浅谈全站仪在工程测量中的应用及其维护

全站仪的使用、保管以及电池的充、放电在日常测绘工作中处于十分重要的地位。     

网球比赛中能量代谢特点与疲劳消除措施的研究

利用能量连续统一体原理分析网球比赛中运动员的能量代谢特点,通过对运动员在比赛中易产生疲劳的部位、运动员在比赛中疲劳产生机理分析,提出网球运动员比赛后疲劳的消除措施。     

层板发汗冷却数学模型与控制方程的求解

本文描述了结构层板与冷却剂相互之间存在温差的发汗冷却计算模型,导出了层板发汗冷却控制方程。对定常控制方程的积分求解方法和超临界状态非定常控制方程的数值求解方法进行了探讨,例举了液体火箭发动机推力室壁采用液氧作为冷却剂的计算结果。计算结果表明,基本模型符合实际的物理过程,求解过程直观简捷。由于冷却机理的类似,其数学模型与计算方法也适用于多孔材料等其它形式的热控制装置的发汗冷却研究。     

地理信息系统辅助下的农业种植利用分区研究

农业种植利用系统有着明显的地域分异规律,它的分区研究所涉及的影响因素自然存在空间性。而地理信息具有强大的空间数据管理和分析功能,所以利用ＧＩＳ为辅助手段进行农业种植利用分区的定量化研究比传统方法有着明显的优势。     

生产系统的产品再设计策略

为研究在单一产品生产环境中产品再设计对价值、成本和质量管理有关问题的影响,提出了一个动态规划模型,该模型可以确定企业最优的产品再设计程度和实施再设计的最优时间,这样能使累积的净产品价值最大化．该模型可以使用不同的学习率和不同的成本数据进行计算,最后的结果表明,早期实施最优产品再设计策略提高了产品的累积净价值．     

无人机视觉导航研究综述

对无人机视觉导航的现有算法从视觉处理和状态估计与数据融合两大方面作了分类总结,重点讨论了无人机获取图像的特征提取、视觉传感器同其他传感器的数据融合、以及实时得到状态估计的各种方法,同时,也涉及了未知环境下地图的建立,最后指出了无人机视觉导航在实际应用中面临的主要问题。     

非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法

针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法 (multi-granularity self learning clustering algorithm, MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。     

用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.     

时间序列曲线盒维数的一种快速算法

盒维数是应用最为广泛的维数之一,它在信息处理、预测等领域都有成功的应用。目前,对盒维数的计算主要采用网格法,但该算法需处理分形集合在网格中的计数问题,所以计算机处理起来很不方便。针对一维时间序列,提出了在不同间隔时间内寻求最大离差的方法,避免了集合的计数问题。应用该算法在上证指数的时间序列曲线的盒维数的计算表明上证指数存在着长程正相关。Ｗｉｅｎｅｒｆ过程曲线的盒维数的计算同样表明该算法是可行和有效     

基于排队论的一个物流模型

利用排队论研究了一个物流模型. 货物到达货运站形成一复合泊松过程.每辆货车每次装载货物数量必须刚好为$N$.求得了系统稳态存在的充分必要条件,利用补充变量法求得了任意时刻货运站内的平均货物量以及货车刚到达货运站时货运站内待运的平均货物量.最后给出了一个数值实例.