土地利用数据多尺度表达规则提取与应用

土地利用数据综合是从大型土地利用数据库中派生多尺度数据的基本操作,提高土地利用数据综合的客观性和可靠性的有效途径是解析数据自身特征、从数据特征导出影响综合操作的规则、遵循规则实施土地利用数据综合操作.本文主要探讨随地理区域不同而变化的区域依赖性数据综合规则的提取和应用.首先阐明了数据综合规则的实现目标和规则层次性;然后详细描述了利用空间关联关系分析和景观指数分析来确定用地类型的重要性级别、各用地类型地块的最小面积域值和空间分布状态等规则的提取方法和应用,并以湖北省九峰县1:10000土地利用数据综合生成1:50 000数据为例检验上述规则的有效性.     

用无网格方法求解声波散射问题

在均匀介质中,对软表面障碍、时间调和声波散射问题归结为Helmholtz方程的Dirichlet外问题.应用无网格方法求解Helmholtz方程的Dirichlet外问题,并给出了一个数值例子,与Nystrom方法进行了对比,表明该方法是较精确的.     

基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法

农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。     

局部随机搜索扰动的粒子群优化算法

在粒子群优化（PSO）算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法（SLS）对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能。通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善。     

快速傅里叶变换在轧辊偏心补偿控制中的应用

描述了轧辊偏心信号的特点.介绍了基于快速傅里叶变换的轧辊偏心补偿控制策略,并给出了实施效果.     

基于贝叶斯理论的图像标注和检索

图像自动语义标注是基于内容图像检索中很重要且很有挑战性的工作.提出用语义约束的聚类方法对分割后的图像区域进行聚类,在图像标注阶段,使用贪心选择连接(GSJ)算法找出聚类区域的独立子集,然后使用贝叶斯理论进行语义标注.对图像进行标注以后,使用标注的关键字进行检索.在一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,提出的方法具有较好的检索性能.     

普通累积法的实现方法研究

针对普通累积法的计算通式和规律,给出了在MatLab中实现累积和计算的程序和在Excel中进行累积法计算的步骤,并给出了应用实例,证明了本方法的可行性.     

基于椭圆曲线加密机制的数字签名

介绍基于椭圆曲线的有关数据加密/解密算法,讨论椭圃曲线的有关教学知识.并导出椭圆曲线上点的代数意义.分析椭圆曲线的密码体制、数据加密/解密的实现过程.讨论数字签名方案.     

基于双向出行链的电动汽车平抑电网波动策略

针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m²的区域进行仿真分析,结果表明：双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。     

基于CSAPSO-BP神经网络的光纤陀螺温度补偿研究

光纤陀螺是惯导系统的重要组成器件,环境温度变化会造成光纤陀螺的零偏发生漂移,从而降低测量精度。运用传统的BP神经网络进行预测易陷入局部极小值,导致补偿失败。该文采用混沌模拟退火粒子群BP神经网络的光纤陀螺零偏温度补偿模型,优化了网络参数。通过在-40～60℃的升降温实验对模型进行验证,实验结果表明,该温度补偿模型的零偏稳定性比补偿前约有70%的精度提升,与以往BP模型相比,其预测性能和补偿效果更好。