引力向量及梯度张量在坐标系之间的变换

引力向量和引力梯度张量在局部和全局坐标系间的转换过程是对卫星重力梯度测量进行模拟研究的主要手段和重要步骤.提出了利用计算机符号运算辅助推导该转换过程的新思想.首先通过对该过程进行分析,指出其运算繁琐复杂;然后通过对理论推导过程的分解,确定了引力向量和引力梯度张量在局部和全局坐标系之间转换的各关键步骤;并借助于计算机符号运算实现了这一转换过程的计算机推演,成功地得到了完整的符号公式结果.所编写的符号推演程序在多台计算机的多种平台上获得了一致的结果.实验结果表明,计算机符号运算对于公式体系繁杂的卫星重力学理论研究来说具有极大的增效作用.     

基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解

提出利用支撑向量机（SVM）后验概率来分解高光谱影像的混合像元，通过支撑向量机的输出值转化为两两配对的后验概率，再由两两配对的概率值求得多类后验概率，并以像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息。实验结果表明，该方法能较好地估计出混合像元的组分比。     

一种根据曲率变化检校畸变差的方法

提出了基于曲率变化的畸变差检校方法。首先对影像上提取的直线进行二分，根据重新匹配出的直线可确定实际物方直线在影像上的投影因镜头畸变而产生弯曲的程度，以此可对镜头的畸变进行检校。但对于镜头畸变较大的情况二分直线无法检测出实际曲线的弯曲程度，因此，需要对所有共线的直线进行分组，由每组直线来确定实际曲线的弯曲程度，检校镜头畸变，从而消除其对影像的影响。实验证明，通过这种方法对镜头畸变进行检校，能够得到较好的结果。     

基于SVM方法的暴雪预报系统

雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害，对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上，依据SVM回归方法，利用T213资料，建立了暴雪的SVM回归方法预报模型，建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统，并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明，SVM回归方法能运用于暴雪的预报，建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。     

膨胀石墨负载纳米TiO_2材料对机油的吸附和光催化降解

用溶胶凝胶法将纳米锐钛矿负载到膨胀石墨上,制备了即可吸油,又可降解油的膨胀石墨-TiO_2复合材料(EG-TiO_2)。在制备EG-TiO_2的工艺条件中,浸渍次数是影响其吸油能力的最主要因素,浸渍次数增多饱和吸油量下降。用失重法和红外光谱法研究EG-TiO_2催化降解机油的结果表明,EG-TiO_2对机油有明显的光催化降解效果,性能优于纯纳米TiO_2粉,其原因与EG-TiO_2中的纳米TiO_2具有三维立体薄片状结构及具有较高吸油性能有关。膨胀石墨负载纳米TiO_2材料对机油的吸附和光催化降解@曹宏$武汉工程大学材料学院!430074 @马恩宝$武汉工程大…     

地-井TEM向量交会技术的实现和应用效果

这里介绍的地-井TEM向量交会法是一种地-井TEM资料半定量解释方法,通过采用异常分离技术从实测资料中提取出纯异常场,运用地-井TEM的纯异常响应进行向量交会,从而达到快速、有效地确定井旁盲矿体的深度、方位及矿体距钻孔距离。     

加权支持向量回归机及其在水质预测中的应用

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进，提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法，针对各样本重要性的差异，给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重，并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。实验结果表明，该方法对水质具有较好的预测效果。     

土地覆盖制图：基于最优化遥感数据的支撑向量机分类

遥感数据具有在不同空间、光谱和时间尺度上获取地表测量信息的能力,使其成为获取土地覆盖信息的一个主要数据源。影像分类即把卫星影像上的相关像元划分给某类已知的土地覆盖类型的过程。支撑向量机（SVMs）是一种土地覆盖分类的新技术。三种常用的SVMs是：基于线性和多项式的SVM以及具有高斯核函数的SVM分类器,分类能否成功地应用有赖于其各自选择的最佳参数。但是海量的遥感数据使得这些参数的确定速度十分缓慢。本文研究了一种新的基于最优化遥感数据压缩技术的SVM分类方法。研究显示用于获取SVM参数的数据量能够在不影响土地覆盖的分类精度的前提下进行压缩。数据压缩成功的应用于多项式和高斯核函数的SVM分类,而线性SVM的分类精度却非常低。     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。