可考虑历史洪水对数正态分布线性矩法的研究

简要介绍对正态分布线性矩与分布参数的关系，提出两种可考虑历史洪水的样本线性矩估计公式。统计试验结果表明，估计公式均具有较高精度。从两种估算公式中推荐一种效果更好的供实际频率计算使用，从而解决了具有历史洪水时对数正态分布的样本线性矩的计算问题。此外，对线性矩法与矩法、适线法作了对比分析，结果表明，线性矩法比矩法、适线法有较大的优越性，其不偏性能最好且具有良好的有效性。     

线性矩法在长江中下游区域水文频率计算中的应用

对长江中下游地区宜昌、沙市、螺山、汉口及大通5个水文站的年最大洪量序列，采用美国学者Hosking等于1997年提出的以线性矩（L-moment）为基础的区域水文频率分析方法进行频率计算，结果表明：由此5个站点组成的区域可认为是水文频率计算的一致区，可采用指标洪水法对各站进行频率计算；区域统一的分布线型选择的结果是Wakeby分布，而传统的极值分布、GLO、GPA、对数正态分布、P－Ⅲ分布等均不合适。     

改进自适应重要抽样法在水文极限分析中的应用

提出了一种改进的自适应重要抽样方法, 以广义极值分布为例, 引入L-矩法, 建立样本统计特性与分布参数的联系, 估算极限事件的 发生概率. 以浙江省云港流域的24h设计暴雨为例, 计算金竹岭和仙人潭两个站点降雨量分别大于213mm和200mm的概率. 计算结果表明 改进的自适应重要抽样方法能很好地模拟水文极限事件, 叠代次数随着抽样个数的增加逐渐减小. 与常规的MC法比较, 重要抽样的效率 有显著提高. 另外, 此改进的自适应重要抽样方法还能推广到其他的分布函数.     

基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取

应用小波矩作为图像特征量以及小波变换进行医学图像的自动特征提取,利用小波变换对线性矩进行分析,提取图像的各分辨率下的小波系数经快速傅里叶变换作为特征。使计算量和数据量大大减少,为特征的选取带来方便。矩特征由于其良好的稳定性、抗噪性和旋转不变性在图像识别中受到了广泛的关注和应用。由小波矩来构造目标的旋转不变性的特征,可以克服传统矩的弊端,又具有旋转不变性的特征。     

无资料小流域设计洪水不确定性研究

 针对小流域降雨资料不足甚至无降雨资料的情况,研究了在不同雨型（主雨位偏前、偏中和偏后）下,使用2种暴雨频率计算方法（地区综合法和L－矩法）,计算不同重现期设计暴雨和设计洪水的不确定性。结果表明L－矩法的计算结果不确定性小,更稳定,而地区综合法偏保守;不同雨型下的设计洪峰和洪水历时变化较小,但峰现时间相差较大,会极大地影响调洪结果。