LSQRD及解的分辨分析

较详细地介绍了ＬＳＱＲＤ（Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ ＱＲ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ） 反演方法以及“检测版”分辨分析方法,并举实例检验其应用。对于大型稀疏方程组的求解,ＬＳＱＲＤ 是一种内存需求小、计算效率高和抗噪能力较强的算法。“检测版”试验表明,ＬＳＱＲＤ也可以对迭代解进行有效的可靠性估计,以指导对反演结果的利用。     

局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析

 遥感反演场数据会由于云雾、地物的遮挡,传感器性能等原因造成部分区域数据的缺失而影响遥感反演场数据的应用。矩阵填充理论针对低秩矩阵,利用矩阵的低秩性,即数据的高相关性,可以高精度地对低秩矩阵中的缺值数值进行恢复,其中矩阵填充理论中的SVT(Singular Value Thresholding)算法可以对矩阵中缺失数值进行快速、高精度的估计,应用广泛。本文应用矩阵填充理论的SVT算法,以缺值点为中心,方差最小作为窗口尺度选择的标准,这样可以保证区域数据的高相关性,建立局部窗口,对窗口进行SVT算法填充。本文也针对相同缺值区域进行了距离反比加权插值、Kriging插值法插值和整体SVT算法插值,整体SVT算法插值即并未对缺值点进行相关性窗口判断,而是直接对整个区域进行SVT填充。并对这几种方法的精度进行比较,得到局部SVT算法的精度相比整体SVT算法和距离反比加权插值算法的精度要高,与Kriging算法相比,其精度变化趋势相似,在锋面区域局部SVT算法精度比Kriging方法要高。     

探地雷达薄层信号的谱反演算法

为了从多层介质的探地雷达回波数据中提取薄层的位置和厚度信息,推导和验证了在频率域内实现的谱反演算法。该算法给出了各反射面的广义反射系数,并建立了用于联系反射系数序列频谱和薄层参数的代价函数并进行反演。仿真结果表明,对于厚度小于调谐厚度的薄层,该算法也可以进行准确反演,从而提高了对于薄层的分辨能力。     

基于一致性球的点云配准算法研究

针对三维建模中经典ICP算法在点云重叠度低时配准精度不高的问题,提出一种基于一致性球的配准算法。该算法在寻找对应点方面,将球体的旋转不变性与基于邻域的SVD正交一致性算法结合起来,使得配准算法能够获得较高正确率的对应点,并以此为基础进行扩散,得到更多的对应点;再使用刚性约束对错误点对进行剔除,最后使用四元数法求解变换矩阵。该方法不仅克服了传统ICP配准算法的缺陷,而且精度也优于传统ICP配准算法。     

基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法

在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479%,内存消耗减小1个数量级。     

利用改进模拟退火算法反演甘肃兰州地区地幔转换带导电模型

地磁测深一维反演可以获得地磁台站下方地球深部电导率结构.将改进模拟退火算法应用于地磁测深数据的反演,并将基于反演过程中的所有优质解进行统计分析得到的期望值作为模型最优解.地磁测深合成数据的一维反演测试结果表明:对于无噪声的理论数据,传统模拟退火算法可以恢复出真实的电导率剖面;存在噪声时,相较传统模拟退火算法,改进模拟退...     

优化栅格细化算法的线状地物提取

栅格细化算法是处理栅格矢量数据相互转换的常用算法。本文对该算法进行了优化处理,实现了栅格矢量化半自动跟踪和面状地物中心线提取。两种功能的实现都采用人机交互的策略,可以实时、有选择性地提取结果。在栅格转矢量过程中对栅格底图的颜色和质量要求不高,转换速度快、精度高、实用性强,不受内存等硬件限制,可用于GIS数据处理软件,便于推广。     

基于GPS和水准数据的微粒群算法联合反演祁连山北缘断裂三维滑动速率

将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。     

基于蚁狮优化算法的瑞雷波频散曲线反演

反演瑞雷波频散曲线获得横波速度剖面,是近地表瑞雷波勘探中最重要的步骤之一;瑞雷波频散曲线反演是一个多极值、高度非线性问题,为此引入蚁狮优化算法求解该类问题。蚁狮优化算法是一种群智能算法,是模仿蚁狮设置陷阱捕食的行为建立的全局优化算法,该算法收敛速度较快且降低了不同的参数设置对结果产生的影响。通过使用蚁狮优化算法对典型的理论地质模型进行了频散曲线反演,反演结果表明蚁狮优化算法能够运用在瑞雷波频散曲线反演中且精度较高,在实测资料中与传统非线性方法进行了对比,验证了基于蚁狮优化算法频散曲线反演的优势与实用性。     

RANSAC-PSO算法的抗差反演——以芦山地震为例

本文利用RANSAC-PSO算法研究在反演断层滑动参数时所用大地测量数据包含粗差的问题。在模拟实验中对理论观测值加入1%、5%、10%粗差,分别采用粒子群算法、选权迭代算法和RANSAC-PSO算法反演断层滑动参数。结果表明,当观测值中包含粗差率达10%时,PSO算法反演的滑动参数与理论值相差23.2 cm,选权迭代法反演的滑动参数与理论值相差26.2 cm,而RANSAC-PSO反演的滑动参数与理论值相差小于1 cm。芦山地震具有以逆冲为主兼具少量左旋走滑性质,采用芦山地震同震GPS位移数据分别以PSO算法和RANSAC-PSO算法反演断层滑动参数,RANSAC-PSO算法反演的走滑量为0.051 8 m,倾滑量为0.828 9 m,均大于PSO的反演结果;释放能量1.000 9×1019 N·m（MW6.63）,与GCMT 的1.060 0×1019 N·m更加吻合。分别用RANSAC-PSO算法与PSO算法反演的滑动参数计算地表水平位移,并与GPS观测进行对比,发现二者在计算距断层的远场点时,计算的水平位移基本一致;而在计算距断层的近场点时,RANSAC-PSO算法表现更为优秀,尤其体现在LS07点上,其计算值与GPS观测值完全重合。     

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Matched field localization based on CS-MUSIC algorithm

The problem caused by shortness or excessiveness of snapshots and by coherent sources in underwater acoustic positioning is considered. A matched field localization algorithm based on CS-MUSIC (Compressive Sensing Multiple Signal Classification) is proposed based on the sparse mathematical model of the underwater positioning. The signal matrix is calculated through the SVD (Singular Value Decomposition) of the observation matrix. The observation matrix in the sparse mathematical model is replaced by the signal matrix, and a new concise sparse mathematical model is obtained, which means not only the scale of the localization problem but also the noise level is reduced; then the new sparse mathematical model is solved by the CS-MUSIC algorithm which is a combination of CS (Compressive Sensing) method and MUSIC (Multiple Signal Classification) method. The algorithm proposed in this paper can overcome effectively the difficulties caused by correlated sources and shortness of snapshots, and it can also reduce the time complexity and noise level of the localization problem by using the SVD of the observation matrix when the number of snapshots is large, which will be proved in this paper.     

利用三元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例

 采用预处理共轭梯度法(PCG)进行求解的高精度曲面建模(HASM)算法的计算过程需要大量矩阵计算,采用稀疏矩阵方式可以压缩存储空间。三元组稀疏矩阵存储是较为传统的稀疏矩阵存储结构,这种存储结构的稀疏矩阵技术已被广泛使用。根据HASM-PCG的特点,本文通过改进三元组稀疏矩阵的部分计算方式,调整HASM-PCG算法中的部分计算顺序,从而舍弃部分不需要存储的非零元素,提高了计算效率。根据全球1998-2008年的近3000个气象观测台站的气温观测数据,以及全球DEM数据,对20世纪末至21世纪初的11年来5、6、7、8月份的全球平均气温进行数字模拟。数值结果表明,采用改进的三元组稀疏矩阵技术有效地提高了HASM方法的模拟效率。     

大旋转角的空间直角坐标转换方法的改进

针对现有大旋转角空间直角坐标转换方法存在的问题,基于尺度参数的SVD估计提出改化模型,并推导了参数解估计的方向余弦法、单位四元数法及罗德里格矩阵法。最后,基于奇异点、模型条件数、中误差及迭代次数等指标,通过文献算例和大旋转角仿真算例比较分析了3种方法在七参数模型与本文改化模型的坐标转换效果。结果表明,旋转矩阵的SVD初值优于单位阵初值,改化模型优于七参数模型,方向余弦法优于其他两种方法。     

Spatial pattern of the air-sea interaction near the South China Sea during winter

mODUCnONTheSOuthChinaSea(SCS)isasend-enclosedoceanbasinlocatednearthewesternPeripheryofthePacificOcean.SpreadingfIDmtheeqUatorto20"Nands~ngzonallaboutl5'inlooptUde,theSCSlocatesbetweenthesouthChinacoastandtheInaritha6continent,andissurroundedbyInanislandcountries.Duringwinter,S0UthwwhmedngcoldSUrges,mwhfiedbytheSST,affectthepressure,tempethe,andwindfieldsneartheInaritimecontinent,andsomeInayeveninIluencetheS0uthernHdrispheremonsoon(Davids0netal.,1983).msuniqUegeOpophyoftheSCS…     

CNS/SINS组合导航系统的UKF算法研究

天文/捷联惯性（CNS/SINS）组合导航系统采用姿态组合,可使姿态角处于收敛状态,并有效抑制位置及速度的发散。为提高组合导航系统的精度,本文设计了CNS/SINS组合导航系统的UKF算法,在建立CNS/SINS组合导航系统非线性状态方程及线性量测方程的基础上,首先对UKF的量测更新过程进行简化,降低其计算量;然后,基于平台误差角提出系统状态协方差矩阵中姿态角协方差矩阵的计算方法,并推导了UKF算法中姿态量测值一步预测误差对应的平台角误差向量表达式,进而建立CNS/SINS组合导航系统的UKF算法;最后进行仿真实验。结果表明,相对于线性卡尔曼滤波算法及EKF算法,本文算法可明显提高组合导航系统的各导航参数精度,并且本文算法对滤波器初始姿态角误差变化具有较高的鲁棒性。     

基于Item2Vec负采样优化的专题地图产品个性化推荐方法研究

建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。     

高精度广义KL变换波场分离与去噪

KL滤波是地震数据处理中的重要方法技术之一。针对在实际中如何有效地应用好KL变换的问题，结合有效波同相轴高精度拾取和排齐技术，采用奇异值分解（SVD）算法实现KL变换，使KL滤波适用于任意弯曲同相轴的分离与消除。理论模型计算和实际资料处理试验表明，使甬该方法能有效地分离相干噪声和随机噪声，提高地震记录的信噪比，简单实用．便于操作。     

元启发式搜索策略在构造模糊分类系统中的应用

论述了使用模拟退火元启发式搜索策略构造模糊分类系统的过程,目的是利用模拟退火原理研制一种精确的模糊分类器,改善与分类问题有关的搜索空间探索与发掘的性能,找到模糊if-then规则的优化集。算法可以从输入数据集中抽取精确的模糊分类规则,并在若干不同预定义类中将其应用于对新数据实例的分类。     

高精度曲面建模的一种快速算法

 高精度曲面建模(HASM)是一种全新的曲面建模方法,其整个过程可分为偏微分方程的离散、采样方程建立和代数方程组求解3个阶段。目前所采用的求解对称正定方程组的方法主要是共轭梯度法。为了解决HASM的计算速度问题,本文给出了2种新的预处理共轭梯度算法,分别为不完全Cholesky分解共轭梯度法和对称逐步超松弛预处理共轭梯度法。实验表明,不完全Cholesky分解共轭梯度法收敛速度最快,且这2种预处理方法均比其他方法具有更快的收敛速度。