泥石流平均流速是防治工程设计的重要参数,其设计预测精度直接影响工程投资 。应用模糊优选神经网络模型,以模糊可变识别模型当优化准则参数等于 2,距离参数等于 1的特例为神经网络激励函数,研究隐含层在不同隐节点数情况下的泥石流平均流速预测精度,并以精度最高的隐节点数构建神经网络的拓扑结构,对云南蒋家沟黏性泥石流平均流速进行预测。研究结果表明,预测精度较高,有参考应用价值。

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一副人工或自动矢量化后的数据， 在正式应用数据之前， 应根据要求检查和修正各种拓扑错 误！地理数据是庞大和海量的数据，无乱是人为的还是自动的矢量化，都可以出现错误，对 于数据量很大的数据来说，检查和修正错误是一项枯燥复杂而且工作量很大的工作。 根据几年来摸索的出现经验，现总结几种方法和大家讨论，欢迎大家来参加讨论和指正！

提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.

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针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足，提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法，并给出了算法的详细推导过程。算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量。利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式，通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数，利用相位相关法求解图像间的平移转换参数。实验结果证明该算法理论推导正确，在有效景深范围较小情况下图像拼接准确，对于分辨率为640×480的输入数据，平均拼接速度能够达到26.8ms。

提出一种新的自适应粒子群优化算法, 以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题. 该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调整搜索范围、惯性权重相结合的改进策略, 数值模拟了将该算法应用于测量薄膜热物性时的多参数拟合, 结果表明该算法是可行和有效的.