基于CAI模式的调查数据质量控制

计算机辅助调查(CAI)改变了传统纸笔调查的数据收集过程,将数据质量控制提前到调查之前和调查过程中。丰富的并行数据的采集和应用极大地扩展了质量控制的方法,提高了数据质量控制的时效性和有效性。文章着重分析CAI模式下质量控制的方法及其对数据质量改善的作用。

多态并行机上的3D图形渲染

针对多态同构阵列处理器,提出一种图形算法并行化的实现方法。该方法通过分析图形流水线中渲染算法的控制依赖、数据依赖关系,并对各个算法计算量进行估计,利用多态阵列处理机的能够结合不同类型的并行计算的特点,以处理器的负载均衡为依据,实现图形渲染的并行化计算。实验结果表明,该方法所实现的加速比按线性增长。

一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正方法

为了解决在线油色谱受外界环境和设备误差影响导致数据失真的问题,笔者提出了一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正的方法。首先将支持向量机中的一组错误惩罚因子,不敏感参数和核参数作为萤火虫个体,通过萤火虫算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化。然后计算油色谱离线数据间的分段函数,当在线数据超出分段函数误差允许的范围时,认为在线数据异常。利用少数准确的油色谱离线数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线数据出现异常时,通过支持向量机回归模型对异常的在线数据进行校正。最后通过某台变压器油色谱的在线和离线数据对文中提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性。

关于成果地质资料社会化服务的理性思考

成果地质资料是公益投资形成的准公共产品,为社会提供服务是必须的。文章提出成果地质资料是信息化的产品、不完整的信息产品和准公共产品的特点;该产品提供社会服务具有服务面广、不可满足性、效果滞后性的特点。提出完善成果地质资料社会化服务,正确认识成果地质资料社会化服务存在的问题,严格成果地质资料汇交管理,大力扶持中介服务组织,解决社会化服务不足的问题,构建统一成果地质资料的社会化服务平台。

一种基于支持向量机增量学习的软测量建模方法

针对软测量模型在现场的失效问题,提出一种基于支持向量增量学习的软测量建模方法,将增量样本中违背Karush-Kuhn-Tucker条件的样本引入到工作样本集中,同时将非支持向量中到特征空间超球球心距离较小的样本剔除出工作样本集。并将提出的方法用于对二甲苯吸附分离过程中产品纯度的预测中。

使用七参数法实现WGS84经纬度坐标到北京54平面坐标的转换

简述了WGS-84坐标系、北京54坐标系以及WGS84经纬度坐标到北京54平面坐标的转换原理,并介绍了通过ArcGIS软件如何将矢量数据从WGS84经纬度坐标转换为北京54平面坐标。

GeoEast地震数据处理解释一体化软件系统V2.0

GeoEast地震数据处理解释一体化软件系统V2.0是在GeoEast V1.0基础上,优化和完善了系统软件平台的系统主控、信息通信、数据管理等功能,增加了地震数据处理、解释新功能,在超大地震数据管理、PC—Cluster集群系统高效计算、统一系统通信方面有创新性成果,形成了具有较完备的陆上和海上二维、三维地震资料常规处理解释功能系列,并在噪声压制、复杂区静校正、复杂构造成像、VSP和多波资料处理、小断层和裂缝识别、现代属性提取与应用等技术方面具有特色,可支持上百TB数据的处理与管理、上千CPU/GPU集群规模的并行处理以及上百平方千米二维、三维的联合解释和盆地级解释,有力提升了中国石油物探技术的国际竞争力,成为全球少数能够为油气勘探开发提供全面技术支撑的软件系统之一。

基于MIDAS-QR的均值-VaR参数化组合投资决策

文章将混频数据分析和特征变量参数化的思想引入组合投资决策,构建基于MIDAS-QR的M-VaR参数化组合投资模型与方法,克服了传统均值-VaR (M-VaR)模型忽略动态市场环境、混频数据信息和金融资产特征等方面的不足.文章的核心技术和主要创新在于:第一,利用频率对齐技术和多项式权重约束函数,将高频资产特征引入组合投资权重函数;第二,引入参数化组合投资策略,考虑金融资产特征变量并将其参数化,在M-VaR框架下构建参数化组合投资模型;第三,通过理论推导,将M-VaR参数化组合投资转化为MIDAS-QR回归问题,给出模型求解方法.选取中国股市行业板块指数进行实证研究,结果表明:文章在混频数据环境下构造的参数化组合投资模型,建立了组合投资权重与高频金融资产特征之间联系,增加了组合投资结果的可解释性;新模型能够充分挖掘高频特征变量信息,给出时变的组合投资权重,实现动态组合投资选择,获得了比其他模型更好的组合投资绩效;基于MIDAS-QR的求解方法,有效缩减了模型中待估计参数数目,能够解决大规模动态组合投资决策问题.