湄公河下游洪灾淹没面积多源遥感时序监测分析

利用MODIS、FY3A MERSI、HJ1A/B CCD、Landsat TM等4种遥感数据,在评估获取的最优监测算法基础上监测湄公河下游地区2011年洪灾淹没面积时序变化,并结合MODIS土地覆盖类型产品对3种重要地物类型进行受灾区域分析.结果表明:在湄公河地区,采用HJ1A/B CCD、FY3A MERSI数据监测洪灾淹没面积时建议优选NDWI算法;用Landsat TM、MODIS数据时优选NDVI算法.监测结果显示,2011年10月湄公河下游柬埔寨和三角洲地区洪灾灾情较重,最大淹没面积是正常水体面积的6.5倍.洞里萨河流域是重灾区,其河道扩宽约40倍.大量水体在洪灾初期汇流入洞里萨湖,洞里萨湖在洪灾初期起到蓄洪作用.利用多源遥感卫星数据监测洪灾变化,可获取更详尽的信息,提高洪灾监测效率.     

基于智能算法的多水源泵站在线优化控制技术

在供水系统实际运行过程中,调度人员往往根据实际需求,在当前水泵运行状态的基础上开启或关闭一台水泵,以调节管网中的压力和流量.人工经验的调度方式难以充分反映并结合管网中压力、流量的变化及实际需求,进而及时作出科学决策.针对此问题,提出了多水源泵站在线优化控制技术,建立了基于直接优化调度方法的在线优化控制模型,采用智能优化算法进行了求解,并确立了四项方案评价指标对在线优化控制方案进行评价.将所建立的模型,应用于南方城市供水系统在线优化控制中,验证了其实用性,并编制了相应的计算程序软件.     

多源多宿组播网络线性网络编码的优化构造

针对多个源点需要同时组播数据至所有宿点的多源多宿组播网络,给出了采用线性网络编码实现数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法。通过添加一个虚拟源点以及该虚拟源点至所有源点的虚拟链路,形成了一个含有约束条件的单源组播问题,借助于这个单源组播问题,建立了求各源点组播率的数学模型,该模型是一个组合优化问题--背包问题,并给出了基于遗传算法的实施方法。然后运用实现单源组播连接的线性网络编码构造技术确定各信道的编码矢量。理论分析和仿真测试结果表明,本文提出的方法是可行的。     

多源不确定信息融合中的冲突证据快速合成方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时,会得出与直觉相反的结论以及证据组合时计算量呈指数增长等问题。针对组合规则的不足,许多改进方法已提出,但各个方法都仍存在其局限性,如Murphy方法在很大程度上解决了冲突证据问题,并未解决计算量指数爆炸问题。基于对Murphy方法深入研究,归纳出相同证据的组合规律,给出了Murphy方法快速表达式,从而提出了一种快速的Murphy组合规则(fast Murphy combination rule, FMCR)。实验表明,新的组合规则在处理高冲突和多源不确定信息融合问题方面都是有效的,在保持Murphy组合规则计算正确性同时,显著地提高了计算速度。     

基于扩展特征向量空间模型的多源数据融合

本体资源的扩充是自然语言处理的关键问题之一。传统的从单一数据源获取的信息其覆盖率较低,亟需建立一个整体的数据管理平台,对数据资源分类存储与整理。为此提出了AVP数据平台,构建AVP平台所面临的重要问题是多源数据的融合,即将不同来源的网站数据进行语义角色标注,对歧义词条进行识别判断,并最终归并到以义项为基本单位的数据仓库中;为解决多源数据融合的语义角色标注问题,给出了一种自动语义判歧方法。其基本思想是利用词条中的属性值对作为特征模板,并借助于属性值的共现概率,应用扩展向量空间模型对词条进行歧义识别。通过大量的实验对比可知,该系统在各方面均取得优异的成绩,所提出的算法能够很好地解决多源数据融合中的语义判歧问题。     

基于网格的多源空间数据集成模型

讨论空间数据共享、集成的现状和存在的问题,提出基于网格的多源空间数据集成模型,介绍模型涉及的相关技术及模型的体系结构,并对基于网格技术空间数据集成的前景进行了展望。     

多电源配电网的复故障定位网络模型

提出一种使故障定位算法能够应用于多电源配电网复故障情况的网络模型,该网络模型考虑了算法中与故障电流有关的量的方向性,在假定由某电源供电的功率流向为正方向之后,多电解配电网的故障定位问题实际上转化为单一电源情况下的故障定位问题,如果对每一个电源都假定一次正方向,在每一个假定正方向下都用故障定位算法求一次故障设备,那么最后就可以找到所有的故障设备。     

基于小波包和独立分量分析的微弱多源故障声发射信号分离

针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析(WPA)与独立分量分析(ICA)的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后保留62.5~187.5kHz频段信号,然后采用ICA中的FastICA算法对降噪后的混合信号分离,最后对各通道分离出的信号用收缩函数进行频段内去噪处理.对不同输入信噪比的含噪微弱裂纹和摩擦信号进行提取和分析的结果表明,该方法能有效提取出输入信噪比大于-15dB的裂纹和摩擦信号.当混合信号信噪比为-15dB时,裂纹和摩擦信号的输出信噪比分别为-1.31和-1.36dB,相关系数分别为0.62和0.63,提取效果好于结合小波包和FastICA分离方法(信噪比分别为-1.74和-2.06dB,相关系数分别为0.59和0.59)以及单独采用FastICA算法(信噪比分别为-4.57和-4.31dB,相关系数分别为0.17和0.19).因此,所提出的综合WPA和ICA的方法是一种较好的多源微弱信号提取方法.     

多源多目标网络下基于包聚合的选择协作方法

针对实际应用中广泛存在的源-目节点不等的无线传感网,提出一种基于包聚合的选择协作方法,以提升传输可靠性。首先,通过建立源-目节点间的关联矩阵将多源多目标传感网分解为多个多源单目标传感网;其次,将包聚合策略引入协作传输中,对多源单目标网络实施基于包聚合的选择协作通信;再次,考虑传输顺序对各源节点的影响,将3种调度方法引入选择协作方法中;最后,在保证系统传输可靠性的前提下,为方便系统的多目标优化,提出了3种中继选择策略。仿真结果表明,所提选择协作方法不仅能提高系统传输可靠性且能满足不同的网络需求。     

卫星与雷达位置数据自适应关联

卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形。对此，提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型。首先，采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数。然后，将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异。最后，对匹配后的目标进行关联判决。仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务。同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性。