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层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP),是一种常用的系统分析与决策方法,但在应用于青藏高原区域生态环境综合评价时,由于因素的权重值只能为正数,影响了表达效果。为此,本文对其进行了优化,改进了构造判断矩阵时的赋值方法,在评价过程中引入了负数。实验证明,优化后的方法能准确地评价青藏高原的生态环境。 相似文献
102.
造山带异源浆混花岗岩理论与方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
1:5万花岗岩填图方法在区调工作中推广以来,在造山带花岗岩调查实践中,由于造山作用及过程的复杂性,花岗岩浆的多源及多样性,使同源岩浆演化理论及方法遇到了难题。文章在新一轮1:25万造山带试点图幅,在对同源岩浆演化理论及方法的适用性进行探索的同时,提出了异源浆混理论指导造山带内部浆混花岗岩(H型花岗岩)的填图方法。并就异源浆混花岗岩鉴别标志等作了系统总结,提出了浆混组合、浆混单元、浆混体,填图的理论方法体系;给予了浆混花岗岩明确的定义。 相似文献
103.
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法 总被引:8,自引:0,他引:8
对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75%。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100%。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。 相似文献
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Automated Target Detection and Discrimination Using Constrained Kurtosis Maximization 总被引:1,自引:0,他引:1
Exploiting hyperspectral imagery without prior information is a challenge. Under this circumstance, unsupervised target detection becomes an anomaly detection problem. We propose an effective algorithm for target detection and discrimination based on the normalized fourth central moment named kurtosis, which can measure the flatness of a distribution. Small targets in hyperspectral imagery contribute to the tail of a distribution, thus making it heavier. The Gaussian distribution is completely determined by the first two order statistics and has zero kurtosis. Consequently, kurtosis measures the deviation of a distribution from the background and is suitable for anomaly/target detection. When imposing appropriate inequality constraints on the kurtosis to be maximized, the resulting constrained kurtosis maximization (CKM) algorithm will be able to quickly detect small targets with several projections. Compared to the widely used unconstrained kurtosis maximization algorithm, i.e., fast independent component analysis, the CKM algorithm may detect small targets with fewer projections and yield a slightly higher detection rate. 相似文献