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61.
针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引入置信区间概念,确定分类规则的阈值。以德国波兹坦地区的航空影像、数字表面模型(DSM)以及地面真实参考影像为实验数据,构建城市建筑、城市绿地(包括草地和树木)这两种地类的分类规则,利用不同数量的训练样本,开展面向对象分类实验,与支持向量机(SVM)监督分类方法进行对比分析。实验结果表明,在相同的优选特征下,利用置信区间确定阈值得到的分类规则,提取效果及分类精度更好,尤其在训练样本量少的情况下,该方法得到的分类精度比SVM高30%~40%。  相似文献   
62.
为了提高Delauany三角网构网效率,该文借助平面扫描技术,提出了一种基于上下扫描线与Lawson局部优化算法相结合的Delaunay三角剖分算法。该算法通过上扫描线构网,并发现构网过程中可能产生"盆"的现象,下扫描线处理"盆"以减少构网过程中出现狭长病态三角形的问题,在算法整个过程中尽量降低三角网合法性检查的时间消耗。最后就算法的时间复杂度进行了分析,并与其他常见算法就CPU时间运行效率进行了比较。实验表明该算法实现简单,运行效率相对较好。  相似文献   
63.
针对解决变量中含有误差(EIV)模型参数估计算法的降正则化性导致即使模型参数初值可靠,参数估值也可能在迭代过程中发散的问题,该文分析现有EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,讨论EIV模型参数估计算法具有的降正则化性对模型正则化的影响,建立一种病态EIV模型的实时修正算法。通过算例验证该文所建立的算法,算例结果表明,该文建立的算法能够有效解决EIV模型参数估计存在的上述问题。该文所建立的病态EIV模型正则化算法更具普适性。  相似文献   
64.
针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。  相似文献   
65.
无人航道测量船由于具有低成本、高效率、便捷等优点,在航道测量领域受到越来越多的关注。在避碰过程中,为保证无人航道测量船测量数据的有效性,新规划的避碰路线应尽可能地与原规划测量航线一致。针对传统A*算法所规划的路径在避开障碍物之后无法快速回到预设航线上的问题,提出了一种改进的A*算法。该算法主要是在原始代价函数的基础上,新增了一个与当前点到预设航线的垂直距离相关的代价值,且该代价值的取值与无人航道测量船所处的位置相关。首先在MATLAB仿真环境下对改进A*算法进行仿真实验,然后利用无人航道测量船实船平台开展航行验证实验并进行围栏分析。实验结果表明,相比于传统A*算法,在保证安全的前提下,改进A*算法能够使无人航道测量船在避开障碍物之后更快地回到预设航线。  相似文献   
66.
爆管分析是城市地下管线管理系统中的一个重要内容,但目前多数地下管线管理系统采用的爆管分析算法和管线数据结构难以提供最优的爆管分析解决方案。先利用Geodatabase网络数据模型将管线数据建模为逻辑网络和几何网络,并在管线数据模型中明确表达管线中资源的流向,一体化集成存储管线数据;再利用ArcEngine相关网络访问接口扩展优化传统的广度优先算法,以实现有流向环状管线的爆管分析功能。  相似文献   
67.
68.
以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层,其主要原因是大部分地层岩性的测井响应特征相似度高,难以基于图版分析被有效识别。LightGBM较传统模式识别模型能更高效地解决问题,为此采用该模型识别致密砂岩地层岩性。由于LightGBM在建模时利用了较多的超参数,导致预测结果难以保证为最优,所以采用GS算法进行优化,进而提出GS-LightGBM。实验目的层为姬塬油田西部长4+5段致密砂岩地层。提出模型的预测能力通过设计两个实验来验证。为突出验证效果,实验中加入SVM和XGBoost作为对比模型。实验结果显示,GS-XGBoost和GS-LightGBM的准确率、F1-score和AUC指标相接近,都最高,但GS-LightGBM的计算时间只有GS-XGBoost的约1/23。实验结果表明,GS-LightGBM模型可在不失精度的情况下,能快速给出预测结果,具备了在致密砂岩地层岩性识别研究上的应用价值和推广性。  相似文献   
69.
随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV(Mean Impact Value)技术与LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。   相似文献   
70.
热红外遥感是地热资源勘查中的常用技术,对江西寻乌地区的Landsat 8热红外影像采用单窗算法,根据MODIS影像计算大气水汽含量,并逐步获取反演参数,得到地表温度反演结果;利用MOD11_L2地表温度产品对结果进行对比分析,验证反演有效性。通过对已有地热资料和地质构造背景的研究,总结地热形成的有利构造条件,分析地表反演温度与已有地热及断裂构造之间的空间关系,建立地热异常区圈定依据,并剔除假异常,最终在研究区圈定了11个潜在地热异常区,为该区地热勘查提供依据。  相似文献   
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