大同—阳高Ms6.1地震前兆综合加权信息熵的变化

利用“地震预报计算机专家系统”的思想对大同 -阳高 Ms6 .1地震前每一前兆异常事件进行综合评估 ,以每一异常的最可能发震时间来计算发震概率 ,利用地震前兆综合加权信息熵研究了系统熵值与地震的关系。对华北地区的地震前兆综合加权信息熵研究表明 ,在大同 -阳高 Ms6 .1地震前 ,信息熵出现了明显的减熵有序变化     

利用马尔可夫链理论建立波高相关性模式

以台湾海峡之国光钻油平台上新竹海气象浮标的有效波高为分析对象，通过移转机率矩阵建立马尔可夫链波高相关性模式，研究结果显示，利用马尔可夫链相关性模式推估之波高的不确定程度低于传统回归相关分析所得，而波高之估算误差受当时海况影响，在恶劣的海况下，本文模式之推估误差低于20%。     

青岛市大气污染时间序列分析预报方法研究

根据青岛市大气污染监测资料 ,采用时间序列分析方法 ,建立多种预报模型 ,有原序列周期外延法、均生函数周期外延法、均生函数逐步回归法以及自回归预报法等 ,最后提出一种综合预报模型。连续预报试验表明 ,综合预报模型优于任何个别预报模型 ,有较好的预报能力。利用马尔可夫概型对污染状态 (轻、中、重 )进行了分级预报试验 ,也获得良好的效果。     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法.实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择.     

基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率.     

Weibull分布的信息熵在地震预报中的应用研究

根据统计分布与信息熵理论，定义了震级信息熵Hm和地震间隔时间信息熵Ht，并推导了它们的计算公式。通过时空扫描和计算，发现强震前1～3年Hm和Ht出现低值异常，与地震有较好的对应关系，可以作为一组中期或中短期预测指标。     

多源遥感数据融合评价的理论与实践

印度卫星IRS 1C全色波段图像具有几何分辨率高的优点 ,TM多光谱遥感图像具有波段多的优点 ,用HIS变换法、Brovey变换法、PCA变换法对它们进行融合 ,可将它们的优势集中起来 ,减少数据的冗余度 ,增强图像的清晰度 ,提高解译的精度和准确性 ,由于全色波段数据与多光谱数据的光谱响应范围不一致 ,所以 ,用上述方法融合后的图像的色彩与多光谱图像的色彩存在不同程度的差异。为此 ,本论文探讨一种信息保持型融合方法 ,使融合后图像的色彩与多光谱图像的色彩相同或相近 ,并研究融合评价的理论。提出了一种新的融合方法 ,使融合后的图像的色…     

基于熵权重的水下载体导航信息融合方法

针对水下载体动态导航定位中状态方程和观测方程噪声增加引起的卡尔曼滤波发散问题,提出了一种以高斯混合模型为框架,基于信息熵计算导航融合权重的新方法。首先给出了水下组合导航系统的整体结构和各子滤波器的状态方程以及观测方程;然后研究了各子滤波器输出信息熵值的计算方法,并且定义了熵积的概念用于计算高斯混合模型中各分量的权重;最后总结出了用于水下载体导航信息融合的熵权高斯混合模型滤波算法的计算流程。仿真实验表明,相比于传统的加权卡尔曼滤波算法,新方法的计算精度更高,对噪声引起滤波发散的抑制能力也更强。     

摄动理论在腐蚀管线随机地震反应分析中的应用

埋地管线的腐蚀情况十分复杂,具有随机性的特点,从而导致其在地震激励下的反应必然具有随机性。本文在管线腐蚀离散状态模型和弹性地基梁原理的基础上,利用随机摄动理论推导给出了腐蚀管线在地震激励下位移和应力的解析表达式,并进行了均值和标准差的计算。实例分析中将该方法计算结果与Monte Carlo模拟方法计算结果进行了对比。结果表明,利用随机摄动方法可以快速、精确地求得腐蚀管线的随机地震反应。     

几种非线性滤波算法的性能比较与分析

在非线性状态估计中,传统的扩展卡尔曼滤波通过线性化来实现高斯近似,由于截断误差的存在很难保证估计精度;而基本粒子滤波容易出现粒子退化,导致滤波发散。针对粒子滤波的两个基本假设：蒙特卡罗假设和重要采样假设,采用蒙特卡罗随机链的方法来提高粒子的多样性,并利用无味卡尔曼滤波来产生更高精度的替代分布,发展了无味粒子滤波。通过仿真实验证明,相比较扩展卡尔曼滤波和基本粒子滤波,改进后的无味粒子滤波算法性能更优越,对含有非线性非高斯的状态估计问题有更好的滤波效果。