高斯投影在高等级公路中的应用

结合工程实践,通过对大地坐标系、高斯平面坐标系、直角坐标系3种地面点测量坐标系统的分析,得出高斯投影的最优化结论。并对在高等级公路测量中涉及的两种改正进行论述,避免较大误差的产生。     

基于Google Earth的岩层产状测量方法

针对传统的野外测量方法在自然条件恶劣区域测量难度大、效率低的问题,提出了利用Google Earth提供的数字地形和影像数据,通过C#编程实现全球任意区域浅层岩层产状批量快速计算的方法.该方法以Google Earth作为三维地理信息平台,通过Google Earth COM API实现与Google Earth交互,动态提取岩层分界点坐标数据;将WGS84椭球系下的大地坐标通过高斯投影变换为平面坐标,利用最小二乘原理对岩层面方程进行拟合,根据拟合出的平面方程计算岩层产状要素,并通过KML语言实现测量结果的三维可视化.应用实验表明,该方法具有获取数据便捷、可实时调整岩层分界点、计算结果直观可视等优点.      

特征融合与约简的纹理分类方法研究

提出了一种新的基于多特征融合的纹理分类算法.首先,通过灰度共生矩阵(GLCM)、高斯马尔科夫随机场(GMRF)和二进制小波(Wavelet)抽取纹理特征,采用基于K近邻域(K-NN)分类器的留一法交叉验证错误率作为顺序前向搜索算法(SFS)的评估函数进行特征约简,从而有效地将多特征进行融合,最后利用K-NN分类器对融合后的特征进行分类.对Brodaz纹理库的测试结果证实:(1) GCLM,GMRF和Wavelet方法提取的纹理特征具有互补性与协同性;(2)与单独的纹理特征提取方法相比,多特征融合与约简的方法取得了更高的识别精度;(3) 与简单的特征联合方法相比,文中提出的方法识别率可提高约4%;(4) 与经典特征降维方法(主成分变换(PCA)、Fisher判别(LDA)法)相比,文中提出的方法在识别精度和识别效率方面更具有优势,是一种实用的纹理分类方法.     

高斯过程回归短时交通流预测方法

已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测.     

脉冲加热源的特性研究

脉冲加热源是我们实验室自行研制的脉冲加热成像无损探伤系统的关键部分。本文通过一系列的实验首次研究了脉冲加热源的时间特性和空间特性和空间特指出了时间特性和空间特性的主要因素，为该无损探伤系统进一步研究提供了可靠的实验数据。     

两种近似计算的比较

研究勒贝陶求积公式和高斯求积公式。在中子注量场的分布计算中，其余项随结点数n和轴向距离Z的变化关系，并给出它们在实际计算时应注意的条件。     

基于环境因素的节能空调系统设计与分析

分析了环境对暖通空调系统的影响,提出从环境方面考虑问题是暖通空调节能的必要途径,概括地介绍了空调能源的发展方向和空调节能的多种途径。