基于时间切片模型的设施农业时空数据研究

为实现北京市设施农业信息管理系统由静态GIS向时态GIS的转变,解决设施农业时空数据动态存储与表达的问题,针对设施农业数据的时空动态变化特征与情况,结合时间切片模型的思想与方法,提出了设施农业时空数据模型,以实现设施农业时空数据的重组与管理.阐述了设施农业时空数据的组织、存储结构与查询方法.研究表明,设施农业时空数据模型能很好地表达设施农业时空对象的空间信息、属性信息以及变化关系,为设施农业时空数据管理提供了新的思路与方法.     

三谱切片在调速阀故障诊断中的应用

为了解决液压元件调速阀故障诊断难的问题,采用三谱及其切片分析的方法,针对调速阀阀体正常和故障时的振动信号,分别绘制出其双谱切片和三谱切片图.比较和分析结果表明,正常时,三谱二维切片的幅值在以2个频率构建的平面中心处为零,而故障时不等于零;从对角切片分析发现,三谱对角切片能表现出比对应的双谱更多的幅值信息.三谱能更有效地提取非线性信息,为获得故障特征提供有效的依据.     

砂西构造N1—N12油藏小层划分与对比

小层划分与对比是油田开发方案实施的基础,常用的方法都有一定的局限性。为了克服这一缺陷,根据层序地层学的观点,在大分层的的基础上,采用准层序法、准层序组法、并结合等时法、切片法对砂西构造N1—N12油藏进行了小层划分与对比。从油水关系与小层划分的对比结果来看,采用这一综合分析方法进行小层划分与对比是切实可行的。     

基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法

针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题, 提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks, SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的雷达辐射源信号识别方法, 并在CNN中引入批归一化层, 进一步提升网络的识别能力。模型以雷达辐射源信号幅度序列作为输入, 自动提取信号特征, 输出识别结果。实验结果表明, SRNN相比于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)训练速度大大提升, 注意力机制和批归一化层能有效提高识别准确率; 在采用8种常见雷达辐射源信号进行的实验中, 所提方法在低信噪比条件下仍有较高的识别准确率。     

GPS军码信号监测与参数估计方法

针对“导航战”背景下低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和长码周期全球定位系统(global positioning system, GPS)军码信号监测问题,提出采用“相关倍频累积+Duffing振子检测”对GPS军码接收信号的载频和功率进行联合估计。通过构建Duffing振子阵列,求取间歇混沌振子的间歇周期和最大输出振幅,得到GPS军码接收信号的载频和功率估计值。用获得的载频信息来解调GPS军码接收信号的四阶累积量2-D切片,通过对解调结果的归一化、最大峰值点搜索和最小二乘线性拟合处理,完成对GPS军码接收信号的码速率/副载频估计。仿真结果表明,在SNR为-32~-24 dB的GPS军码接收信号范围内,所提方法能够较好地实现信号监测和参数估计,可有效引导干扰。     

复杂型腔锻模电弧增材再制造分层切片方法

为解决复杂型腔热锻模具自动化电弧增材再制造过程中分层切片过程效率低和效果差等问题,提出了一种改进的切片方法.首先,针对STL模型的结构特点,设计了Point,Triangle和STLModel三个类对模型的数据进行存储,在类中定义了处理和操作数据的方法;从提高操作效率的角度出发,提出了一种先求三角形与切平面交点并通过法向量判断交点的起始顺序,进而通过遍历起点和终点数组来创建轮廓多边形环的复杂型腔锻模分层切片算法.然后,引入了提高轮廓多边形精度的插值拟合修复算法,推导了轮廓顺逆判据的一般公式并构建了离散多边形的计算式.最后,以失效的曲轴热锻模具为例,进行了分层切片处理和增材制造过程模拟仿真和实验,验证了分层切片算法的可行性.     

程序切片常用算法研究

程序切片是一种有效的程序分析技术，它能根据给定的切片准则从源程序中提取出所需部分进行分析，如进行程序调试、测试、程序重构分析等。本文主要研究程序切片的准则以及相关算法。     

面向5G的网络切片管理方案

随着5G愿景和概念的清晰,网络切片已逐渐成为解决多种使用场景的潜在方案,但在多个网络实例共存的情况下,网络的管理和用户对网络的附着将面临诸多问题。基于5G的发展趋势与其关键技术,提出一种以网络切片管理器为核心的管理方案。借助网络功能虚拟化技术实现网络切片创建与修改的完全自动化;在多个网络实例共存的情况下,网络切片选择模块辅助用户实现网络附着。该体系将网络分为了基础资源、网络实例和业务三层,并形成开放的平台,使得每一层都将可以单独作为服务进行出售、租赁和管理。这将改变现有电信领域的商业模式,并为其运维带来更多的灵活性。     

从图像中提取离散点状神经功能束边缘的研究

针对神经切片图像中呈现离散点状分布的功能束,提出了一种提取其边缘轮廓的方法。首先采用聚类数目未知的动态聚类方法把功能束从原始切片图像中逐个分离出来,接着用改进的GVF-Snake模型逐个提取功能束的边缘,再把所得到的各个功能束边缘叠加到原始切片图像中。实验表明,这种方法不仅能有效处理功能束的分裂和汇合,而且边缘提取的收敛速度快,最终得到的功能束边缘光滑连续,满足神经三维可视化的要求。     

利用相干数据体检测断层与特殊岩性体

利用三维地震资料解决复杂的地质问题具有明显的优越性 ,因为三维地震数据体包含丰富的地层、岩性等信息。然而采用常规三维地震资料的解释方法 ,工作量很大 ,而且很难得到断层和特殊岩性体清晰而准确的直观图像。利用相干数据体检测方法可以解决这一问题。相干数据体是通过对道间相似性等属性的计算 ,实现三维振幅数据体向三维相似系数等属性体的转换。利用相干属性体可对断层做自动、半自动解释 ,也可以实现特殊岩性体的准确成像 ;既可以降低劳动强度 ,又可以缩短三维地震资料的解释周期。文中详细描述了相干数据体算法以及断层和特殊岩性体的自动检测方法 ,实际资料处理展示了相干属性体的良好应用前景