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1.
【目的】研究解决海洋大惯量浮式平台在复杂海况影响下所引起的振动冲击问题。【方法】采用逆运动学分析方法对平台回转位置进行优化研究,提出一种基于关节最小耗能的多目标轨迹优化算法。采用分段样条插值方法构造关节位置曲线,并建立关节能耗轨迹优化模型,采用粒子群算法实现对关节位置的优化搜索,从而得到基于平台转动最小耗能的位置优化轨迹。【结果与结论】所采用的轨迹优化方法能有效改善系统运行的平滑性,降低回转机构振动与冲击的影响程度,可为平台的振动与冲击主动控制提供必要的理论依据。  相似文献   
2.
极地钻探是获取极地冰层或冰下环境样品和在极地冰层或冰下布放科学观测仪器的最直接方法,是开展极地科学研究的必要技术手段。美国是开展极地钻探较早的国家之一,也是极地钻探强国。相比美国,我国极地钻探技术尚处于起步阶段。本文以《美国冰钻委员会长期科学规划2021-2031》为基础,结合其官方网站和相关文献资料,梳理了美国极地钻探科学目标和极地钻探技术现状,并简要介绍了过去10年美国极地钻探的现场工作情况及其在未来3年的工作计划,以期为我国极地钻探发展提供参考。  相似文献   
3.
甘肃省永靖县黑方台台塬周边区域由于黄河移民大规模农业灌溉诱发了众多黄土滑坡灾害,其稳定性分析与滑面预测可为防灾减灾提供重要支撑,显得尤为重要.黑方台黄土滑坡具有渐进后退式的失稳特征,已发生滑坡灾害与潜在滑坡灾害具有高度相似性,其反分析结果可为未来滑坡稳定性分析提供重要数据基础.选用有限差分强度折减法,通过设定3个目标优化函数(土体抗剪强度参数均值误差函数、滑面位置误差函数和稳定性系数误差函数),基于NSGA-Ⅱ遗传算法开展稳定性反分析获取黄土的粘聚力和内摩擦角.以黑方台党川2#滑坡为例,通过第一次滑动时观测到的滑面信息,并假设其稳定性系数等于1,利用NSGA-Ⅱ算法反分析得出当滑坡发生时,天然黄土层粘聚力为28.20 kPa,内摩擦角为25.16°,饱和黄土层有效粘聚力为16.59 kPa,有效内摩擦角为16.11°.基于该反分析结果,对党川2#滑坡后续3次失稳的稳定性系数和临界滑面进行了预测,并与实际观察结果对比验证.研究结果表明,通过多目标约束优化算法开展滑坡稳定性反分析可获得更加合理的黄土强度参数估计,为黑方台地区滑坡稳定性分析和风险定量评估提供了新的解决思路.  相似文献   
4.
标志点等距映射(L-ISOMAP)作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法(KL-ISOMAP),进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成:1)通过改进型K-medoids算法选择标志点;2)根据相似度剔除相似像元;3)实现剩余像元的非线性降维;4)完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.  相似文献   
5.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
6.
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。  相似文献   
7.
高光谱图像的高维数给图像的进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱图像降维分割方法。首先,利用波段子空间划分和标准差对高光谱图像预处理,选择部分波段的高光谱图像作为实验对象;然后利用基于负熵的快速不动点算法对实验数据解混,再根据平均绝对权重系数对波段排序并选取;最后使用模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行分割。实验结果表明,该方法能够有效实现高光谱图像降维,并获得较好的分割结果。  相似文献   
8.
赵泉华  郭世波  李晓丽  李玉 《测绘学报》2018,47(12):1609-1620
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。  相似文献   
9.
监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。  相似文献   
10.
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