最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

一种求解旅行商问题的改进蚁群算法

蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解,存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题,在基本蚁群算法的基础上,从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进,引入信息素平滑机制,以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明:改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性,能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。     

节理岩体结构面产状的动态聚类分析

节理岩体结构面的优势产状是进行Mnote-carlo模拟和岩体稳定性分析的基础。玫瑰花图、等密度图等传统的图形分析方法比较粗糙,其结果只是相对的优势组数划分,无法准确地给出结构面的优势产状,使得分组结果在实际中应用不便。为弥补上述不足,采用改进的动态聚类分析方法,构造空间直角坐标系,以结构面的单位法向量表示其产状,并根据球面上两点之间的球面距离对结构面产状进行分类判定。将该方法应用于三峡库区巴东新县城铜盆溪桥东头高切坡结构面优势产状分析中。结果表明,采用改进动态聚类分析方法结果可靠,分类合理,可以较准确地确定结构面的优势产状。     

目标函数聚类法在地下水动态分类中的应用

地下水动态类型的划分是正确认识研究区水文地质条件与地下水开发利用之间关系的一个重要环节。本文论述了目标函数聚类法的原理与计算过程,并应用该方法对某河流附近的１５个观测孔的水位动态进行分类。分析结果表明该方法具有较高的可靠性与较广的适用性。     

基于遗传算法的巷道位移反分析研究

将遗传算法应用到位移反分析研究中,采用遗传算法与FLAC数值软件相结合的手段,研制了弹塑性巷道位移反分析程序。对该程序测试的结果表明,用遗传算法这一模拟生物进化的方法,进行巷道位移反分析,可以同时反演E,μ,C,ф,σx,σy,τxy7个参数,反演精度较高。     

基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.      

基于改进型前馈神经网络的流域产流预报模型的研究

在分析流域产流机制、影响因素和现行产流计算方法的基础上,首次取前期影响雨量、主产流历时、全过程面平均雨量和４个代表雨强计７个因子作为神经网络输入,直接以流域产流深作为神经网络输出,并针对传统ＢＰ算法的固有缺陷,采用混合ＧＮ－ＢＦＧＳ算法训练网络。实例验证了所建模型及算法的有效性和可行性。还对神经网络隐层单位数等进行了初步研究。     

两类双结构矩阵的标准型及其应用

给出2类双结构矩阵的标准型。作为应用,还利用新得出的标准型对这2类双结构矩阵特征值问题发展了结构算法,其中对第一类双结构矩阵特征值问题发展了只用实运算的结构算法。     

邻近算法在微地震震源位置和一维速度模型同时反演中的应用

微地震事件的空间分布可以用来监测水力压裂过程中裂缝的发育情况.因此,震源定位是微震监测中重要的环节.震源定位依赖准确的速度模型,而震源位置和速度模型的耦合易导致线性迭代的同时反演方法陷入局部极小值.邻近算法作为一种非线性全局优化算法,能够最大程度地避免陷入局部最优解.本文将邻近算法应用于单井监测的微震定位和一维速度模型...     

高光谱气体背景场特征及震情跟踪应用前景

基于2004—2017年华北地区高光谱数据,计算CH4、CO、O3总量背景场,发现不同气体在时间尺度上受温度、湿度、高空辐射等影响有较明显的周期性特征,在空间尺度上CH4、CO总量平原高于山区,O3总体呈现随纬度升高而降低的特征;利用RST算法对华北地区5.0级以上地震进行震例总结发现,震前62.5%的地震震中附近出现气体高值异常,异常气体主要为CH4、CO,而O3异常不明显。研究结果表明,RST算法对高光谱气体CH4、CO进行异常提取可作为地震预报的辅助依据,服务于震情跟踪判定。