基于多光谱差分植被抑制法的蚀变信息提取

遥感蚀变信息提取以岩矿裸露或低植被覆盖区为主,高植被覆盖区蚀变信息提取一直是一个难题。以Sentinel-2为代表的多光谱卫星数据具有大幅宽、空间分辨率和光谱分辨率都较高等特点,但尚未被应用于高植被覆盖区蚀变信息提取。因此,本文根据植被和矿物光谱特征差异,结合Sentinel-2多光谱传感器波段设置的特点,选取波段组合进行差分处理,提出了多光谱差分植被抑制法(Multi-spectral Differential Vegetation Suppression,MDVS)。分析结果表明,MDVS可以有效去除浓密植被影响,与主成分变换配合使用,在散点图中准确圈定出羟基和铁染蚀变信息。本研究为实现大范围高植被覆盖区蚀变矿物分布信息提取奠定基础,对于遥感找矿技术的应用和推广具有重要意义。     

优化AUC两遍学习算法

ROC曲线下的面积（简称AUC）是机器学习中一种重要的性能评价准则,广泛应用于类别不平衡学习、代价敏感学习、排序学习等诸多学习任务。由于AUC定义于正负样本之间,传统方法需存储整个数据而不能适用于大数据。为解决大规模问题,前人已提出优化AUC的单遍学习算法,该算法仅需遍历数据一次,通过存储一阶与二阶统计量来进行优化AUC学习。然而在实际应用中,处理二阶统计量依然需要很高的存储与计算开销。为此,本文提出了一种新的优化AUC两遍学习算法TPAUC （two-pass AUC optimization）。该算法的基本思想是遍历数据两遍,第一遍扫描数据获得正、负样本的均值,第二遍采用随机梯度下降方法优化AUC。算法的优点在于通过遍历数据两遍来避免存储和计算二阶统计量,从而提高算法的效率,最后本文通过实验说明方法的有效性。     

开关角对斜槽转子SRM稳态转矩的多目标优化

开关磁阻电机转子斜槽结构可有效减小电磁径向力,但会导致转矩特性变化。针对该问题,给出了线性模型下斜槽转子开关磁阻电机稳态转矩的解析方法,然后建立了四相8/6极开关磁阻电机模型,采用三维有限元仿真方法,计及端部漏磁,以电流开通角、关断角和转子斜槽角度为优化参数,以平均转矩变化量最小和转矩脉动最小为优化目标,基于正交试验法设计试验方案,通过极差和方差分析确定了相应参数的优组合,并将优化前后的转矩特性进行了比较,结果表明:小的斜槽角度对转矩特性的影响并不大,优化后电机的平均转矩相比优化前只变化了16.01%,但其转矩脉动下降了23.63%。     

马来西亚SIRIM Berhad

１目标和任务马来西亚ＳＩＲＩＭＢｅｒｈａｄ是一个隶属于马来西亚财政部的国有公司,前身为马来西亚标准和工业研究院（ＳＩＲＩＭ）。该公司从１９９６年９月１日起开始运转,目标是通过工业技术与质量相结合,提高马来西亚的国际竞争能力。作为国家级标准化和质量机构...