基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差

为了解决当前“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中广泛出现的具有多源、多维、多类型、多精度、动态和非线性等特点的测量数据的误差处理问题,本文采用了一类基于自然界生物进化基本法则而发展起来的新算法——遗传算法,在提出、设计基于遗传算法的广义非线性最小二乘参数平差方法的同时,给出了遗传算子中选择、交叉、变异算子的设计,以及具体的算法步骤。通过实例计算表明,该遗传算法是进行广义非线性最小二乘参数估计的具有全局最优化的有效方法,为广义非线性测量数据处理提供了又一新的思路。     

GIS的非线性测量数据的误差处理及其应用

针对GIS数据应用中所存在的随机误差处理这一重要问题,本文提出了一种非线性最小二乘条件平差方法,给出了顾及泰勒二阶展开的基于空间数据随机误差的非线性条件平差模型,并结合算例将该方法与线性最小二乘平差方法加以比较,结果表明,当观测值与其平差值相近时,应用非线性最小二乘条件平差可明显提高平差结果的精度,这对于解决数字化处理过程中,因源文件中图形间的相互作用而引入大量误差,从而导致不能将非线性条件方程直接线性化问题提供了一种新的方法.     

关于软件复用机会的识别及其方法的研究

根据对面向对象分析、设计与建模及可复用构件理论的研究，结合在软件开发中的实践经验，提出了几种识别软件可复用机会的方法和策略．