显著空间同位模式的多尺度挖掘方法

空间同位模式挖掘对于揭示地理现象间的共生、依赖规律具有重要价值。然而,空间同位模式挖掘中参数阈值缺乏先验知识,若设置不合理,挖掘结果中会遗漏重要的模式或包含冗余的、甚至错误的模式。为此,本文提出了一种基于模式重建的显著空间同位模式多尺度挖掘方法。首先,定义了互邻近距离指标,该指标可用来确定距离阈值的有效取值范围。进而,以模式重建为基础构建零模型,借助统计检验的方法来发现显著的空间同位模式,从而避免了兴趣度阈值的设置。最后,对空间同位模式进行多尺度挖掘,并引入生存期的概念对同位模式多尺度挖掘结果进行有效性评价。试验结果表明:本文方法可有效降低算法参数设置的主观性,从而提升空间同位模式挖掘结果的准确性和稳健性。

多层次空间同位模式自适应挖掘方法

空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。

CNC机床伺服系统中模糊自整定PID控制研究

在CNC机床伺服进给系统中,控制对象的位置、速度具有不确定性和非线性,很难去建立精确的数学模型,而常规PID控制器的参数无法随着被控对象参数的变化而及时调整。模糊控制降低了对被控对象数学模型的要求,只需把经验知识转化为控制策略,进而使模型难以确定的复杂系统得以有效的控制,模糊PID控制器结合了常规PID控制和模糊控制的优点,将其应用于CNC机床伺服进给系统中,在MATLAB环境下进行仿真分析,结果表明,模糊自整定PID控制器具有更好鲁棒性,改善了伺服进给系统的动态性能。

面状要素渐进式传输中几何信息传递状况的定量分析方法

渐进式传输是空间数据在网络环境下空间数据多重表达的重要传输方式,可以满足用户对空间数据不同层次细节信息的需求,提高地图网络服务的效率。对传输过程中信息传递状况进行定量分析有利于用户对传输过程进行实时控制。此处以变化累积模型为例,研究了面状要素的渐进式传输过程中几何信息传递状况的分析方法。首先,从空间认知角度基于面状要素的形状凸包分解,研究并提出了基于凸包的面状要素几何信息量度量方法。然后,分析了渐进式传输过程中空间信息传递状况,建立了渐进式传输过程的几何信息传递状况评价指标。最后,通过实验分析几何信息传递状况分析法的合理性,验证了几何信息量传递状况评价方法指导渐进式传输过程控制的有效性。

公路与环保

江泽民主席在“庆祝中国共产党成立八十周年大会上的讲话”中有这么一段话:“要促进人和自然的协调与和谐,使人们在优美的生态环境中工作和生活。坚持实施可持续发展战略,正确处理经济发展同人口、资源、环境的关系,改善生态环境和美化生活环境,改善公共设施和社会福利设施。努力开创生产发展、生活富裕和生态良好的文明发展道路。”这是重视环境和资源保护的问题首次写入重要的纲领性报告当中。

基于移动LiDAR点云数据的室内全要素三维重建

精确的室内三维模型在古遗产保护、公共场所的精细化管理和室内导航等领域有着重要作用,而激光雷达正被逐步应用到室内三维重建中。文中采用移动激光雷达对室内所有附属设施进行高精度激光扫描,得到融合CCD影像色彩信息的彩色点云数据。给出室内全要素三维重建的技术流程,并利用Autodesk CAD等三维建模平台对点云数据进行有效处理,最终得到高精度且带有大地坐标的室内三维模型。实验结果表明,采用移动激光雷达能快速获取高精度的室内三维点云数据。通过文中提出的流程,可快速得到真三维、真尺寸、真纹理的室内全要素模型。

公路工程建设的质量管理

由于改革开放的深入,国民经济高速发展要求公路的运输能力越来越大,施工单位要在众多的项目中取得胜利,需要在工程质量上下功夫,以质量取胜。本文通过对公路工程建设质量管理方法的论述,说明了工程相关人员在施工过程中要转变观念,强化质量检验,提高充实监理人员素质,创新质量管理机制,密切关注设计质量,这都是实施规范化的一线质量管理的关键。

基于NDVI时间序列数据的河南省植被景观时空变化分析

基于2010—2019年MOD13Q1数据,结合景观格局理论知识,采用sen+mk趋势分析了2010—2019年河南省植被景观的时空变化规律,并阐明了植被覆盖分布变化趋势与典型植被景观格局指数的响应关系。结果表明,在空间上,河南省植被覆盖呈现由西向东由南向北逐渐降低的分布规律。河南省植被覆盖年均趋势变化总体上为不显著退化。三种景观指数10年间变化趋势增加,植被受干扰程度增加,植被覆盖等级结构发生变化,植被覆盖变化趋势与所选景观指数变化趋势呈负相关。

加固的含砂低液限粉土收缩性能研究

利用新研制的收缩仪测定了石灰、水泥、粉煤灰等加固含砂低液限粉土类半刚性材料的干缩、温缩系数 ,分析了收缩机理及影响因素 .

“空间统计分析”教学研究与课程建设探索

“空间统计分析”是地理信息科学中的重要研究内容,也是测绘科学、遥感科学、地理信息工程等专业的基础性课程。文中通过梳理当前“空间统计分析”课程的教学现状,分析“空间统计分析”教学实践中存在的一些问题,提出教学改革思路,并对高等院校的“空间统计分析”课程教学改革进行若干建设探索,以改善“空间统计分析”课程的教学效果。

空间方向相似性二元组模型度量方法

针对方向关系矩阵模型对同一方向片区内方向变化识别能力不足、对不同方向片区间基准方向距离定义不完备、对任意方向关系矩阵间距离计算不够精确等问题,本文提出一种方向关系二元组模型,结合格网方向关系矩阵与质心方向关系矩阵,顾及对象的分布比例及质心位置变化,区分同一方向片区内的方向关系差异。同时,基于人类空间认知优化传统邻域图,建立适用于任意方向关系间基准距离度量的质心方向距离,通过EMD(Earth mover's distance)距离进一步提升方向关系二元组间距离计算的精确度。试验结果表明,本文方法简单可行,度量结果更符合人类认知,可应用于制图综合结果评估等任务。

高模量沥青混凝土在路面结构中的优化

为探讨高模量沥青混凝土在路面结构中的设置及使用情况,该文利用Bisar3.0软件对高模量沥青混凝土路面结构进行力学响应分析,进而得到了高模量沥青混凝土的合理设置层位与回弹模量.结论表明：高模量沥青混凝土可以有效地提高路面抗车辙性能,并建议设置在中面层,回弹模量取值在2 500～3 500 MPa范围之内,同时,在设置高模量沥青层的基础上不建议缩减面层厚度.

含砂低夜限粉土底基层加固技术研究

本文针对邯 (郸 )—临 (清 )公路工程中的低塑性粉土 ,选择了多种加固方案 ,测试了每种加固材料在不同龄期的各项力学指标 ,分析了其加固机理 。

高模量沥青混合料的路用性能评价

为全面分析高模量沥青混合料的路用性能,选取2种高模量添加剂分别形成高模量沥青混合料与普通沥青混合料进行路用性能的对比试验研究,包括水稳定性、高温稳定性、低温抗裂性及疲劳性能,试验分别为浸水马歇尔试验、车辙试验、弯曲试验及疲劳试验,通过残留稳定度、动稳定度、弯曲应变及疲劳寿命指标来评价及对比3种沥青混合料的路用性能。此外,还测试了3种混合料的动态模量,分析它们变化情况。研究表明:2种高模量沥青混合料比普通沥青混合料有更高的动态模量值、更优越的水稳定性、高温性能及疲劳性能;至于低温性能,则取决于外掺剂的类型。

地理空间关联模式的统计挖掘方法研究

地理空间关联模式是地理要素关系的一种重要表现形式,也是地理空间数据挖掘的核心研究内容,对分析地理要素/地理事件的分布模式、影响因素及演化趋势等有着重要的指导意义。目前,地理空间关联模式挖掘算法尚未能充分考虑地理空间数据的特性,挖掘结果缺乏有效评价与筛选,从而影响了挖掘结果的可靠性与可解译性。本文充分考虑地理空间数据特征对挖掘结果的影响,综合利用空间分析、时空统计、空间数据挖掘等理论工具,深系统地研究地理空间关联模式的统计挖掘方法,主要研究工作及创新之处包括:(1)深入探讨了地理空间关联模式挖掘的含义与特征,分析了地理空间认知理论、地理空间数据特征在地理空间数据挖掘中的重要作用,确立了地理空间关联模式挖掘结果的评价策略(即:显著性统计分析),并在此基础上构建了地理空间关联模式统计挖掘的基础性框架。

如何激发小学生学数学的兴趣

数学是一门逻辑性较强的学科，教材内容大都．是数字、概念、定量刻画等，比较抽象，缺乏语文教材中生动或感人的故事情节，学习起来往往会感到枯燥乏味。小学生天真、活泼，求知欲望强，教师通过恰当的教学方法与手段，很容易激发起他们学数学的兴趣，收到良好的教学效果。

顾及背景知识的多事件序列关联规则挖掘方法

事件序列关联规则挖掘旨在发现序列中不同事件在邻近时间域内的相互依赖关系,对于理解事件间的交互作用机制具有重要意义。然而,当前事件序列关联规则挖掘方法忽略了序列中事件的分布特征,支持度与置信度阈值参数设置困难,进而造成了挖掘结果的冗余或遗漏问题。充分考虑序列中事件的固有分布特征,定义了新的规则度量指标,并给出了一种顾及背景知识的多事件序列关联规则挖掘算法。实验结果表明,与当前经典的MOWCATL算法比较,此方法挖掘结果更加准确,且规则度量指标间的一致性更好,可有效改善挖掘规则冗余或遗漏问题。应用此方法对2013年冬季北京市PM2.5浓度与气象因素的多序列进行挖掘,发现PM2.5浓度与空气相对湿度的联系最为紧密,高湿、低温和弱风环境最容易导致高浓度PM2.5的形成。