基于改进RBF的空间插值算法及其在矿体三维可视化中的应用

为径向基神经网络确定更为优化的初始中心,增强径向基网络的性能。通过采用改进的模拟退火蚁群算法作为径向基神经网络径向基层的训练法,将改进的径向基神经网络模型应用于地层高程的面插值和矿体品位的空间体插值,并与普通克里金法进行交叉验证,优化效果明显,然后利用VC++与OpenGL开发环境开发出矿体可视化系统,结果在结合矿体实际数据进行实例应用的过程中,实效性明显。     

基于小波神经网络模型的中国能耗预测

通过中国能源消费数据分析,结合小波分析与神经网络理论方法,建立了相应的中国能耗的小波神经网络模型,对中国能源消费增长率进行了预测,并以此预测出未来中国能源消费需求总量.通过实际数据与预测数据的统计分析表明,小波神经网络模型的预测结果有较高的精度,对中国能源消费需求总量的预测有较高的可信度.     

圈Cn的自同构群

一个图的自同构群通常反映了该图的对称性,讨论一个图的自同构群构造是代数图论中的基本问题之一.直观上可以看出,圈Cn的自同构群是2n阶的,但对于其具体构造目前还没有形式化的证明.作者基于群作用的思想,利用群的轨道方程对此问题研究,得出Cn的自同构群是一个二面体群的结论.通过严格的推证,表明该结论是可靠的.     

基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策规则

在建立了成都市交通可持续发展评价指标体系的基础上,应用粗集理论,以Rosetta软件为工具,针对成都市的具体问题,建立了基于粗集理论的成都市交通可持续发展决策模型,并利用小波神经网络完成了识别检验,最后提取出了经检验有较高识别率的决策规则,为政府有关部门解决成都市交通可持续发展问题提供决策参考.     

利用模拟退火算法优化计算通讯网络极小生成树

介绍了模拟退火算法的基本思想 ,并应用它成功地解决了通讯网络极小生成树的优化计算问题。计算结果表明 :该算法能有效地跳出局部极小值并快速地收敛于全局最优值。说明模拟退火算法是一个通用的、具有概率爬山的、强有力的组合优化算法     

建成环境对居民出行碳排放的影响研究进展

建成环境对居民出行碳排放的影响密切.归纳了居民出行行为理论的发展框架及其理论基础,梳理了建成环境的测度指标及其对居民家庭车辆保有量和出行碳排放的影响关系,并总结两者影响关系的自选择效应.现有研究发现,建成环境测度指标及其对居民出行碳排放的影响结论并不统一,考虑居住自选择的影响,需要进一步丰富相关实证研究.     

高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配（SAM）、光谱相关系数匹配（SCM）、信息散度匹配（SIDM）、光谱波形匹配（SWM）进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1092时, SAM 并行处理速度是串行处理速度的25．68倍、SCM 为25．41倍、SIDM 为17．55倍、SWM为23．68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。     

判别拓扑空间中的基与子基的方法

文章给出了拓扑空间中的基与子基的定义,列出了基与子基的定义判别方法的相关实例。研究了拓扑空间中的基与子基的判定方法,并对基与子基的判定方法给出了证明。并运用判定方法对所给的实例进行了充分的解释或证明。     

基于快速DCT对插值数据的压缩储存

在进行三维地质建模中,大数据量模拟往往带来储存难、实现难等问题.从合理及实现角度考虑,将基于二维DCT的JPEG静态图像压缩方法应用于插值数据压缩处理,从而大大节省了磁盘空间.经数据重构后,采用VC开发平台结合OPENGL进行绘制与原始数据的地层三维模拟进行比对,验证了数据压缩的效果能够被认可.那么可以认为,对插值数据进行压缩处理在三维地质建模中具有十分重要的现实意义.     

盲小波算法在金属矿床地震资料去噪处理中的应用

根据小波分析和盲信号分离原理,提出了一种金属地震资料降噪的盲小波算法。首先将金属地震信号用小波分解为不同频带的信号;其次把不同频带的信号进行软阈值法处理,并进一步对不同频带信号进行盲分离,提取出与源信号相关的信号;最后通过小波重构估计源信号。通过盲小波算法与其他降噪技术对实际金属地震资料进行降噪处理,结果表明盲小波算法能有效消除各种干扰噪声。去噪后的金属地震资料纹理清晰,地震资料剖面信噪比显著提高。