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公开(公告)号：CN115205528A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210824481.2
申请日：2022-07-14
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/13 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种用于面向地理对象影像分析的特征选择方法，能够模拟人工构建地物提取规则的过程进行特征空间优化，利用自创建评价指标实现特征去相关和特征子集优化，并给出了分类顺序和特征的软阈值，可直接作为输入来获取区域地表覆盖类型详细数据集。本方法相较于其他特征选择算法而言，使用了特征组合评价指标来构建地物分类规则的方式而非使用单个特征评价指标，构建的地物提取规则更加合理；使用隶属度函数结合软阈值来描述地物，而不是“非零即一”的分类准则，使得分类结果更接近人类的语言和思维方式。本发明实现过程简单，极大地减少了人工干预的影响，应用效果显著，可实现面向对象地物分类过程中的自动构建地物提取规则。
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公开(公告)号：CN108983230B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810520905.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 长安大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR方位向偏移的电离层层析构建方法，该方法基于原始SAR数据，首先采用距离‑多普勒成像原理实现三维SAR成像，其次分别获取差分干涉相位以及方位向偏移观测量，然后联合这两类观测量估计电离层相位屏，最后将电离层相位屏转化为垂直总电子含量变化量VTEC，顾及不同电离层高度的SAR影像即可实现电离层层析的构建。本发明所提供的方法能够实现高分辨率、高精度精细化电离层层析的获取，对深入认识电离层结构及其变化具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN108983230A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810520905.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 长安大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR方位向偏移的电离层层析构建方法，该方法基于原始SAR数据，首先采用距离-多普勒成像原理实现三维SAR成像，其次分别获取差分干涉相位以及方位向偏移观测量，然后联合这两类观测量估计电离层相位屏，最后将电离层相位屏转化为垂直总电子含量变化量VTEC，顾及不同电离层高度的SAR影像即可实现电离层层析的构建。本发明所提供的方法能够实现高分辨率、高精度精细化电离层层析的获取，对深入认识电离层结构及其变化具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN112926251A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110133359.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的滑坡位移高精度预测方法，针对传统乌鸦算法迭代效率差、过度拟合导致泛化精度低的问题进行了两点改进：1、乌鸦在没有领导者情况下，用乌鸦个体执行莱维飞行来取代随机搜索方式，有效地降低了乌鸦个体搜索的盲目性；2、为有效避免算法中存在的过拟合现象，针对支持向量机模型中的参数寻优问题，改变传统搜索算法中选取最优适应度值的方法，将常规支持向量机优化算法中以选取最小适应度值为原则修改为选取最优适应度值区间所对应的支持向量机最小参数值，通过基于改进的乌鸦搜索算法再对支持向量机参数进行优化。本发明方法有效改进高维滑坡位移数据搜索时的收敛效率，提高了支持向量机的回归精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN112131752A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011047884.8
申请日：2020-09-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拟准检定的超强崩溃污染率抗差估计算法，利用K均值聚类算法实现了任意粗差占比情况下对于拟准观测值的自动化选择，以实现粗差的粗识别，然后以拟准真误差作为抗差估计中等价权函数的初值进行迭代计算，以实现粗差的精识别和模型参数的超强崩溃污染抗差估计。本方法相较于常规抗差估计和基于残差中位数的抗差估计而言，可更加准确地实现对区域GNSS速度场中粗差数据的探测，实现区域地壳运动模型参数的超强崩溃污染率抗差估计，为后续进一步研究区域地壳形变特征提供更真实、更有价值的基础数据，为复杂场景中地壳形变监测数据的粗差探测和模型参数估计提供一种有效的处理方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109255426A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810940151.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 长安大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，针对利用粒子群优化算法在搜索计算断层参数过程中收敛速度慢且易陷入局部最优等问题，提出根据粒子进化速度和聚集程度适时进行动态调整惯性权重的值，并基于相似度的粒子群优化改进了粒子群算法早期易遗失最优点的缺点，将各粒子群分为三部分，有效提高了地质断层参数最优值搜索计算的收敛效率。本发明的模型结构简单，可操作性强，模拟效果好，可实现收敛速度、收敛精度上均优于常规及现有改进粒子群算法，有效避免了粒子群算法存在的诸多缺点。
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公开(公告)号：CN109255426B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810940151.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 长安大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，针对利用粒子群优化算法在搜索计算断层参数过程中收敛速度慢且易陷入局部最优等问题，提出根据粒子进化速度和聚集程度适时进行动态调整惯性权重的值，并基于相似度的粒子群优化改进了粒子群算法早期易遗失最优点的缺点，将各粒子群分为三部分，有效提高了地质断层参数最优值搜索计算的收敛效率。本发明的模型结构简单，可操作性强，模拟效果好，可实现收敛速度、收敛精度上均优于常规及现有改进粒子群算法，有效避免了粒子群算法存在的诸多缺点。
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公开(公告)号：CN101943757A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010282475.6
申请日：2010-09-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种GPS形变监测精度测试平台，包括边缘设置有角度刻度的基板，所述基板上设置有基座，所述基座上设置有以基座为中心绕所述基板边缘转动的活动杆，所述活动杆上设有位移刻度，所述活动杆上安装有沿活动杆移动的滑动块，所述滑动块上安装有测试台。本发明可方便监测GPS的形变如平面内直线位移变化和角度变化，且其结构简单、使用方便、测量精度高、测量稳定性和有效性强、生产成本低，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN109521444B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201811230539.0
申请日：2018-10-22
Applicant: 长安大学
IPC: G01S19/14
Abstract: 本发明公开了一种地壳运动GPS水平速度场自适应最小二乘拟合推估算法，兼顾考虑研究域范围尺度与不同协方差矩阵关系不合理因素，首先引入距离尺度因子构建高斯经验协方差函数，解决数据利用率问题，有效避免了互协方差负值对构建经验协方差模型所造成的影响；在此基础上，再通过进一步引入自适应因子来调整观测信息和先验信息对模型参数的影响不平衡性，解决观测值权阵与信号值的经验协方差矩阵方差因子协调一致性；本发明方法较常规以及仅顾及单一因素改进的最小二乘拟合推估法，可更加准确地对区域GPS速度场进行拟合推估，从而可更真实的反映出区域地壳构造运动特性，为后续进一步研究区域构造动力学特征提供更有价值的基础数据与参考。
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公开(公告)号：CN112926251B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110133359.6
申请日：2021-02-01
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的滑坡位移高精度预测方法，针对传统乌鸦算法迭代效率差、过度拟合导致泛化精度低的问题进行了两点改进：1、乌鸦在没有领导者情况下，用乌鸦个体执行莱维飞行来取代随机搜索方式，有效地降低了乌鸦个体搜索的盲目性；2、为有效避免算法中存在的过拟合现象，针对支持向量机模型中的参数寻优问题，改变传统搜索算法中选取最优适应度值的方法，将常规支持向量机优化算法中以选取最小适应度值为原则修改为选取最优适应度值区间所对应的支持向量机最小参数值，通过基于改进的乌鸦搜索算法再对支持向量机参数进行优化。本发明方法有效改进高维滑坡位移数据搜索时的收敛效率，提高了支持向量机的回归精度和泛化能力。
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