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1.
针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。  相似文献   
2.
钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
3.
《地学前缘(英文版)》2020,11(3):871-883
Landslides are abundant in mountainous regions.They are responsible for substantial damages and losses in those areas.The A1 Highway,which is an important road in Algeria,was sometimes constructed in mountainous and/or semi-mountainous areas.Previous studies of landslide susceptibility mapping conducted near this road using statistical and expert methods have yielded ordinary results.In this research,we are interested in how do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps in the vicinity of the A1 Highway corridor.To do this,an important section at Ain Bouziane(NE,Algeria) is chosen as a case study to evaluate the landslide susceptibility using three different machine learning methods,namely,random forest(RF),support vector machine(SVM),and boosted regression tree(BRT).First,an inventory map and nine input factors were prepared for landslide susceptibility mapping(LSM) analyses.The three models were constructed to find the most susceptible areas to this phenomenon.The results were assessed by calculating the receiver operating characteristic(ROC) curve,the standard error(Std.error),and the confidence interval(CI) at 95%.The RF model reached the highest predictive accuracy(AUC=97.2%) comparatively to the other models.The outcomes of this research proved that the obtained machine learning models had the ability to predict future landslide locations in this important road section.In addition,their application gives an improvement of the accuracy of LSMs near the road corridor.The machine learning models may become an important prediction tool that will identify landslide alleviation actions.  相似文献   
4.
以地磁秒数据为研究对象,通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面,提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值,使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析,结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。  相似文献   
5.
When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.  相似文献   
6.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   
7.
组合震源技术通过调节延迟激发时间和震源埋藏深度能够实现地震波场的定向传播,提高地震波的照明能量和地震数据信噪比.然而,目前国内外对基于特定目标的组合震源最佳聚焦方向的选取以及起伏地表组合震源定向理论的研究相对较少.在聚焦方向选取方面,目前基本是利用多种不同延时参数的组合震源分别进行试验,从而确定较好的组合震源延时参数.本文则利用爆炸反射面原理,在目的层界面上均匀布置震源同时激发地震波,能够产生垂直于地层界面传播的平面波,当初至波传播至地表时进行地表方向统计.根据互易性原理,以初至波传播方向的反方向为聚焦方向,激发产生的地震波主波束方向将垂直入射到目的层界面上,从而精确的计算出组合震源的最佳聚焦方向.在组合震源定向方面,目前主要是利用组合震源方向因子公式进行计算,但该方法要求震源布置在同一条直线上,并不能满足起伏地表的应用要求.本文以惠更斯-菲涅尔原理为理论基础,提出通过炮点向量在聚焦方向上的投影来确定组合震源传播至虚拟波前的走时,从而确定任意起伏地表组合震源的延迟激发时间.该方法不仅能够计算出沿给定地质模型的目的层界面垂直入射的组合震源聚焦方向,也能够确定任意起伏地表情况下形成沿该聚焦方向定向传播地震波场的组合震源延迟激发时间.因此,本文提出的面向目标的起伏地表组合震源延时参数计算方法对组合震源数据采集具有理论与实践意义.  相似文献   
8.
街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为:对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。  相似文献   
9.
常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1:1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。  相似文献   
10.
孙文潇  王健  靳奉祥  梁周雁 《测绘通报》2019,(3):155-158,162
针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。  相似文献   
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