基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅱ——研究结果

以广东省为研究区域,利用广东省及周边的60个气象站点多年月平均气温数据,根据气温垂直递减规律引人数字高程模型对气温的空间插值结果进行修正。结果表明。基于数字高程模型的插值修正方法可以提高气温空间插值的精度．其中Spline方法的平均绝对误差由0．49降到了0．32．均方根误差由0．57降到了0．36;反距离权重法法的平均绝对误差由0．47降到了0．31．均方根误差由0．56降到了0．35;OK方法的平均绝对误差由0．48降到了0．33,均方根误差由0．58降到了0．38。在6种插值方法中,考虑了数字高程模型影响的反距离权重法误差最小．用于广东省气温的空间插值效果最好。     

不同插值方法在面源污染入河量计算中的适用性研究

空间数据插值方法在面源污染负荷分析中的应用越来越广,但不同插值方法对面源污染入河情况反映不同,这会对面源污染入河量的计算产生很大影响.以渠江所在行政单元为例,分别采用普通克里金法和反距离权重法两种最常用的插值方法对研究区面源污染入河系数进行空间插值,再结合输出系数法对3种面源污染源计算出的负荷总量,得到各区县面源污染的...     

广义Loewner矩阵的核与因子分解

一个基本的“Ｌｏｅｗｎｅｒ矩阵－Ｈａｎｋｅｌ向量”关系被用以推导广义Ｌｏｅｗｎｅｒ矩阵（不必为方阵,但对应于同一有理持值问题）的核结构定量与它的因子分解,此分解涉及到广义Ｃａｕｃｈｙ－Ｖａｎｄｅｒｍｏｎｄｅ矩阵。     

基于非负矩阵分解的阴影检测方法

针对以往的矩阵分解方法不能保证分解结果非负的问题, 根据非负矩阵分解（NMF: Non negative Matrix Factorization）结果非负的特点, 提出了基于NMF的阴影检测方法, 并以此为基础将进一步引入的分块非负矩阵分解（BNMF: Block Non negative Matrix Factorization）应用于阴影检测。通过NMF/BNMF提取训练样本中阴影的亮度特征, 再根据特征识别测试样本中的阴影区域。实验结果表明,与基于奇异值分解方法相比, 该算法的阴影检测细节更清晰, 具有更好的效果。     

降水空间插值方法应用研究——以黄河源区为例

使用反距离加权法、张力样条函数法和普通克里格法对黄河源及其周围地区65个气象站点1990～2001年12年间月平均降水数据进行空间插值,并对模拟结果进行了交叉检验和站点检验.3个检验标准的检验结果表明:3种插值方法的结果都基本能反映黄河源区降水的大体空间分布规律,而普通克里格法略优于其他两种方法.研究结果表明:样本本身的空间分布在很大程度上影响插值精度,台站的密度对插值效果的影响也非常显著.给出了黄河源区年平均降水空间分布图.     

构造矩阵有理插值函数的方法

熟知的构造矩阵值有理插值函数的方法,是基于矩阵的古典逆或Samelson逆,利用连分式给出的,其算法可行性不易预知。借助构造向量值有理插值的方法,引入多个参数,定义一对多项式:代数多项式和矩阵值多项式,并利用两多项式相等的充分必要条件,通过求解方程组确定参数,并由此给出类似于多项式插值的矩阵值有理插值公式;该公式简单,便于实际应用。     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

基于奇异矩阵分解法的河道糙率反演计算方法

为了提高河道糙率计算的精度,在奇异矩阵分解法的基础上提出了河道糙率反演计算方法,并通过编程实现了算法.该算法以水位计算值与实测值在非恒定流整个计算时程中误差逐渐减小作为目标函数,并通过对计算域中测点值输出误差的不断迭代校正,达到求解目的.东江108km天然河道糙率率定结果表明,该河道糙率反演计算方法精度较高,可用于河道过流能力及复杂河网水动力模拟分析,可解决欠定的糙率率定问题并提高模型的实用性和洪水预报精度.     

基于克里金法的数字高程模型插值研究

数字高程模型(DEM)是对实际地面模拟的一种有效方式,它的数据来源于实地测量,由于客观条件的限制,实地测量数据是一种抽样数据,样本密度影响了数字高程模型的精密度。针对这一问题,探讨了运用克里金法对数据样本进行插值处理的算法,将样本进行加密,从而提高数字高程模型的适应度,满足不同的需求。     

降雨空间插值方法及在清江流域的应用

将普通克里格法、协同克里格法和反距离加权法3种空间插值方法应用于清江流域的降雨空间插值,比较了它们的应用效果,并分析了它们插值效果不同的原因.其中协同克里格法在应用时考虑了海拔高度对降雨量插值结果的影响.结果表明,两种克里格方法的插值结果的误差要远远小于反距离加权法,并且插值所得到的等雨量线更光滑.对于两种克里格方法,协同克里格法要优于普通克里格法,前者比后者的MAE值要小10%.反距离加权法明显不如两种克里格法的原因是该方法不能准确反映相邻站点的空间依赖关系.而协同克里格法优于普通克里格法是因为协同克里格插值法考虑到了地形对降雨量的影响,因而更适用于清江流域这样的山地流域.     

基于矩阵线性插值的说话人自适应算法

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。最大似然模型插值 (maxim um likelihood model inter-polation,ML MI)算法是一种有效的快速自适应算法 ,它的主要缺点是需要存储大量的特定人模型。为克服这一缺点 ,该文提出一种改进方法——矩阵线性插值自适应算法。该算法用表示说话人特性的矩阵代替 ML MI中的特定人模型进行线性插值。而插值系数由测试者提供的语音数据按照最大似然准则确定。插值后的线性矩阵与非特定人模型相作用得到最终的说话人自适应模型。该算法大大减少了计算存储量 ,且自适应性能基本与 ML MI相当     

基于变异函数的距离加权反比法

通过插值建立研究变量的数学模型是数据场可视化中至关重要的一步.根据距离加权反比法原理并结合变异函数的优良特性,提出了基于变异函数的距离加权反比法,讨论了其插值特性,给出了近似最大似然法估计协方差参数的原理.通过应用实例比较可知,基于变异函数的距离加权反比法具有效率高、能抵御数据中的噪声、处理数据丛聚效应能力强的特性,其插值效果与克里金法基本相同.     

线性插值法解周期块状三对角线性代数方程组

目的 寻求求解周期块状三对角线性代数方程组的新算法。方法 采用线性插值法进行求解周期块状三对角线性代数方程组。结果 研究了线性插值方法解的存在性和算法的数值稳定性，对于一些块追赶无法解决的问题，新算法可以解决。结论 线性插值法是对块追赶法的补充。     

酉对称矩阵的满秩分解及其算法

对酉对称矩阵的满秩分解算法作了研究，证明了酉对称矩阵的满秩分解矩阵F^＊和G^＊与母矩阵A的分解矩阵F和G之间的定量关系，同时给出了满秩分解的两种快速算法。最后对酉对称矩阵的部分广义逆-g逆，反射g逆，最小二乘g逆，最小范数g逆问题作了定量分析，也得到了相应的算法，并在文后举例给以说明所得算法大大降低了酉对称矩阵的满秩分解的计算量和存储量，提高了计算效率。     

基于改进克里金插值的室内定位位置指纹库构建方法

当今社会对基于位置服务尤其是室内位置服务的需求日益迫切.位置指纹法利用室内无线信号强度来进行定位,具有方便快捷、低成本等优势,但构建一个细粒度的位置指纹库需要耗费大量的人力和时间.为提高位置指纹库的构建效率,提出一种基于改进克里金插值的位置指纹库构建方法.通过部分测量数据结合克里金插值法进行插值,并利用模拟退火算法提高理论变异函数拟合精度,进而估计出未测量点处的信号强度,提高插值精度和指纹库的构建效率.实验表明:相比反距离加权插值和传统克里金插值,该方法不但具有较高插值和定位精度,而且可将指纹数据人工采集工作量降低50％.     

距离加权反比插值法和克里金插值法的比较

首先给出了距离加权反比插值法和克里金插值法的原理，然后对这两种方法在理论和实际应用上进行了比较，其结论是克里金插值法的效果优于距离加权反比插值法的效果。     

非线性热传导问题的基于滑动Kriging插值的MLPG法

利用基于滑动Kriging插值的无网格局部Petrov-Galerkin(MLPG)法来求解二维非线性稳态和瞬态热传导问题,Heaviside分段函数作为局部弱形式的权函数,并通过加权余量法推导相应的离散方程.该问题考虑了材料热传导系数随温度的线性变化,并通过拟线性法来求解非线性问题的解,时间域的离散通过向后差分法来实现.基于滑动Kriging插值构造MLPG中的形函数由于满足克罗内克δ性质,因此可以直接准确地施加本质边界条件.在构造刚度矩阵过程中,只涉及边界积分,不涉及区域积分和奇异积分.将数值计算结果与有限元法得到的结果加以对比可以看出,基于滑动Kriging插值的MLPG法能够很好地解决此类热传导问题.