面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

基于遗传算法的DSR路由协议的优化

AD HOC网络[1]是一种不需要基础设施的自组织和自管理网络,网络中所有的节点同时具有终端和路由器的功能.因此,网络可以通过节点路由发现机制转发分组,并进行路由维护.DSR是为AD HOC网络设计的路由协议,性能较优,但对延迟、带宽、丢包率等都没加限制,即无QoS支持.采用遗传算法对其进行路由发现的优化,使之具有QoS保障.并采用仿真实验对基于遗传算法的动态源路由协议与原有的动态源路由协议在延迟、投递率和网络开销等方面进行了比较,分析了改进后的路由协议对网络质量的影响.     

基于改进遗传算法的低能耗铣削参数优化

以铣削加工为例,建立了以铣削时间(加工相同体积的材料,铣削时间越小表示效率越高)和铣削能耗为目标的多目标优化模型,以主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度为优化变量,同时,铣削过程还要受到实际加工条件的约束,比如机床的额定功率和铣削力的约束.用改进遗传算法即多种群,即自适应度多种群遗传算法对该多目标模型进行求解,最后结...     

用基于遗传算法的BP神经网络识别牛肉肌肉与脂肪

利用遗传算法的全局搜索能力,改进标准BP算法随机选取初始权重的不足,并构建了3-12-1的三层遗传BP神经网络,进行了3次牛肉肌肉与脂肪像素的分类试验,研究用BP网络对牛肉肌肉与脂肪两类像素点进行识别的可行性。以像素点的RGB值作为BP网络输入向量,每次训练集样本数62,测试集样本数43。测试的最终结果为：训练集的样本识别率分别为100%、100%、98.3871%;对应测试集的样本识别率分别为97.6744%、97.6744%、100%。试验结果表明,尽管基于遗传算法的BP神经网络对训练样本集以及测试样本集的肌肉和脂肪的识别率均在97%以上,但由于牛肉图像像素值在颜色空间中比较分散,有利于聚类的规律性不明显,因而是否可用BP网络来完成肌肉与脂肪的识别,还需要在网络拓扑结构、训练样本集等方面进一步研究。     

考虑陀螺效应的动力总成悬置系统分析和优化

应用陀螺力学理论,对传统动力总成悬置系统的无阻尼动力学方程进行修正,引入陀螺矩阵,得到新的动力学方程。对新的动力总成悬置系统动力学模型进行计算分析,研究了陀螺矩阵对频域、时域响应的影响。使用遗传算法分别对修改前后的方程进行优化计算,并进行比较分析。结果表明,对于低转速发动机,曲轴转动的陀螺效应不明显,而对于高转速的发动机,陀螺效应不能忽略,应以考虑陀螺力矩的方程为基础进行设计分析。     

中国自然保护区基于社区的生态旅游发展研究

本文引入了国外基于社区的生态旅游这一新发展理念。然后分析了基于社区的生态旅游发展对我国自然保护区的意义。本文认为社区参与是自然保护区保护与发展的新范式,社区参与是自然保护区保护与发展的必然选择;从社区的角度来看,笔者认为基于社区的生态旅游有利于增强保护区社区的自我发展能力,促进旅游社区的可持续发展;基于社区的生态旅游是生态旅游的高级阶段。在基于社区的生态旅游利益主体分析的基础上,对中国基于社区的自然保护区生态旅游发展现状进行了深入研究,探讨社区参与能力的原因。最后,提出了提高社区参与能力,促进保护区生态旅游发展的几点建议。     

搜索引擎中遗传模拟退火算法的应用略论

搜索引擎在工作的过程中,不可避免出现一些新词、语义模糊解析的情况,如何有效地解决这一问题,成为优化搜索引擎的关键。将遗传算法与退火算法结合在一起,利用退火温度的控制,解决局部收敛最优解的问题,可以提高搜索引擎的搜索效率与搜索的准确率。对遗传模拟退火算法具体功能进行分析,探讨了其在搜索引擎中具体应用,详细地探讨了遗传模拟退火算法在搜索引擎中的应用流程。     

基于遗传算法的PVC企业生产计划的模糊优化

目前国内的PVC市场已经产能过剩,PVC企业只有利用产业链扩充,才能增强竞争力.投资生产PVC下游产品,必然涉及到生产计划问题.在复杂的市场环境下,许多数据的来源是不精确的,因此,本文应用模糊理论,建立了PVC下游产品生产计划的模糊期望目标规划模型,并设计了一种基于模糊模拟的遗传算法对模型进行求解,最后通过实例分析证明该方法的可行性和有效性.该方法不仅能够降低企业获取信息的成本,更能真实的反映实际情况,对我国PVC企业的发展具有现实意义.     

基于创新视角的当前基层国土资源管理困境及对策

基层国土资源所根植农村,面向群众,面向社会,是国土资源部门履行管理职能的“前沿阵地”,任务艰巨,责任重大.本文基于创新视角研究了当前基层国土资源管理困境及对策.     

基于GS的降雨径流预报方法研究

为满足降雨径流预报的需要，研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法；提出了基于遗传算法的神经网络模型，该模型提高了神经网络的训练精度和效率，将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平；提出了结合地理信息系统流域降雨径流预报，通过GIS对降雨信息的处理，提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度；通过实例分析，验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。