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951.
利用混沌粒子群算法确定河流水质模型参数 总被引:1,自引:0,他引:1
将混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,提出了混沌粒子群算法,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性对当前粒子群体中的粒子进行混沌寻优.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度.并将混沌粒子群算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据以及确定河流水质参数的函数优化问题,结果表明,混沌粒子群算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法. 相似文献
952.
953.
通过GPS广播星历求出一个时间段内间隔一定时间的离散卫星三维坐标,以这些卫星坐标序列为已知数据反求星历参数的方法,论述和验证了当卫星坐标发生旋转变化时,解算得到的相应地面点坐标的旋转矩阵与卫星坐标发生旋转变化的矩阵具有相同的值。这对于实现GPS加密具有很大的意义。 相似文献
954.
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针对当前建筑群组相似模式检索中空间域和谱域相似度量方法的模型泛化能力较弱,且空间信息利用不足的问题,本文提出了一种基于变分图卷积自编码器的相似检索模型。首先,利用最小生成树构建建筑群组图数据,并将建筑物描述特征嵌入图节点中,实现建筑群组模式的定量化表达;其次,在变分图卷积自编码器重参数化模块中,加入四维超混沌系统与高斯分布融合生成的混合噪声,通过增加采样的随机性来提高模型的泛化能力;然后利用图卷积和池化代替全连接层以保留更多的空间信息,并对低维特征编码进行处理,获得建筑群组的模式特征编码;最后,利用余弦距离来获得待检索建筑群组与模式编码库中建筑群组之间的相似度,从而实现建筑群组模式的相似检索。实验结果表明,该模型能够有效提取建筑群组的模式特征,通过无监督学习实现端到端的建筑群组相似模式检索,为建筑群组模式的自动分类与相似检索提供了新的思路和方法。 相似文献
956.
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太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度. 相似文献