基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

含有多种最低利益保证的变额年金定价

我国人口老龄化速度加快,具有抗通胀、养老和投资功能的变额年金产品引起了人们的关注.对同时含有多种最低利益保证的变额年金定价进行研究.首先在跳扩散模型下,提出了柳树法定价变额年金的数值方法.同时考虑了返回初值型、Roll-up型和Ratchet型的最低利益保证.本文方法可以很容易推广到其他的随机过程,并且柳树构建过程和定价过程相互独立,在不同的风险资产价格过程下定价,无需额外的工作量,具有较高的通用性.相比于现有的方法,降低了计算维度,减少了计算时间.最后通过数值试验,与蒙特卡洛法进行对比,说明了本文方法的准确性、高效性.     

八角形斯坦纳树问题的文化基因算法

针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。     

基于数据挖掘的反信用卡套现方案设计与实现

信用卡套现是指持卡人通过正常合法手续(ATM或柜台)以外的其他手段,将信用额度内的资金以现金方式套取,同时不支付银行提现费用的行为.基于大量数据卡交易信息,将数据挖掘理论应用于信用卡反套现评估中,运用数据挖掘算法中的决策树、KNN模型实现对信用卡套现行为、套现客户的辨别.经过实验验证,模型具有良好的应用效果,能够优化银行反信用卡套现识别、提高银行工作效率.     

基于模糊综合评判与故障树法的震压造型机故障诊断

随着机械化水平的不断提高,复杂机械在工业中发挥着越来越重要的作用,然而随着复杂机械设备工作时间的增加,故障率也在不断提高,为避免因设备故障带来的不必要麻烦及损失,有必要对复杂机械设备进行研究分析。研究以分析评判震压造型机故障为基础,找出影响该设备可靠性的因素主要有压实无力、不震击、震击不稳、震击无力及震击不稳,并找出导致这些因素发生的底事件及各底事件之间的相互关系从而建立相应的故障树;其次求出故障树中各底事件的结构重要度并进行比较;再者由于震压造型机工作故障影响因素复杂且具有模糊性,导致数据的严重缺失,因此无法直接进行评判,此时可利用模糊综合评判法进行评判,研究以震压造型机工作中"压实无力"为例,可以得出该设备压实状况,以便工作人员能根据实际要求调控设备到适当状态。结果表明,利用故障树和模糊综合评判法对震压造型机故障进行分析评价是可行的,为工作人员安全操控提供了依据,同时也为研究其它复杂机械设备故障提供了理论参考。     

Revised Fault Free Analysis Method for Reliability Evaluation of Smart Grids

Smart grid was proposed as a practical form of future power distribution system. Evaluating the reliability of smart grids was of great importance and significance. A revised fault tree model was proposed to distinguish and separate grid-connected operation mode and islanded operation mode of smart grids,focusing on the perspective of the consumers. A hierarchical Monte Carlo simulation method for reliability evaluation was also proposed based on the proposed fault tree model. A case of reliability evaluation for the future renewable electric energy delivery and management（ FREEDM） system was carried out and analyzed. The proposed methods can be applicable to other forms of smart grids.     

关于树的二分优美标号

已知树的二分优美标号可以得到一些逼近优美树猜想的结果.给出了树的二分优美标号定义,发现了一类非二分优美树,得到了一些构造大型二分优美树的方法.定义了树的k-二分优美,并且对自然数k p2-1证明了任何顶点的优美树都是k-二分优美的.