变差函数参数的计算

为了求出地质统计学中变差函数理论模型的参数，首先把相应模型化成线性函数的形式，多面手应用线性方程组非负解的理论计算出它的参数。     

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方差分量估计的MINQE理论及其在摄影测量中的应用

本文深入研究了异方差分量模型的MINQE(U,I)准则的算法实现的可能性,所导出的约化算法具有压缩内存,提高运算速度等明显优点,因而具有实用意义。文中介绍了实现约化算法的计算机程序框图,并提供了数据例子。作者将方差分量估计的MINQE理论引入解析摄影测量平差实践,分别采用模拟数据和新滩滑坡监测数据研究了自检校光束法平差中随机模型的确定,结果表明,MINQE理论用于自检校的验后权估计是可行的。最后,作者就平差随机模型的扩展,以及MINQE理论的应用提出了进一步研究的几点设想。     

部分参数有非负约束平差模型的一种新算法

研究了部分参数带有非负约束的平差模型,提出了一种新的处理部分参数附有非负约束的平差方法。该方法是先将非负约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解。通过模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算。     

考虑权值非负约束的泛克立格算法

泛克立格法是地质统计学的一种重要估值方法,当区域化变量在空间变异几何域内非平稳时常用泛克立格法来估值。然而,用泛克立格方程组计算估计权值时由于未对权的符号作任何限制,从而使得计算出的权值经常出现负权现象,而负权的存在有许多弊端,所以在许多应用中有必要对权值作非负要求。本文基于线性规划方法提出了一种考虑权值非负约束的泛克立格算法,该算法既考虑到了权值的非负约束条件,又利用了线性规划方法求解简便快捷的优点。     

会泽型(HZT)富锗银铅锌矿床成矿构造动力学研究及年代学约束

川-滇-黔多金属成矿域是会泽型(HZT)富锗银铅锌矿床的主要分布区。近十年来,该类矿床成矿时代及其成矿构造动力学一直是该区研究的主要热点之一。针对铅锌矿床准确定年的难题,首次综合应用地质推断-构造变形筛分-构造古应力系统测量-同位素定年技术,提出冲断褶皱构造形成时代与矿床成矿时代一致,其主体时代为印支晚期(2.0~2.3亿年)。研究认为,该期发生的铅锌多金属成矿作用是川-滇-黔接壤区重要的地质事件,其成矿构造动力学为印支晚期特提斯洋闭合与造山作用在扬子地块西南缘前陆盆地诱发强烈的斜冲走滑,形成一系列冲断褶皱构造带,并发生流体大规模运移,在有利的构造部位形成一批大型-超大型矿床。该认识对深化川-滇-黔多金属成矿域铅锌矿床成矿模型、优选找矿标志、圈定重点找矿靶区和实现找矿突破具有现实意义。     

大别山北部蛇绿岩的地球化学制约

常量元素,微量元素,稀土元素,Ｎｄ同位素及氧同位素地球化学特征表明,太别山北部变质镁铁－超镁铁质岩带中存在变质的蛇绿岩,它主要由变质橄榄岩,辉长岩（－辉绿岩？）和基性熔岩三部分组成,其中,变质的基性熔岩的亏损地幔模式年龄ｔＤＭ／Ｍａ＝１０３６．８～１２９３．８,εＮｄ（ｔ）＝７．２～７．７,表明它可能代表１０００Ｍａ左右形成于中等扩张速率（２ｃｍ／ａｄ左右）洋盆条件下的洋壳残片。     

约束非负矩阵分解框架下高维自适应粒子群端元提取

传统基于约束非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的高光谱端元提取算法一般存在两个问题:一方面,以固定惩罚系数方法处理端元提取的约束优化问题,难以较好权衡目标项与约束项间的关系,影响提取效果;另一方面,求解过程通常基于梯度算法,依赖于初始值和步长的设定,容易陷入局部最优。针对这些问题本文提出约束NMF框架下高维自适应粒子群端元提取算法HAPSO(High-dimension Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法在端元距离最小约束的NMF框架下,利用粒子群算法PSO替代原梯度算法以增强全局搜索能力;采用高维PSO方法解决了多波段高维问题,并结合种群信息构建自适应惩罚机制以实现端元提取中目标与约束的合理权衡。通过模拟影像和真实影像的实验,证实该算法与传统的NMF端元提取算法相比能够更合理地权衡约束和避免局部最优,具有较好的端元提取效果。     

变差函数的参数模拟

本文给出利用线性方程组非负解理论，进行地质统计学变差函数理论模型参数最优拟合，并给出了计算实例，从而为实现地质统计学计算过程的自动化提供了重要方法。     

Kriging without negative weights

Under a constant drift, the linear kriging estimator is considered as a weighted average ofn available sample values. Kriging weights are determined such that the estimator is unbiased and optimal. To meet these requirements, negative kriging weights are sometimes found. Use of negative weights can produce negative block grades, which makes no practical sense. In some applications, all kriging weights may be required to be nonnegative. In this paper, a derivation of a set of nonlinear equations with the nonnegative constraint is presented. A numerical algorithm also is developed for the solution of the new set of kriging equations.