基于改进果蝇算法的非线性模型参数估计方法

在对基本果蝇优化算法的寻优流程进行深入分析的基础上,提出一种单方向搜索处理的改进果蝇优化算法（IFOA）。该方法可以对极值点为非零非负的非线性函数进行优化处理,将其应用于非线性模型参数估计。实例表明,IFOA方法在参数估计精度上优于线性近似法与非线性迭代方法;与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,其估计精度相当,并具有参数设置少、寻优过程简单、易于程序实现等优点。     

基于决策到决策路径的遗传算法软件测试用例设计

测试用例生成优劣是软件测试自动化效率高低至关重要的一点,常用的随机测试用例自动生成方法虽然实现简单,但具有效率低、冗余大的缺点,而遗传算法适合于处理传统方法难以解决的非线性问题。为了提高测试效率、降低测试成本,通过分析测试用例自动生成和遗传算法的基本理论,在面向决策到决策路径的软件测试基础上,利用程序控制流图详细阐释了对基于遗传算法的测试用例自动生成技术的设计。通过与随机法自动用例生成进行试验对比,表明其效率至少是随机法10倍。     

应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。     

复杂线-线对象的拓扑关系描述与计算方法

空间拓扑关系是GIS中空间查询和分析的基础。针对当前空间拓扑关系模型在表达较复杂对象间拓扑关系存在局限性的突出问题,以线对象为实例,根据点集拓扑理论,重新定义和区分线对象的复杂性;以9I模型为基础,提出一种适合二维复杂线对象的拓扑关系的线性序列描述模型,将复杂线-线的拓扑关系表示成基本拓扑关系的组合。分析不同情形下线之间拓扑关系不同的计算方法。为实现复杂线-线拓扑关系的计算,提高扫描线算法的效率,探讨包络矩形粗滤、线节点重合或共线的斜率坐标判断法等改进方法,提出判断线-线是否相交的矢量叉乘法,具有快速高效的特点。最后,通过实验系统导入线坐标串,进行图形绘制、拓扑关系计算并输出结果,从而验证该模型和算法的可行性。     

多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法

针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高     

结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测

不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。     

基于遗传算法的缓波型立管多目标集成优化

缓波型立管由于设计参数较多且优化目标之间相互影响,设计结果具有很大的不确定性。随着代理模型和智能优化算法的发展,针对缓波型立管的优化可以提出更好的解决方案。以提高力学性能和经济效益为优化目标,采用基于Kriging插值模型和NSGA-II算法的多目标优化策略,对考虑顶部浮体影响的深水缓波型立管进行动力响应分析,并开展线型—截面双目标优化集成设计和线型—浮筒三目标优化集成设计。将处于不同几何尺度的设计变量进行集成,旨在各目标存在相互竞争的情况下,与截面、浮筒设计形成有效互动以提高线型设计的总体性能。结果表明,Pareto最优解集可提供多个选择方案,以满足工程实际需要。将所选最优方案与初始设计进行对比,并以疲劳性能和成本估算作为优化的校核指标,取得了理想的优化效果。     

耕地复种指数遥感监测研究进展

复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。     

三维复杂山地多级次群推进迎风混合法多波型走时计算

三维复杂山地条件下的各种地震波型的走时计算技术,可以直接用于复杂山地区域地震波运动学特性的分析、地震数据采集观测系统的设计以及直接基于三维复杂地表的地震数据处理技术的研发.为了在三维复杂地表条件下准确、灵活且稳定地计算各种地震波型的走时,提出一种多级次群推进迎风混合法.该算法利用不等距迎风差分法简洁稳定地处理三维复杂地表及附近的局部走时计算问题,利用计算精度不错的迎风双线性插值法处理绝大部分均匀正方体网格中的局部走时计算问题,利用群推进法模拟三维复杂地表条件下地震波前的扩展问题,利用多级次算法处理各种类型的地震波的走时计算问题.算法分析和计算实例表明：新方法具有很好的计算精度与效率,且能灵活稳定地处理三维复杂地表复杂介质条件下的多波型走时计算问题.

     

基于遗传算法优化的小波神经网络在地下水位预测中的应用

地下水位是衡量生态环境优劣和地下水资源的一个重要指标.地下水位下降,将引发地面沉降、地面塌陷和降落漏斗等.因此,地下水位预测对保护地质生态环境和实现地下水资源严格管理至关重要.由于BP算法存在极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,导致网络泛化能力不足,本文在构建小波神经网络基础上并引入遗传算法加以优化,以解决上述不足,并与BP和WNN对比预测了天津市深层承压水水位.预测结果表明,GA-WNN模型拟合精度较高,模型的预测能力有较大幅度提高.