抗差估计在规则格网DEM粗差探测中的应用

趋势面拟合法是规则格网DEM粗差探测的一种重要的方法,趋势面拟合是否符合实际地形是粗差探测能否奏效的关键因素。文章针对最小二乘拟合的不足,引入了抗差估计原理,实验证明抗差估计能对规则格网DEM粗差探测起到良好的作用。     

基于遗传算法的混合优化反分析及比较研究

围绕优化反演分析中计算收敛速度、精度和稳定性问题，着重就传统和现代两类优化方法开展以下3方面的研究：(1) 将阻尼最小二乘法与遗传算法耦合起来，发展了阻尼最小二乘法-遗传混合算法；(2) 将两类混合优化方法：阻尼最小二乘法-遗传算法和模拟退火-遗传算法较早地用于优化反演分析；(3) 结合基坑工程算例，对单纯形法、阻尼最小二乘法、遗传算法、模拟退火-遗传算法和阻尼最小二乘法-遗传算法进行了比较分析。结果表明，与单纯形法等传统的优化方法相比，基于遗传算法的一类现代优化方法具有较好的全局收敛性；与常规的遗传算法相比，阻尼最小二乘法-遗传和模拟退火-遗传等算法有效地提高了优化反演的计算搜索速度和精度。     

基于遗传算法的混全优化反分析及比较研究

围绕优化反演分析中计算收敛速度，精度和稳定性问题，着重就传统和现代两类优化方法开展以下3方面的研究：（1）将阻尼最小二乘法与遗传算法耦合起来，发展了阻尼最小二乘法-遗传耦合算法；（2）将两类混合优化方法，阻尼最小二乘法-遗传算法和模拟退火-遗传算法较早地用于优化反演分析；（3）结合基坑工程算例，对单纯形法，阻尼最小二乘法，遗传算法，模拟退火-遗传算法和阻尼最小二乘法-遗传算法进行了比较分析，结果表明，与单纯形法等传统的优化方法相比，基于遗传算法的一类现代优化方法具有较好的全局收敛性；与常规的遗传算法相比，阻尼最小二乘法-遗传和模拟退火-遗传等算法有效地提高了优化反演的计算搜索速度和精度。     

基于倾斜影像密集匹配点云的数字高程模型更新方法研究

针对数字高程模型(DEM)更新时传统航空摄影测量方法效率低和激光雷达点云方法成本高的问题,提出了一种基于倾斜影像密集匹配点云的DEM更新方法.将倾斜影像生成密集匹配点云,然后对地形变化区域进行滤波并与未变化区域历史DEM反生成的点云合并,对合并后更新区域和接边问题进行处理后得到更新后的DEM成果.该方法更新的DEM既具...     

基于Opencv的图像多目标模板匹配算法

在箱体的图像采集与分割过程中,由于角度、光线的影响,使得模板图像与待匹配图像中相同目标图像因为角度变化和色差等原因影响,使得匹配成功率并不理想,存在无法匹配到目标箱体或者匹配偏差较大的问题。这里创新性的采用了一种新的图像预处理方法,使用边缘检测算子与膨胀的组合方法,对模板与待匹配图像进行处理,使用处理后的图像进行匹配。通过与传统方法的实验对比,实验结果表明,新的方法在图像在存在色差和一定旋转角度时,仍然具有较高的匹配率。     

一种基于Laplace谱和“匈牙利算法”的匹配算法

本文提出一种基于Laplace谱和"匈牙利算法"的匹配算法。该算法首先通过递增权值函数,分别对两幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,并对其进行奇异值分解;然后通过分解后的矩阵特征向量,构造一个初始的匹配关系矩阵,并结合匈牙利算法变换该矩阵,最后得到新的匹配矩阵。实验结果表明,该算法能够达到较高的匹配效果。     

膨胀土膨胀时程特性试验及特征曲线参数确定

膨胀土膨胀时程曲线通常采用含双参数α,β的负指数表达式,但在使用最小二乘法拟合时其模型参数存在较大误差。为此,本文进行了一系列一维有荷与无荷膨胀试验,利用物理学中半衰期的概念,分析有荷与无荷膨胀时程曲线的特征和参数含义,并给出参数确定方法,与最小二乘法进行对比,结果表明:参数α控制最终膨胀率,而参数β则控制时程曲线增长至半衰期的速率;在有荷膨胀时,膨胀时程曲线较明显地分为初始膨胀、主膨胀和次膨胀三个阶段,本文方法与最小二乘法的拟合效果相差不大;但在无荷膨胀时,膨胀时程曲线的初始增速非常快,而次膨胀时期较长,最小二乘法不能捕捉到这一特征,半衰期拟合方法效果更好。     

岩土工程反分析的扩展贝叶斯法

基于概率与数理统计理论和现代信息理论，针对传统贝叶斯法中观测信息与先验信息不匹配的缺陷，探讨了一种新的反演方法。该方法通过引入匹配系数β,将现场量测信息和先验信息有机地结合起来，克服了传统贝叶斯法的不足，在形式上完成了目前常用的最小二乘法、最大似然法及传统贝叶斯法准则函数的统一，并可由量测数据的质量和数量推算预测模型的最佳阶数。同时，可以由β值的定量分析，直观地得到量测值与参数初始估计值之间的权重比例。     

LZD算法程序实现及其在DEM匹配中的应用研究

介绍了一种基于规则格网的无控制DEM绝对定向方法——LZD算法,讨论了该算法程序实现的部分细节问题,运用MATLAB软件对这一算法进行了程序的编写,在此基础上,设计了一组模拟实验来研究该算法在DEM无控制匹配中的应用。     

一种基于金字塔相似层的SIFT双向匹配算法研究

针对SIFT特征匹配算法误匹配点多和特征空间中遍历搜索速度慢的问题,提出了一种基于分层策略的SIFT双向特征匹配算法。首先,建立待匹配图像的金字塔影像,计算图像的SIFT特征点,并根据不同金字塔层将特征点划分为不同的集合;其次,选择某一层集合,在另一图像中寻找相似层,并确定两幅图像金字塔层之间的相似关系,在相似层之间设置阈值完成单方向匹配;然后,利用单向匹配结果完成已配对点集合的反向匹配。实验结果证明本文方法能降低匹配时间,提高匹配正确率。     

基于并行改进遗传算法的三维电阻率反演方法

计算效率极低是阻碍遗传算法用于三维电阻率反演的瓶颈,使得很多对改善反演效果和搜索质量有利但又很耗时的改进方法无法应用到遗传算法中。针对上述问题,基于遗传算法天然的并行计算特性,提出了新的多重主从并行计算策略及其算法。提出了初始群体的严格均布产生方法,以提高初始群体接近最优解的概率;提出了基于交叉个体适应度差异的比例随机算术交叉算法,以保证优良个体的遗传竞争优势;建立了混合变异算法,将传统的随机变异算法与线性反演中确定性搜索优化算法相结合,即保持了变异的随机性又控制了优化方向。最后将并行改进遗传算法用于合成算例和实际应用案例中,发现并行改进遗传算法的计算效率显著提高,且在寻找最优解、压制假异常、提高反演效果方面具有明显优势,为实际工程中电阻率探测的三维成像提供了有效途径。     

日本混凝土裂缝原因及其对策研究动向

使混凝土产生裂缝的原因是一材料因素，包括骨料、水泥、掺合材料；二是施工因素，包括混凝土的配合，拌制，运输，浇筑和养护；三是混凝土恶化因素，即钢筋腐蚀和碱集料反应。日本、美国等国家已有对裂缝宽度的容许值，并提出了混凝土裂缝控制的对策。     

Automatic parameter tuning for functional regionalization methods

The methods used to define functional regions for public statistics and policy purposes need to establish several parameter values. This is typically achieved using expert knowledge based on qualitative judgements and lengthy consultations with local stakeholders. We propose to support this process by using an optimization algorithm to calibrate any regionalization method by identifying the parameter values that produce the best regionalization for a given quantitative indicator. The approach is exemplified by using a grid search and a genetic algorithm to configure the official methods employed in the UK and Sweden for the definition of their respective official concepts of local labour markets.     

VC环境下多层次DEM的算法实现

为了实现数字地面模型的多层次显示,设计了一种基于三角形折叠的LOD的快速算法,首先利用分块扩展算法建立DEM,然后设定高程阀值,用LOD算法进行模型的简化,该方法十分方便模型的简化和还原操作,最后调用OpenGL函数实现了模型的可视化.     

基于生长空间限定与并行搜索的模拟植物生长算法的空间结构优化方法

为弥补传统设计理念和优化方法的不足,促进空间结构的发展与创新,结合前沿优化理论,依据模拟植物生长算法(PGSA)的基本原理,提出基于生长空间限定与并行搜索的模拟植物生长算法(GSL&PS-PGSA),并与空间结构优化相结合,建立了基于GSL&PS-PGSA的空间结构优化方法。给出了相应的结构优化流程,并采用MATLAB及ANSYS二次开发语言APDL编制了优化程序。通过单层球面网壳截面优化和弦支穹顶预应力优化的典型空间结构算例分析,结果表明：所提出的GSL&PS-PGSA为算法提供了有效的终止机制,且具有高效的计算效率及全局搜索能力;与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、ANSYS自带优化方法以及其他改进PGSA算法等相比,GSL&PS-PGSA的优化效果更为显著且具有明显优势;所建立的基于GSL&PS-PGSA的空间结构优化方法,可适用于各类传统和新型空间结构体系的优化问题。     

An effective method for laboratory acoustic emission detection and location using template matching

In this paper, a template matching and location method, which has been rapidly adopted in microseismic research in recent years, is applied to laboratory acoustic emission (AE) monitoring. First, we used traditional methods to detect P-wave first motions and locate AE hypocenters in three dimensions. In addition, we selected events located with sufficient accuracy (normally corresponding AE events of relatively larger energy, showing clear P-wave first motion and a higher signal-to-noise ratio in most channels) as template events. Then, the template events were used to scan and match other poorly located events in triggered event records or weak events in continuous records. Through cross-correlation of the multi-channel waveforms between the template and the event to be detected, the weak signal was detected and located using a grid-searching algorithm (with the grid centered at the template hypocenter). In order to examine the performance of the approach, we calibrated the proposed method using experimental data of different rocks and different types of experiments. The results show that the proposed method can significantly improve the detection capability and location accuracy, and can be applied to various laboratory and in situ experiments, which use multi-channel AE monitoring with waveforms recorded in either triggering or continuous mode.     

流体饱和多孔介质参数反演的遗传算法

根据位移响应的理论合成应与实际测量数据相拟合的原则，将流体饱和多孔介质参数反演问题归结为非线性多峰函数的最优化问题。全局最优解的求解采用了遗传算法，克服了传统的优化法难于求得全局最优的困难。数值算例的实践表明了遗传算法的可行性和稳健性。     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的研究

将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性.