基于DS算法下耕种区重金属Cd污染的反演研究

传统的重金属元素测定需要耗费大量的人力物力而且效率低下,因此需要采用更便捷与快速的手段获取土壤的重金属含量值。目前在遥感中,可以利用光谱的特征波段反演出重金属含量值,能够做到以点带面,并且实现大面积的重金属反演,这是传统土壤重金属含量测定手段无法实现的。以保定市安新县某耕作区为研究区,采取了97组样本点。利用DS算法对野外原位光谱进行校正,再经过微分、包络线去除、倒数的对数等预处理,让野外原位光谱直接参与重金属反演模型的构建。结果表明:在研究区内,基于DS算法下的提纯光谱与重金属Cd含量之间有较好的相关性。DS算法能够在一定程度上减少外界环境对野外原位光谱的影响,提高光谱的信号质量。在四种光谱预处理中,一阶微分参与建模的反演精度最高(R 2可达到0.7044,RMSE为0.09819),为该研究区内重金属Cd元素的最佳反演模型。该模型方法能够有效估测该研究区内的重金属Cd含量,实现了野外原位光谱直接参与模型构建并且有效反演重金属Cd含量值。

DS算法在近红外光谱多元校正模型传递中的应用

模型传递问题是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题。模型传递通过在同一型号的两台仪器之间寻求一种变换关系,使得在一台仪器上建立起的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测。文章将直接校正(direct standardization,DS)算法应用于化学计量学多元校正中的模型传递,并研究了模型转换集样品的选择方法。在两台AOTF近红外光谱仪上进行了模型传递实验,首先采用Kennard/Stone算法选择转换集样品,然后采用DS方法进行模型传递。实验结果表明采用DS算法取得了较好的模型传递效果。DS算法不仅可以应用于不同仪器之间的光谱分析模型传递,而且该方法对于同一仪器的长时间漂移或者由于部件的更换、测量环境的改变等引入的光谱差异校正也是适用的。

应用DS算法消除室内几何测试条件对土壤高光谱数据波动性的影响

土壤高光谱遥感是土壤近地传感器(Proximal Soil Sensing)研究的重要方向,具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,可以高效地分析和估算土壤属性参数.土壤高光谱数据的采集在室内较野外容易控制环境因素(如土壤水分、土壤表面属性等),获取数据更加稳定且具有可重复性,因而,基于室内高光谱数据反演土壤属性参数在国内外已形成较为成熟的理论.但是,室内土壤光谱数据的采集方法缺乏统一的标准体系,限制了光谱数据的共享,关键的几何测试条件不同而引起的光谱差异也未能消除,导致不同几何测试条件观测的光谱数据所建模型的传递效果较差.该研究以江汉平原公安县的36个土壤样本为研究载体,通过在室内环境下设置光源入射角度(A)、光源到土壤表面距离(L)、探头到土壤表面距离(H)3个几何测试参数的不同梯度组合,采用ASD FS3地物光谱仪获取27个组合的光谱数据,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立27个参数组合的土壤有机质含量(soil organic matter content,SOMC)的反演模型,分析不同参数组合对土壤高光谱数据离散性的影响,确定1组理想的几何测试参数组合用于其他26组参数的模型传递研究,探讨直接标准化(Direct Standardization,DS)算法在消除其他26组参数组合光谱差异方面的可行性.研究表明,A30L50H15是室内较为理想的土壤高光谱的几何测试参数组合;L对土壤光谱反射率的影响没有明显的规律,而土壤光谱反射率随A增大而增大、随H增大而降低;经过DS算法校正后的其他26个参数模型的验证RPD值均增加到5.54,基本无光谱信息的丢失,模型稳定,有效的解决了不同几何测试参数之间光谱数据的差异性问题.

基于DS算法的玉米近红外定性分析光谱校正方法研究

从校正的角度出发,研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象,针对数据采集时间不同带来的模型失效问题,借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的思想,将直接模型传递(Direct Standardization)算法用于校正同一仪器不同时间采集的光谱,使得一次建立的品种鉴别模型,能用于其余时间测试数据的鉴别。首先采用Kennard/Stone算法在主光谱集中选取校正样品集,按照对应的编号从从光谱集中取出对应的数据,然后对校正样品集采用DS算法求取两组数据间的变换关系,再对剩余的从光谱集进行相应的变换得到适用于模型的光谱。实验中对比了校正样本数和模型校正位置对校正结果的影响,分别从品种定性鉴别准确性和校正前后主光谱数据和从光谱数据分布距离两方面分析了实验结果。结果表明,该方法能有效地解决同一仪器随着采样时间推移产生的光谱偏移现象,对采样时间不同的测试集均得到较高的识别率,提高了模型的鲁棒性和适用范围,由实验结果可见,校正位置处于特征提取之后时,校正效果最佳。

基于DS算法的雷达目标识别方法研究

主要目的是为解决干扰存在下不同类型传感器、不同格式信息之间的融合问题,设计了一种较为有效的融合算法,来对敌方的危险目标进行识别;主要方法是把神经网络改进的BP算法与Dempster—Shafer(D—S)证据理论相结合,将来自于各种传感器探测设备多次观察所得到的数据,经过神经网络后,得到基本概率附值,然后利用DS证据理论进行实时的时域和空域融合,从而达到准确的目标识别;仿真结果表明该算法在有效提高识别概率的基础上,大大提高学习速度,结果可行。

求解广义背包问题的贪心DS_BPSO算法

首先针对演化算法求解背包问题定义了贪心变换的概念,并给出了该变换的一种有效实现算法;然后将此算法与文献[5]中提出的具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(DS_BPSO)相结合,提出了一种解决广义背包问题GKP(General Knapsack Problem)的快速算法:基于贪心变换的DS_BPSO算法(GDS_BPSO)。利用该算法求解文献[3,6]中的著名背包实例,给出了该背包实例的目前最好结果。此外,对于随机生成的大规模背包实例,通过与文献[3]中的HGA算法对比计算表明:GDS_BPSO算法是求解广义背包问题的一种高效方法。

DS算法实现的一种改进

浙江大学人工智能研究所（杭州 ３１００２７）摘要：文章针对 ＤＳ算法实现过程中存在一种无法进行 Ｄｅｍｐｓｔｅｒ合成的问题，即规一化常数Ｎ为 ０的情况，给出一个实例，并提出了解决方法。结果表明这种方法在某些特定应用领域是有效的。

基于多元优化算法和DS证据理论的电力缺陷等级确定方法

当前由运维人员评判的电力缺陷等级,判别准确性和一致性无法保障,影响电网维护工作的开展及缺陷的及时消除。故此,本文提出了一种基于多元优化算法(multi-variant optimization algorithm,MOA)及DS证据理论的电力缺陷等级确定方法。此方法首先基于训练集建立的词向量表加权得到各缺陷描述的向量表达,同时根据灯色缺陷等级辨识对应权值表将实验数据中的红绿灯信息向量化;然后使用MOA算法寻找向量化训练集数据的最优搜索半径区间;最后使用DS证据理论决策融合测试集在最优搜索半径区间内的50次MOA判别结果。实验结果表明,本文所提方法的判别准确率、召回率和F值均优于传统的k-means模型,验证了本方法在电力缺陷等级确定中的有效性和可行性。

一线总线结构的DS18B20的序列号搜索算法研究

针对基于一线总线结构的多个数字式温度传感器DS18B20的64位序列号搜索算法进行探讨,建立二叉树的数据结构模型。根据DS18B20的搜索特性,提出一种新的搜索算法,给出详细的程序流程图,并对该算法进行验证。较之传统法的搜索算法,该算法思路清晰,程序简捷,运行时间稳定,不仅大大减少程序存储空间,而且有比较可观的搜索效率,具有比较高的工程实用价值。

基于DS扩频信号的自适应门限双积分滑动相关捕获算法

提出了一种基于直接序列扩频信号的双积分滑动相关捕获算法,同时使用两组相关器联合进行码相位的捕获,捕获的门限采用CAFR(常虚警率)自适应控制方式。文中给出了这个捕获方案的数学模型,并进行了具体分析。实验表明,利用FPGA实现这种捕获算法,不仅具有较高的性价比,而且衡量PN码捕获的最关键指标平均捕获时间也大大少于常规捕获方法。

一种多入多出DS/CDMA系统中的半盲多用户检测算法

多用户检测技术是DS/CDMA中的一项关键技术,而天线阵的广泛应用也促使对多入多出系统的研究。该文将两种技术结合在一起,考虑到基站在一般情况下总是知道本小区的多个用户的扩频码,在此半盲意义下研究了将子空间方法应用于多用户检测的技术。这种技术可适用于低速移动台在慢衰落信道下的盲检测。仿真结果表明这种算法相对于只利用一个用户的扩频码的盲检测算法性能有相当大的提高。

基于DS18B20和最小二乘算法修正的测温系统的设计

本文介绍了以STC89C52单片机和达拉斯半导体公司研制的数字式温度传感器—DS18B20为核心器件的高精度测温系统的设计,并利用最小二乘算法结合更高精度的温度计MS6506对其进行温度系数修正,使误差范围由原先的±0.5℃降到±0.1℃以内。在计算修正系数时,借助Matlab工具进行矩阵运算。本系统稳定,价格低廉,精度高,可广泛应用于多种领域。

温度传感器DS18B20序列号批量搜索算法

单总线温度传感器DS18820采用单总线接口技术，使系统布设传感器线路少、连接方式简单。每个DS18820都有唯一的64比特（包括8比特的CRC码）序列号，用以区别单总线上不同的温度传感器，对其访问有特殊的协议和严格的时序。在多点温度检测系统应用中，单总线上连接着批量（多个）传感器，系统必须掌握每个传感器的序列号，以实现对各个传感器的操作。DS18820温度传感器内置温度报警电路，温度超出设置的上、下限温度时，将置报警标志。对总线进行报警搜索，实际上是对报警传感器序列号的搜索。方便、快速地搜索到传感器的序列号可以提高系统性能。

DS/CDMA系统决策反馈多用户检测算法之实验研究

多用户检测技术 (MUD)是第三代移动通信系统IMT - 2 0 0 0中的一项关键技术。本文对非线性多用户检测器中盲自适应决策反馈检测器 (DFBD)进行了性能分析和计算机仿真。通过与盲自适应多用户检测器 (DB)及解相关决策反馈多用户检测器 (DDFD)的比较 。

S/B和DS算法校正土壤水分对土壤有机质近红外光谱预测的影响（英文）

土壤水分对近红外光谱表现出强烈的吸收和对土壤有机质含量的预测造成干扰。研究选择41个样本作为校正集和9个样本作为预测集,所有样本做不同含水率(5%,10%,15%和17%)的处理。采用S/B和DS算法分别对预测结果和全光谱进行校正,消除土壤水分的影响。结果得出预测结果偏差减小和模型预测性能得到改善,Rp高于0.89和RMSEP低于0.885%。研究表明S/B和DS算法能有效消除土壤水分的影响和提高土壤有机质预测的准确性。

基于三证据DS理论的双模式地图匹配算法

针对用于地图匹配的DS证据理论中证据过少导致匹配结果不稳定的问题,提出一种新的双模式地图匹配算法。采用方向、距离、历史3个证据进行证据融合,利用线性拟合优度进行结论论证,通过检验输出投影结果。由于一种匹配模式不能适用于所有类型的道路,因此对道路结构进行划分,分别使用路口模式和路段模式进行匹配。实验结果表明,与传统DS理论地图匹配算法相比,三证据DS理论双模式地图匹配算法匹配准确率更高,匹配时间缩短近1/3。

一种解Dantzig-Selector模型的快速分解算法

基于增广拉格朗日法提出了一种快速分解算法求解Dantzig-Selector模型.与经典的乘子交替方向法相比,新算法的每个子问题都具有更简单易行的迭代格式.通过测试两种不同类型的随机数据,相应的数值计算结果表明,算法在CPU运行时间方面有较明显的优势.

基于SPDS算法神经网络的CDMA多用户检测

针对基于单参数动态搜索(SPDS)算法的神经网络应用于DS-CDMA通信的多用户检测的问题,先给出了在同步高斯信道下运用三层基于SPDS算法的神经网络解调扩频信号的结构框图,然后给出了SPDS算法的优点和具体实现步骤,并分析了基于这种网络进行多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果表明,无论是抗多址干扰还是抑制远近效应,基于SPDS算法的神经网络接收机都明显优于传统接收机和普通BP神经网络接收机。

多传感器数据融合中基于目标识别的DS算法研究

由于多传感器数据中对目标的描述通常存在或多或少的模糊、相驳、遗缺等现象 ,在多传感器数据融合处理中如何对目标进行有效可靠的识别 ,是一个备受关注的难题。本文对多传感器数据融合处理中基于DS算法的目标识别问题进行了较深入的探讨 ,利用DS算法对不确定性信息的推理判断机制 ,为解决上述难题提供了一种有效的方法。