一个基于TOPEX卫星极端海面风速预测的海洋地理信息系统

在基于 TOPEX卫星数据建立全球极端海面风速预测模型的基础上 ,开发出用于极端海面风速预测和可视化预测结果的海洋地理信息系统 (MGIS)。并论述全球极端海面风速预测的意义和 MGIS在预测过程中的重要性及必要性 ;给出全球极端海面风速预测的统计模型 ;简述极端海面风速预测海洋地理信息系统的结构、工作流程和功能 ;同时 。

一种海洋遥感图像中尺度涡的自动检测方法

基于遥感图像涡区域检测边缘一般是由近似椭圆的分段圆弧曲线所构成的特点 ,提出一种“由粗到细”的海洋遥感图像中尺度涡计算机自动检测方法。首先对检测边缘利用曲线拟合和局部区域Hough变换的方法产生候选子区域 ,然后仅仅针对候选子区域利用局部区域图像灰度分割确定出涡的区域。实验结果表明所提出的方法可以完成处于成熟期。

二次滤波法提取图象边缘信息方法及其应用

提出噪声图象边缘信息提取的一种实用方法。该方法以锐化处理结果为基础，二次滤波完成图象预处理。研究表明，单纯对噪声图象进行锐化处理，只可增加视觉感观效果，不会使边缘提取效果增强；必须对锐化结果再次进行滤波处理后，才可获得满意的边缘信息。

实时处理三维视觉信息的DSP实现方案

在三维视觉系统中 ,采用数字信号处理器 ( DSP)对三维视觉信息进行实时处理 ,可以提高处理三维视觉信息的运算速度。在实时采集处理系统的实现方案中 ,信号采集子系统与 DSP之间的数据通信方式 ,实时采集处理系统与 PC机之间的数据传输方式 ,也是影响三维视觉系统信息处理速度的两个重要因素。该系统采用双端口 RAM和中断方式进行数据传输 ,实现了信号采集子系统与 DSP、实时采集处理系统与 PC机的并行处理 。

青岛市区道路交通噪声及其控制对策研究

本文介绍了青岛市区道路交通及其噪声特点，分析了构成青岛市区道路交通噪声的主要影响因素，指出必须在合理规划道路、科学交通管理的基础上，采取相应的降噪技术措施，才能确实达到控制道路交通噪声的目的。

环胶州湾公路(陆域)建设工程环境影响预测

提出环胶州湾公路陆域部分的环境影响评价,指出交通噪声和汽车尾气对公路沿线环境的影响,并按环保要求论证了该公路走向选线的合理性和设计的可行性。

一种测量海洋辐照度的自动量程切换的电流/电压变换电路

介绍一种测量海洋辐照度的自动量程切换的电流一电压变换电路，阐述其结构原理、硬件实现及应用结果。

青岛海滨疗养区环境噪声中的海浪声研究

本文提出海滨疗养区环境噪声为海浪声与海浪声为OdB时的环境本底噪声的合成,并介绍一种调查观测和实验方法,来分析海浪声L′及其对人的影响,着重分析了疗养房间开窗期间(5—9月份)海浪声与近岸风浪、涌浪、地形,海浪声强度、频谱与人的感受关系,研究结果表明,疗养人员对一般海况下的海浪声有好感和不受影响者在98％以上,影响睡眠的海浪声的发生率仅占2％以下,从而得出一般海浪声不应视为噪声且对人们有一定益处的结论,提出海滨疗养区环境噪声评价标准的建议。

海洋调查数据的可视化建模及实现方法

科学计算可视化作为新一代的分析工具 ,正在进入物理海洋学领域。文中介绍对海洋调查数据进行可视化的关键问题——数据建模 ,并从分析海洋调查数据的特点出发提出针对海洋研究中可视化建模的原则和有效途径 ,给出相关的实现方法。其中 ,重点讨论局部体样条建模中必须面对的区域分割优化问题 ,引入遗传算法并给出较好的解决方案。

海洋声传播二维PE算法对海底边界条件的改进处理

运用海洋声传播二维 PE算法对不规则海底边界条件的处理 ,作者提出 1种改进方法 ,即利用抛物方程和界面边界条件 ,对界面附近的抛物方程的差分形式进行修正 ,以考虑复杂海底边界的影响。通过实际的数值计算表明 ,运用该方法计算声场 ,在提高计算精度方面起到有益的作用。

动态环境中基于模糊概念的机器人路径搜索方法

本文提出一种基于模糊概念的动态环境模型 ,以及在此模型基础上的机器人路径搜索方法 .这种方法利用动态环境中物体的运动信息进行局部搜索 .通过计算机模拟实验 ,证明这种方法在移动障碍和移动目标的环境中能有效的实现机器人避碰和导航 .

GPS技术在城市交通状况实时检测技术中的应用

该文介绍 1种检测城市交通状况的新方法。在利用 GPS对车辆的定位与导航的基础上 ,进一步利用 GPS提供的即时速度和准确的时间信息 ,通过数学建模 ,得到交通流量、平均车速、行程时间、车道占有率等一系列重要交通状况信息 ,以实现交通状况的实时检测 ,为城市交通管理系统智能化的实现提供必要保证。

一种基于BP算法学习的小波神经网络

为发展 Szu的基于信号表示的小波神经网络 ,提出一种多输入多输出的小波网络模型 ,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用 Sigmoid激励函数 ,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力 ,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。

一种基于遗传算法的小波神经网

网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题。将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA)。三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明,遗传算法小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局快速寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法。

基于神经-模糊方法的单料烟感官质量评价专家系统

作者通过对单料烟评吸的结果与理化测定的指标参数进行分析 ,结合专家经验并采用神经 -模糊方法 ,提出一种基于单料烟的理化指标对各感官参数进行分类、分级 ,建造单料烟感官质量评价专家系统的方法。实验表明 ,该系统具有学习与知识提取能力 。

微机数据采集系统设计与实现

讨论了在空调器焓差法试验中,利用微机在多种不同仪器、仪表同时使用的环境下进行高速数据采集与处理的技术和方法。

基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构

探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用 ,通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子 ,比较了小波神经网络与 ML P的逼近和收敛性能 .对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进 ,利用连续 3次样条小波和正交 Daubechies小波代替 Haar小波对时间序列做小波分解 ;用改进的学习算法训练网络 ,并应用到混沌序列相空间重构中 .实验结果表明 ,小波神经网络比 ML P和 ARMA模型具有更强大的逼近能力 ,因而十分适合应用于时间序列分析中 ;多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具 .

色散缓变光纤中交叉相位调制不稳定增益谱

从非线性薛定谔方程出发得到了色散缓变光纤中交叉相位调制 (XPM )不稳定性的增益谱。结果表明 ,XPM产生的调制不稳定性既可以在光纤反常色散区产生 ,也可在正常色散区产生 ,反常色散区的增益谱宽比正常色散区宽 ,且色散缓变光纤中XPM不稳定增益谱宽比普通光纤中XPM不稳定增益谱宽宽 ,增益峰值高。色散缓变光纤是XPM调制不稳定性的较好色散介质。

多障碍环境中基于增强式学习的势场优化和机器人路径规划

该文把增强式学习方法应用于多障碍环境中机器人路径规划 ,并将增强式学习和路径规划相结合 ,通过工作空间势场的自适应优化学习 ,实现机器人的全局路径规划 ,即得到从任何初始位置开始的最优路径。与传统的人工势场方法相比 ,该方法避免了势场中局部极小点所引起的陷阱区域 ,并且所得到的路径具有最优特性。计算机仿真实验结果表明 。

油井参数声传输及井下发射控制

介绍一种油井井下参数（压力、温度）无线测试的数据信息传输方法及井下发射装置低功耗控制电路。在不停产的情况下，对井下参数进行长期监测，获得确切可信的第一手资料以便对油井施行相应的增产措施。