试论新世纪地理信息科学的发展

本文重点分析了当前国内外地理信息科学的形成与发展趋势和地理信息科学不断发展的历程 ,提出近期发展的前沿 ,以及当前地理信息产业化面临的一些重要问题。最后提出对地理信息科学发展的意见。     

中国1∶100万景观生态制图设计

中国1∶100万景观生态图系借鉴国内外传统景观制图方法和制图规范,在遥感、地理信息系统先进技术的支持下,设计研制其制图方法、制图内容、样图和技术流程,同时提出初步的景观分类系统,为今后编制中国1∶100万景观生态图奠定基础。     

从太湖流域旱涝史料看历史气候信息处理

历史气候信息处理建立在信息提取的基础上,目的在于建立一套方法,将定性的历史气候信息转化为气候变化参数,并消除各种不均—性,从而建立历史气候序列。本文着重介绍建立太湖流域历史旱涝等级序列的方法与步骤: 1)确立信息源,建立信息网络;2)站点等级的确定与订正;3)弱信息处理;4)信息的综合。     

天文像复原迭代位移叠加法中初始信息的选择

给出了天文像复原“迭代位移叠加法”的第一步中确定位移基准点的方法-将目标像结构的初始信息与目标斑点图间的互相关性运算的极大值点作为基准点，按此基准点对目标斑点图进行位移叠加，第一步中初始信息的选择是展开迭代位移叠加过程的关键。讨论了目标初始信息的性质和提取方法。     

一种基于特征信息的车牌识别方法

根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性.     

对评估勘探设计的数学方法探讨

本文介绍了模糊综合评判的基本原理和数学模型。并给出了在勘探设计评估中因素集、评价集的具体意义及具体的评估过程。最后指出了模糊综合评判在勘探设计评估中的优越性。     

信息荟萃

2005年度全省矿产资源补偿费征收入库首次突破2亿元本刊讯2005年全省各级国土资源管理部门抓住经济快速发展、矿产资源需求旺盛、矿产品价格上涨等有利时机,采取得力措施,进一步加大了对重点矿种和矿山企业缴费大户的矿产资源补偿费征收力度,征收率、入库率再创新高。截至2005年12月31日,全省矿产资源补偿费入库22016.41万元,为国土资源部下达我省任务的275.21%,首次突破2亿元大关,创历史最好水平。(开发处)商丘局多项举措落实徐书记批示精神本刊讯商丘市国土资源局结合年终工作总结,采取多种形式,认真传达学习贯彻省委徐光春书记批示精神。…     

浅论土地信息资源的合理利用

土地信息资源是与特定地块相关的各种信息，是土地管理工作处理的对象和结果。我国目前对土地信息资源的重要性认识还不够，缺乏技术人才，对土地信息资源的收集和利用存在缺乏市场机制和效率不高等问题。在土地管理过程中，可采取一定措施来合理利用土地信息资源。     

Incorporation of Perception-based Information in Robot Learning Using Fuzzy Reinforcement Learning Agents

Robot learning in unstructured environments has been proved to be an extremely challenging problem, mainly because of many uncertainties always present in the real world. Human beings, on the other hand, seem to cope very well with uncertain and unpredictable environments, often relying on perception-based information. Furthermore, humans beings can also utilize perceptions to guide their learning on those parts of the perception-action space that are actually relevant to the task. Therefore, we conduct a research aimed at improving robot learning through the incorporation of both perceptionbased and measurement-based information. For this reason, a fuzzy reinforcement learning (FRL) agent is proposed in this paper. Based on a neural-fuzzy architecture, different kinds of information can be incorporated into the FRL agent to initialise its action network, critic network and evaluation feedback module so as to accelerate its learning. By making use of the global optimisation capability of GAs (genetic algorithms), a GA-based FRL (GAFRL) agent is presented to solve the local minima problem in traditional actor-critic reinforcement learning. On the other hand, with the prediction capability of the critic network, GAs can perform a more effective global search. Different GAFRL agents are constructed and verified by using the simulation model of a physical biped robot. The simulation analysis shows that the biped learning rate for dynamic balance can be improved by incorporating perception-based information on biped balancing and walking evaluation. The biped robot can find its application in ocean exploration, detection or sea rescue activity, as well as military maritimeac tivity.