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151.
随着对GIS中的空间对象模型和自然地理特征表达的研究深入,模糊空间对象被提出。针对模糊空间对象表达的特点,提出了一种基于模糊神经网络的模糊空间对象生成方法。该方法将模糊技术与神经网络相结合,利用神经网络的学习能力调整模糊隶属函数和模糊规则,使系统具备自适应的特性。实验表明,这种基于模糊神经网络的生成模糊空间对象的方法比传统方法大大的提高了成果的精度。 相似文献
152.
GPS/DR组合导航自适应Kalman滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高. 相似文献
153.
一、引言
等高线是其它地形表示方法的几何基础,一组有一定间隔的等高线的组合可以用来较好地反映地面的起伏形态和切割程度。利用等高线数据来构建DEM是DEM数据生产的重要方式之一,不仅可以完整地表现地形的整体特征,还能保留某些复杂区域的地形特征。 相似文献
154.
对照现行《建筑抗震设计规范》(GB50011-2001)场地类别划分方法,应用模糊数学原理,推导了场地类别的模糊二次评价方法,得出了场地类别的模糊向量和模糊特征周期,实现了场地类别划分的连续化;在此基础上,基于收集到的杭州市254个建筑场地波速钻孔实测资料,通过建立场地类别地质模型,实现了场地类别、特征周期的模糊等值线,与实测资料对比,结果表明:由该模糊等值线得出的建筑场地抗震类别与现行《建筑抗震设计规范》给出的场地类别是统一的,模糊特征周期与规范给出的特征周期基本上是吻合的,该模糊等值线对建筑抗震设计具有指导意义。 相似文献
155.
提出了一种基于局部地球重力场模型的水下被动定位新模式.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2′×2′的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,仿真结果表明,局部重力场模型的平均误差小于0.133 1 mGal,潜器的平均经纬方向定位误差分别小于0.777 0 nmile和1.244 4 nmile. 相似文献
156.
基于边界反走样算法的地图可视化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在现有反走样算法的基础上提出了一种适合于地图可视化的边界反走样算法,并通过试验对该方法的反走样效果和效率进行了测试,在地图可视化中得到了较好的应用. 相似文献
157.
GPS现代化后L2载波的定位精度研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用实际采集的数据,从信噪比和定位残差上分析了L2载波的数据质量,指出GPS现代化后,用L2C码恢复的L2载波信噪比明显提高,与L2载波信噪比接近,两者的差值仅在5 dBHz以内;用L2 C码恢复的L2载波比GPS现代化前的L2载波的信噪比更加稳定,不容易受卫星高度角的影响;同时利用L2 C码恢复的L2载波的定位残差比没有L2 C码的L2裁波小,定位精度明显提高. 相似文献
158.
指出了具有复杂分布的随机量的总体熵的估计问题,首次给出了估计熵的最小截断误差限.推导了样本熵的近似估计公式,引入最优窗宽、全局最优窗宽的算法,首次解决了样本熵的估计值不惟一的问题. 相似文献
159.
山东莒南地质公园发现小型兽脚类恐龙
足迹化石Minisauripus 总被引:2,自引:0,他引:2
在山东省莒南地质公园内发现6个小型恐龙足迹化石,被归入足迹属Minisauripus。化石产于下白垩统大盛群田家楼组.时代为早白垩世巴列姆(Barremian)-阿普特期(Apdan)。5个较大,长约6cm,产于下部“主”层面上,其中4个组成2节行迹:1个较小,长约3cm,位于“主”层面30cm之上的上部层面上。山东Minisauripus的特征是:足迹个体小(长3.1~5.6cm,宽2.0~3.7cm),三趾型,略不对称;足迹纵长,各趾近平行,趾垫较清晰;趾末端较钝,但爪迹较尖。Ⅲ趾比Ⅳ趾略长,而Ⅳ趾比Ⅱ趾略长且窄。此外,步幅较长,足长与步长之比约为10:1。与四川、韩国Minisau却淞不同之处是:足迹个体较大,长约是它们的2倍。继中国四川和韩国之后,山东是Minisau而淞在全球的第三个发现点。 相似文献
160.
粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。 相似文献