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991.
《International Journal of Digital Earth》2013,6(5):471-489
ABSTRACTSymmetry is a common feature in the real world. It may be used to improve a classification by using the point symmetry-based distance as a measure of clustering. However, it is time consuming to calculate the point symmetry-based distance. Although an efficient parallel point symmetry-based K-means algorithm (ParSym) has been propsed to overcome this limitation, ParSym may get stuck in sub-optimal solutions due to the K-means technique it used. In this study, we proposed a novel parallel point symmetry-based genetic clustering (ParSymG) algorithm for unsupervised classification. The genetic algorithm was introduced to overcome the sub-optimization problem caused by inappropriate selection of initial centroids in ParSym. A message passing interface (MPI) was used to implement the distributed master–slave paradigm. To make the algorithm more time-efficient, a three-phase speedup strategy was adopted for population initialization, image partition, and kd-tree structure-based nearest neighbor searching. The advantages of ParSymG over existing ParSym and parallel K-means (PKM) alogithms were demonstrated through case studies using three different types of remotely sensed images. Results in speedup and time gain proved the excellent scalability of the ParSymG algorithm. 相似文献
992.
《International Journal of Digital Earth》2013,6(9):725-745
With the rapid development of satellite remote sensing technology and an ever-increasing number of Earth observation satellites being launched, the global volume of remotely sensed imagery has been growing exponentially. Processing the variety of remotely sensed data has increasingly been complex and difficult. It is also hard to efficiently and intelligently retrieve what users need from a massive database of images. This paper introduces an improved support vector machine (SVM) model, which optimizes the model parameters and selects the feature subset based on the particle swarm optimization (PSO) method and genetic algorithm (GA) for remote sensing image retrieval. The results from an image retrieval experiment show that our method outperforms traditional methods such as GRID, PSO, and GA in terms of consistency and stability. 相似文献
993.
将用于图像处理的光顺技术引用到速度谱能量团曲面的处理环节,借以提高速度谱的分辨率,为最终获得高精确解提供一全新的途径.具体思路是基于路径积分优化法--Viterbi算法所具有的自动搜寻及获取最优解的功能,将其应用于地震资料处理中的速度自动拾取,使其向前做最大"能量团"的积分向后递归计算最优解--叠加速度,但这种解的准确性往往与所定义的目标函数--速度谱的分辨率有关.演算结果表明,Viterbi算法与关顺处理技术的有机结合,不仅提高了速度提取的精度,而且实现了速度的自动拾取,可提高常规地震资料处理的效率,从而可快捷地为叠前深度偏移提供所需初始速度模型. 相似文献
994.
2009年7月9日在云南省姚安县发生M6.0地震,利用云南区域数字地震台网记录的ML≥2.0余震波形记录,通过对S波观测记录谱进行传播路径、场地响应和仪器响应等影响的逐一消除,得到131个地震的震源谱.进而根据Brune圆盘震源模型,利用遗传算法计算地震矩、应力降、震源半径等震源参数.结果表明,该地震序列的M0在1012-1016N·m,与近震震级有很好的线性关系,与震源半径呈线性关系;应力降与近震震级有一定线性趋势相关性;拐角频率和地震矩M0之间有明显的依赖关系. 相似文献
995.
透射槽波勘探是井下地震勘探的主要方式之一,具有探测范围大、准确率高等优点。然而井下地震信号信噪比低,远偏移距槽波信号易被噪声所淹没而无法识别,为槽波的后续处理与解释带来困难。针对这一问题.采用EMD算法对原始信号进行分解,选取并增强分解结果中的有效信号,从而实现槽波信号的提纯。实际工程中的应用效果表明,经过提纯后的地震数据,具有较少的噪声成分和较为清晰的槽波波列。 相似文献
996.
997.
《地学前缘》2012,24(1)
在现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等),比较研究小世界网络中的SIRS型传染病模型与均匀混合SIRS型传染病模型的疾病动态传播行为,以及相同疾病控制策略在两种传染病模型上的效果。数值仿真研究发现:1)动态行为特征仅与模型参数有关的均匀混合SIRS型传染病模型不能准确刻画小世界网络中的传染病传播行为。2)源于均匀混合SIRS型传染病模型的控制策略(如强化隔离染病个体、限制易感群体迁入、提高染病个体死亡率以及控制疾病垂直传播等)适用于控制小世界网络中的传染病,但效果有显著差异。3)小世界网络中的SIRS型传染病的控制策略中,存在一个最佳的染病个体死亡率阈值。 相似文献
998.
投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径. 相似文献
999.
国道213线K193+060~190滑坡系由公路路堑开挖引起的牵引式滑坡。由于滑坡已经滑动,用勘探提供的滑动面力学参数计算的滑坡推力与实际滑坡状态不符。为此,设计滑动面力学参数时应由滑动后清方减载前的坡体极限平衡法确定,即反算法。同时介绍了主要工程治理措施及施工技术。 相似文献
1000.