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71.
根据空基导航信号增强平台的工作原理设计了组网优化评价指标;然后简单介绍了遗传算法的基本原理,对空基增强平台的空间位置进行了二进制编码;最后采用通用的遗传算法对空基导航信号增强平台空间分布进行优化搜索。仿真实验结果证明该算法能够对空基导航信号增强平台进行有效布置,覆盖范围内导航服务误差分布合理,并且能够根据实际要求对空基平台进行优化调整。 相似文献
72.
渤海湾盆地南堡凹陷原油成因类型及其分布规律 总被引:8,自引:3,他引:5
南堡凹陷近年油气勘探取得了重大突破,为揭示该区滩海与陆地油气成因及分布规律,对67个原油和油砂样品进行了详细的地球化学研究。南堡凹陷原油具有低硫、中高蜡含量特征,陆相成因特点显著。共分为4种类型原油:(1)陆地沙三段深部层系原油,具有高4-甲基甾烷丰度、低奥利烷丰度与低甲基菲指数值和轻微偏高成熟度特征;(2)陆地Es1—Ed原油与Ng和Nm原油,其特征与第一类原油相反;上第三系原油普遍遭遇生物降解;(3)滩海东营组原油,以较高伽马蜡烷/C30藿烷和高甾烷/藿烷值区别于陆地原油;(4)滩海奥陶系潜山原油,具有低丰度甾萜类生物标志物、相对高丰度孕甾烷、三环萜烷与重排甾烷系列等特征,显示较高成熟度。上述4种成因类型原油指示南堡凹陷陆地、滩海均存在多层导有利烃源岩;同层位中滩海Es1-Ed存在较陆地更为优越的有利烃源岩,南堡滩海地区具有广泛的油气勘探前景。 相似文献
73.
The ionospheric eclipse factor method (IEFM) and its application to determining the ionospheric delay for GPS 总被引:4,自引:1,他引:3
A new method for modeling the ionospheric delay using global positioning system (GPS) data is proposed, called the ionospheric
eclipse factor method (IEFM). It is based on establishing a concept referred to as the ionospheric eclipse factor (IEF) λ
of the ionospheric pierce point (IPP) and the IEF’s influence factor (IFF) . The IEF can be used to make a relatively precise distinction between ionospheric daytime and nighttime, whereas the IFF
is advantageous for describing the IEF’s variations with day, month, season and year, associated with seasonal variations
of total electron content (TEC) of the ionosphere. By combining λ and with the local time t of IPP, the IEFM has the ability to precisely distinguish between ionospheric daytime and nighttime, as well as efficiently
combine them during different seasons or months over a year at the IPP. The IEFM-based ionospheric delay estimates are validated
by combining an absolute positioning mode with several ionospheric delay correction models or algorithms, using GPS data at
an international Global Navigation Satellite System (GNSS) service (IGS) station (WTZR). Our results indicate that the IEFM
may further improve ionospheric delay modeling using GPS data. 相似文献
74.
A framework of region-based spatial relations for non-overlapping features and its application in object based image analysis 总被引:2,自引:0,他引:2
Yu Liu Qinghua Guo Maggi Kelly 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2008,63(4):461-475
Object based image analysis (OBIA) is an approach increasingly used in classifying high spatial resolution remote sensing images. Object based image classifiers first segment an image into objects (or image segments), and then classify these objects based on their attributes and spatial relations. Numerous algorithms exist for the first step of the OBIA process, i.e. image segmentation. However, less research has been conducted on the object classification part of OBIA, in particular the spatial relations between objects that are commonly used to construct rules for classifying image objects and refining classification results. In this paper, we establish a context where objects are areal (not points or lines) and non-overlapping (we call this “single-valued” space), and propose a framework of binary spatial relations between segmented objects to aid in object classification. In this framework, scale-dependent “line-like objects” and “point-like objects” are identified from areal objects based on their shapes. Generally, disjoint and meet are the only two possible topological relations between two non-overlapping areal objects. However, a number of quasi- topological relations can be defined when the shapes of the objects involved are considered. Some of these relations are fuzzy and thus quantitatively defined. In addition, we define the concepts of line-like objects (e.g. roads) and point-like objects (e.g. wells), and develop the relations between two line-like objects or two point-like objects. For completeness, cardinal direction relations and distance relations are also introduced in the proposed context. Finally, we implement the framework to extract roads and moving vehicles from an aerial photo. The promising results suggest that our methods can be a valuable tool in defining rules for object based image analysis. 相似文献
75.
76.
77.
变形分析的神经网络技术应用实例 总被引:1,自引:0,他引:1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献
78.
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
79.
80.
通过对准噶尔盆地中部Ш区块原油或油砂抽提物的饱和烃气相色谱-质谱分析,研究了原油或油砂抽提物中25-降藿烷的分布规律.结果表明,不同井区或同一口井不同深度(层位)的原油25-降藿烷的相对含量存在比较明显的差别,表明其所遭受的生物降解程度有所差异,沿构造带从南到北,同一油层中原油的生物降解程度增强,比如位于构造北部(构造部位相对较高)的永1井、永3井侏罗系原油25-降藿烷丰度较高,表明生物降解比较明显,而位于南部(构造低部位)的永6井白垩系和侏罗系油层中的原油均无明显的生物降解现象;同一口井随深度增大生物降解作用将弱,如永2井浅部白垩系油层的原油降解较严重,而深部西山窑组的原油降解作用则不明显.根据原油生物降解的特征,结合车-莫古隆起调整对研究区油气成藏的影响,讨论了原油生物降解差异分布的成因机制. 相似文献