Blondel和k-核分解混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建

随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法和k-核分解的混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建算法。本算法通过自动社团划分,用同一社团内的节点合并构建新的网络,有效解决了基于节点重要性的网络空间分层算法自动化程度低的弊端。利用核心节点来代替整个社团结构,显著保留了网络空间中节点的属性。实验表明使用该算法可以使各个层次网络空间点群要素的综合比例降至30%以下,较好的实现了网络空间点群要素的聚类与分层,若将网络空间点群要素的多尺度模型应用于地理空间中,则可实现网络空间地图的多尺度绘制。     

Study of frequency domain full waveform inversion based on Huber norm and L-BFGS algorithm

Full waveform inversion( FWI)is a high resolution inversion method,which can reveal detailed in-formation of the structure and lithology under comPlex geological background. It is limited by many kinds...     

粒子群优化算法（PSO）在四元体系Na^＋,K^＋//Cl^-,SO4^2--H2O 323K相平衡计算中的应用

最优粒子群算法(PSO)近年在非线性方程模拟计算中广泛应用。应用文献报道的Pitzer方程参数与温度的关联方程计算了323 K时该四元体系中有关盐的Pitzer方程单盐参数、混合离子相互作用参数和盐的溶解平衡常数K,在此基础上应用Matlab工程计算软件和粒子群优化算法(PSO)编写了相应的Pitzer方程计算程序,对323 K时四元体系Na⁺,K+,K⁺//Cl+//Cl^-,SO_4-,SO_4^(2-)-H_2O的溶解度数据进行理论模拟计算,并用计算出的溶解度数据绘制出该四元体系323 K时的相图。计算结果表明,溶解度的模拟计算值与实验值吻合较好,验证了该算法的适用性和实验数据的可靠性,同时也表明含有合理Pitzer模型参数的PSO算法程序可以计算多温条件下的水盐体系相平衡关系。     

特征约束六面体网格生成的改进栅格法

目前,针对地学对象的非结构化六面体网格生成问题仍未得到很好的解决。为满足相关地学研究对六面体网格的需求,促进地学模拟及传统GIS空间分析的进一步发展,本文对传统栅格法进行扩展,提出了一种面向地学研究的六面体网格生成的改进栅格法。通过提取实体模型表面的几何特征,考虑内部孔、洞约束生成骨干网格,在此基础上构建一套特征约束模板来处理复杂的特征约束,使之既能保持地学研究对象的几何形态特征,又能实现加密区域与非加密区域的平滑过渡,从而满足地学分析与模拟的需求。     

基于关联规则的故障诊断方法研究

提高自动气象站设备运行能力和观测数据的质量状况成为影响气象预测预报服务的准确性和气象事业发展的关键。然而中国现在业务运行的自动气象站设备并没有内置的故障检测装置,也没有完善的自检系统。但是气象要素(温湿压风雨)的变化往往是相互关联的,为了提高自动气象站数据质量,及时有效地判断设备故障。从大量观测数据试验结果进行研究,提出一种基于关联规则的故障综合诊断方法。通过使用Apriori挖掘算法,得到各气象要素及其变化量之间的强关联规则,通过实际观测数据验证2012年7月26日08时江西南昌站湿度传感器发生故障。     

基于遗传算法的瞬变电磁法线圈阵列优化设计

为解决瞬变电磁检测技术遇到地底干扰物时在探测精度方面的不足,从载流直导线出发,利用磁场矢量叠加原理,计算单个正三角形空间磁场分布,设计了一种正三角形发射线圈阵列。为得到更好的磁聚焦特性,利用遗传算法对线圈阵列的具体参数进行优化。仿真结果表明:87.5%及以上的磁场能量集中在半径0.113m的特定区域内。说明该线圈阵列在较小目标区域实现了聚焦,具有良好的聚焦性,可以应用在瞬变电磁检测技术发射回线中。     

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基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

基于阈值区间的海洋锋面提取模型

A model （Bayesian oceanic front detection, BOFD） of sea surface temperature （SST） front detection in satel- lite-derived SST images based on a threshold interval is presented, to be used in different applications such as climatic and environmental studies or fisheries. The model first computes the SST gradient by using a Sobel algorithm template. On the basis of the gradient value, the threshold interval is determined by a gradi- ent cumulative histogram. According to this threshold interval, front candidates can be acquired and prior probability and likelihood can be calculated. Whether or not the candidates are front points can be deter- mined by using the Bayesian decision theory. The model is evaluated on the Advanced Very High-Resolution Radiometer images of part of the Kuroshio front region. Results are compared with those obtained by using several SST front detection methods proposed in the literature. This comparison shows that the BOFD not only suppresses noise and small-scale fronts, but also retains continuous fronts.     

基于GA参数辨识的直流伺服电机PID调节器的设计

针对数控火焰切割机自动调高系统的特点和要求,采用遗传算法对其位置调节器PID参数进行全局优化辨识,有效地解决了直流伺服电机的控制精度和快速性的问题.仿真结果表明,与传统的参数辨识法相比,遗传算法参数寻优使自动调高系统的动态性能大幅提高,具有很强的鲁棒性.