过程依托测井及岩心分析资料,首先进行取心样点的水力单元识别,通过支持向量机确定未取心段的水力单元参数集,结合渗透率理论公式输出单井尺度上的高分辨率渗透率信息,并在相控环境的约束下构建靶区渗透率空间模型．结果表明,基于致密气储层水动力特征的渗透率相控模拟体系能有效提高储层预测精度,为气藏描述及表征提供更为准确的地质信息．