不同滤波算法对反演叶面积指数的影响

目的使用离散型激光雷达数据反演叶面积指数（LAI）的过程中，数据预处理的关键步骤为激光雷达滤波。穿透指数（LPI）作为反演过程中的重要变量，需要根据点云的类型计算，从而直接受到滤波精度的影响。因此，滤波算法的精度能间接影响到反演LAI的精度。虽然滤波算法不断改进，滤波精度逐渐提高，应用在越来越多的场景，但关于不同滤波算法对反演LAI精度影响的探讨较少。方法本文通过对机载LiDAR滤波算法历史、发展和现状的调研，最终选择混合滤波算法（Hybrid）、自适应不规则三角网滤波算法（ATIN）、形态学滤波算法（Morph）和基于坡度滤波算法（Slope）为研究对象；分别使用这4种算法，得到点云中的地面点；根据Beer-Lambert定律，反演帽儿山国家森林公园落叶松林和榆树林的LAI；以经过评估的精度更高的Hybrid算法为标准，计算另外3种算法的滤波精度和LPI偏差；对比分析LAI反演模型的平均精度；最后，通过分析不同误差来源的影响强度，确定了反演LAI时较好的滤波算法。结果在最佳的采样半径下，经过Hybrid、ATIN、Morph和Slope滤波算法处理，LAI反演模型的平均精度，在落叶松林，R2分别为:0.900 3、0.876 3、0.892 5、0.877 0；RMSE分别为:0.105 6、0.134 5、0.109 7、0.133 2；在榆树林，R2分别为:0.914 4、0.903 0、0.887 2、0.900 0；RMSE分别为:0.269 0、0.201 7、0.189 4、0.207 0。在落叶松林，I类误差较大的Morph算法，能保证较高的模型精度；而II类误差较大的Slope和ATIN算法对应的反演模型精度较低。结论经不同滤波算法处理得到的LAI反演模型精度存在差异，经混合滤波算法处理其对应的LAI反演模型精度更高，形态学滤波算法的滤波精度较低，对应的反演模型精度较高；滤波算法导致的I、II类误差中，II类误差对LAI反演模型的影响更大。      

改进牛顿法大规模电力系统潮流计算

电网互联导致电力系统规模不断扩大，对牛顿法进行潮流计算提出了更高的要求。探讨5种改进牛顿法应用到大规模电力系统潮流计算中。经IEEE 300、Poland多个互联的大规模电力系统共6个算例分析表明，算法1和算法2改善了初值范围，同样的迭代次数下，收敛精度较经典牛顿法高，但计算时间较经典的牛顿法并未明显提高；算法3和算法4提高潮流计算的速度和收敛精度。经UCTE 1254病态系统测试，算法3较算法5能高效地处理病态潮流问题，因而更适合于大规模电力系统潮流计算。     

基于多种植被指数时间序列与机器学习的作物遥感分类研究

开展了基于多种植被指数(vegetation index,VI)时间序列和机器学习(machine learning,ML)算法的作物遥感分类研究。从Landsat-8 OLI与EO-1 ALI影像中提取了内蒙古五原县的时间序列数据。2颗卫星的参数类似,且它们联合提供了更多无云覆盖的数据。7种常用的VI从时间序列遥感数据中提取出来,以用作ML算法的输入。对比分析了SVM、RF、DT 3种ML算法对玉米、向日葵和小麦的区分效果。共选取了2 584个样本,其中1 556个样本用于算法训练。得到了127种VI组合作为输入时3种算法的分类精度。结果表明,SVM的分类效果优于另外2种算法;VI数目并非越多越好,综合考虑算法的精度和稳定性,3种VI可以取得最佳的效果;SVM+NDI5+NDVI+TVI是平均分类精度最高的组合,平均精度为91.97%。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

基于差分进化鲸鱼优化算法的森林冠层图像分割

针对森林冠层图像结构复杂，受光照不均匀，导致分割精度较差等问题，提出一种基于差分进化鲸鱼优化算法的冠层图像分割方法。首先选取多阈值Kapur熵作为适应度函数，应用鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）对阈值的搜索过程进行优化，代替传统遍历搜索机制，加强阈值搜索能力与效率。其次引入差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）进行混合，采用以种群平均适应度为评价指标的混合策略平衡2种算法，增强算法的局部搜索能力，实现更好地平衡探索与开发。最后通过对森林冠层图像进行阈值分割研究，在适应度值、PSNR、SSIM与计算时间上进行对比分析。结果表明，本算法可以获得更精确的分割阈值和更高的分割精度。     

遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究

传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制等条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法，由2个算例给予验证，并与线性最小二乘法和Gauss-Newton迭失法的结果作了比较，证明遗传算法是一种通用性较好的算法。     

基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用，以幼龄沉香为研究对象，运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割，对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果，提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析，同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明，1）大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割，大津法较K-Means算法分割速度快，但分割精度小于K-Means算法，在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2）提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%，可作为颜色特征；最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值，可作为形状特征，将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型，有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述，研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展，为精准林业提供参考。     

高维三次样条插值法在气动参数计算中的应用

根据一维三次样条插值算法能够达到二阶连续的光滑程度，将其扩展到高维插值，应用到由多自变量决定的气动参数计算。相对于高维线性插值算法，提高了插值精度，同时又避免了高次拉格朗日插值中的失真现象。并针对于高维三次样条插值算法，提出一种改进的边界条件，能够提高插值精度，简便工程应用。通过标准函数的数值试验，证明该高维插值方法及其改进边界条件对气动参数计算精度的提高是明显的。     

一种改进的互信息特征选取预处理算法

讨论了基于互信息的特征选取算法在文本分类中的性能问题，分析了利用这种特征选取算法存在分类精度不高的原因，认为互信息为负值的特征在分类中具有很重要的作用．在此基础上提出了一种基于互信息特征选取的改进算法，该算法加强了互信息为负值的特征在分类中的作用．实验结果表明，改进后的算法可以有效地提高文本分类精度。     

基于无人机低空遥感的水稻田间杂草分布图研究

目的 获取水稻田的低空遥感图像并分析得到杂草分布图，为田间杂草精准施药提供参考。方法 使用支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)和AdaBoost 3种机器学习算法，对经过颜色特征提取和主成分分析(PCA)降维后的无人机拍摄的水稻田杂草可见光图像进行分类比较；引入一种无需提取特征和降维、可自动获取图像特征的卷积神经网络(CNN)，对水稻田杂草图像进行分类以提升分类精度。结果 SVM、KNN和AdaBoost对测试集的测试运行时间分别为0.500 4、2.209 2和0.411 1 s，分类精度分别达到89.75%、85.58%和90.25%，CNN对图像的分类精度达到92.41%，高于上述3种机器学习算法的分类精度。机器学习算法及CNN均能有效识别水稻和杂草，获取杂草的分布信息，生成水稻田间的杂草分布图。结论 CNN对水稻田杂草的分类精度最高，生成的水稻田杂草分布图效果最好。     

基于组态王软件的小车运动控制系统设计

提供了一种基于自适应拉普拉斯变换有限差分方法来解决Black-Scholes 期权定价问题.相比较于传统的时间推进法，此方法在保证较高精确度和很好的收敛性的同时，还可以减少计算时间.这一精确有效的方法将通过数值实验来验证.     

明渠水力计算的不动点算法及其分析

本文依据不动点原理,讨论明渠水力计算中隐式高次方程和微分方程的数值算法,分析了作者构造的、适应牛顿迭代法的水力计算数值模式。数值试验表明:这些数值模式结构简单,收敛性质良好,计算简捷有效。     

基于监测数据的粮仓温度场数值仿真

粮仓温度场控制是保证储粮安全的一个重要因素,通过数值计算进行粮仓温度场数值仿真,对于优化粮仓设计、合理进行粮仓温度控制具有重要意义。在考虑粮仓温度传递机理的基础上,建立了粮仓温度场数值计算的数学模型,基于GEOSLOPETEM／W计算软件,根据粮仓温度场监测数据得到了粮仓温度场分布,提出了粮食储藏中的温度控制措施。     

双时间分裂法在成品油顺序输送中的应用

两油品间的混油过程是二维对流占优的扩散过程,常用的数值方法存在较大的数值扩散或较大的非物理性振荡现象。将特征线方法和有限差分法相结合,提出了一种求解对流占优扩散方程新的数值解法——双时间分裂法。该方法具有计算速度快、存储量小且无条件稳定等优点。应用该算法对成品油顺序输送中的混油进行了分析,对对流占优扩散方程进行了求解,数值计算结果与实际操作经验相符,合理地解释了混油的形成与发展问题。     

顺序输送新压能平衡方程与工况分析

在由泵站和管道组成的统一的水力系统中,管道消耗的能量必然与泵站提供的能量相平衡,即压能平衡.以科尔布鲁克公式为基础,摈弃了分区计算、混合摩擦区采用近似公式的传统压能方程,建立了新的系列化的顺序输送新压能方程,同时给出了用计算机进行解算的计算流程,可以不分区更准确地对顺序输送工况和最大可行流量进行求解.     

明渠非恒定急变流断波要素的计算

在数学推导的基础上 ,建立了工程实际中最为常见的棱柱体梯形断面明渠非恒定急变流断波要素的水力计算公式 ,并将其简化为关于波高的高次代数方程 ,采用二分法求其数值解。对文中提出的公式和数值解法进行了验证。结果表明 ,给出的求解公式及计算方法是正确的 ,且稳定收敛、迅速准确     

一种不使用导数的非线性方程求根算法

非线性方程求解是计算数学领域的一个基本问题。本文给出求解上述问题的一种新算法,该算法不使用函数的导数,在一定条件下具有2阶收敛速度,并给出了初步的实验结果。     

状态空间理论在水利工程中的应用

根据现代控制论中的状态空间理论、力学中的混合变分原理与哈密尔顿原理所建立的状态方程，结合水利工程中的典型结构，导出状态方程，并给出若干应用。文中介绍的一些数值结果，与其它方法解比较，精确较满意。     

Numerical transforms

Numerical computation of transforms is now widely practiced in science and industry and has been revolutionized by the development of fast transforms that make feasible computing projects that once could not be contemplated. The article discusses the significance of transforms in numerical work, defines the modern forms of several common transforms and their inverses, gives examples, and describes and gives references to methods of numerical evaluation.     

有害入侵植物控制的数学模型及模拟(英文)

由于远离原本的生活环境或天敌,使得一些植物生长速度过快,影响了当地环境,称为植物入侵。随着旅游和经贸的发展,入侵植物造成的危害将越来越严重,因此有必要定性定量地研究一种有效控制植物入侵的方法。该文对于有害植物入侵控制建立了早期和晚期的不同模型,通过计算机编程解决巨大的计算问题,得到模型的最优解,并通过最优解了解其实际意义。通过数值模拟以及讨论,说明入侵植物控制的量化研究实际的应用价值。