一、关系映射反演原理及其应用（论文文献综述）
江克贵[1]（2021）在《基于InSAR技术的矿区地表三维变形动态监测方法及废弃矿井采矿时空特征探测方法研究》文中认为自上世纪以来,煤炭作为主体能源担负着国家能源安全和经济持续发展重任。大规模高强度的煤炭资源开采会引发一系列矿山地质环境灾害问题,如含水层破坏、山体滑坡、地表塌陷和建构筑物损毁等。而合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR）作为一种新型主动式地地表变形监测技术,其具有全天候、全天时、成本低、覆盖范围大、时空分辨率高等优势,近年来被大量学者广泛的应用于矿山变形监测,很好的弥补了传统监测方法的缺陷,D-InSAR技术为矿区变形监测与预计提供了全新的手段。首先,通过分析传统方法在概率积分参数反演中存在诸多不足,借鉴于智能优化算法广泛应用于求解高度非线性函数的经验,开展了烟花算法改进及其在概率积分参数反演中的应用研究。然后,针对D-InSAR技术运用在煤矿地表三维变形监测的难点,开展了顾及D-InSAR监测特性的煤矿地表三维变形动态监测方法研究;另外,针对常规地表移动观测站变形观测成果无法估计松散层、岩层的边界角和移动角参数的问题,提出了基于抗差估计理论的地表移动盆地边界角量参数分离方法研究。最后,针对制约关闭、废弃矿井资源开发利用的采空区时空特征精准探测存在的问题,开展了基于InSAR技术的废弃煤矿采矿时空特征探测方法研究。综合以上三方面研究,主要取得以下研究成果:（1）构建一种基于改进烟花算法的概率积分参数反演模型（MIFWA）。在系统分析烟花算法（FWA）优缺点的基础上,对FWA算法的寻优收敛速度、算法在最优点处的挖掘能力、爆炸火花的开采性和勘探性、消除虚假收敛方面进行了改进,提出了一种改进烟花算法（IFWA）;接着,通过进一步融合开采沉陷规律和概率积分法模型,构建了 MIFWA模型。实验表明:MIFWA模型在精确性、稳定性上均优于MFWA,MIFWA反演参数的平均相对误差为0.15%,且具有较好的抗差和抗观测点缺失的能力;此外,基于D-InSAR矿山变形观测技术也能较好地融合改进烟花算法进行求参。最后将MIFWA模型应用在淮南矿区顾桥煤矿1414（1）工作面的开采沉陷预计参数求解中,获取的概率积分参数为q=0.97,tanβ=1.98,b=0.41,θ=89.08,S1=-5.94,S2=-14.89,S3=51.66,S4=30.55,下沉和水平移动拟合中误差为 107.13mm。（2）提出融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法。顾及D-InSAR难以获取快速大梯度变形的特性,选取边界拟合度较好的Boltzmann函数模型,结合Knothe时间函数,构建一种BK模型;然后,考虑到D-InSAR时空基线失相干和自身监测原理的限制,在特殊采矿环境下,D-InSAR往往仅能获取地表沿LOS向的短时段一维变形量,因此,本文构建一种适应短时段单视线向变形的适应度函数,进而构建三维变形动态监测方法。实验表明,构建方法能够可靠准确的反演出全部开采沉陷动态预计参数,求参相对误差在0.1 1%～7.51%之间,在大变形区域,构建方法监测的下沉和水平移动与真实值一致,且具有良好的抗差性能。将构建方法应用于淮南顾北煤矿13121工作面,实现了矿区地表短时段D-InSAR一维LOS监测向三维变形动态监测转化,验证了基于D-InSAR技术的煤层地表三维变形动态监测方法的可靠性与科学性。（3）提出一种基于选权迭代最小二乘的地表移动盆地边界角量参数分离方法。首先构建一种地表移动盆地边界角量参数分离模型,然后通过引入Hampel和IGG两种选权的方法,多次迭代求取参数最优值。顾桥、顾北矿的工程实验结果表明:Hampel法的参数估计精度优于4°,IGG法参数估计精度优于1°;基于IGG选权迭代最小二乘估计顾桥、顾北矿的地表移动盆地边界角量参数分别为:φ0=48.02°、φ=64.47°、β0=48.19°、β=69.18°、y0=48.20°、γ=70.01、δ0=35.32°、δ=49.92°。（4）建立基于InSAR技术的废弃煤矿采矿时空特征探测方法。首先利用8个井下时空特征参数刻画了废弃煤矿采矿历史活动;根据动态概率积分模型,将井上下采动关系抽象成数学模型;然后,通过Boltzmann函数拟合,及动态概率积分参数变动趋势及敏感性分析,将未知动态概率积分参数转化为可求量,构建了地表移动变形和地下时空特征参数的采动关系模型;最后,引入的改进烟花算法,建立废弃煤矿采矿时空特征探测方法。真实数据实验表明,构建方法求取井下时空特征精度较高,为需要反演采矿历史活动（开采时间,开采位置,采煤空间信息等）的废弃煤矿提供了一种全新的思路。模拟实验结果发现,在模型参数保持无误差的情况下,构建方法能够较好的融合D-InSAR变形观测技术,反演的井下时空特征参数精度较高,反演时序地下采矿活动与实际一致（相对误差在0～21.0%范围内,平均为5.0%）。图[40];表[19];参[123]
李久辉[2]（2021）在《地下水LNAPLs污染溯源辨析》文中研究指明石油及石油类产品往往会由于处理不当或突发事故等原因,泄漏并进入到含水层中,对地下水造成污染。与地表水污染不同,地下水污染埋藏于地表面以下,存在并运移于岩土的空隙介质之中,具有存在的隐蔽性和发现的滞后性等特点,因此即使发生了污染,通常也难以被及时发现,导致人们对于含水层中的污染源信息缺乏了解和掌握。这给地下水污染肇事者责任认定、污染风险评价、污染物质运移预测和污染修复方案设计都带来了很大的困难。因此,开展关于地下水污染溯源辨析的研究至关重要。地下水污染溯源辨析是指在资料收集、野外现场调查和定性分析等辅助工作的基础上,利用有限的现场实测监测数据（水位和浓度）,对刻画地下水污染的数值模拟模型进行反向求解,从而确定含水层中污染源的信息,包括污染源的个数、空间位置与释放历史等。地下水污染溯源辨析属于数理方程反问题,常常具有不适定性与非线性的特点。目前,地下水污染溯源辨析仍处于发展阶段,有关地下水轻非水相流体（Light non-aqueous phase liquids,LNAPLs）污染的溯源辨析研究更是鲜有报道。LNAPLs大多具有低水溶性、高毒性、比重小于水、容易挥发扩散、易被微生物降解的特点。进入地下水后会对用水安全及生态环境造成危害。因此,制定合理高效的LNAPLs污染修复方案对LNAPLs污染进行修复显得格外重要。然而,辨析和掌握含水层中LNAPLs污染源的信息是制定污染修复方案的重要前提。因此,进行地下水LNAPLs污染溯源辨析研究具有重要的理论意义和实际应用前景。本文采用理论分析与实际例子相结合的研究方式,通过模拟-优化方法、最优互补降噪方法、人工智能集对替代模型、自适应混合灰狼优化算法、蒙特卡洛方法等多种理论与方法的综合运用,对地下水LNAPLs溯源辨析研究前沿中仍待解决的科学问题开展深入研究,拓展和丰富地下水污染溯源辨析的理论、方法和技术内涵。首先,在进行资料收集、野外现场调查和定性分析等辅助工作的基础上,根据研究区的具体条件,对研究区的地质及水文地质条件进行概化处理,建立研究区的概念模型。充分利用前期工作成果,对待求的含水层参数和污染源信息赋予初估值,初步建立刻画污染物质运移的地下水LNAPLs污染多相流数值模拟模型。之后,为了改进对动态监测数据降噪处理的效果,本文基于经验模态分解方法、集合经验模态分解方法和互补集合经验模态分解方法,构建了最优互补降噪方法,再将其应用于假想例子动态监测数据的降噪试验,对其适用性和有效性进行分析后,将其应用于实际例子动态监测数据的降噪处理,为后续研究奠定坚实基础。然后,采用敏感性分析方法,筛选出对多相流数值模拟模型输出结果影响较大的模拟模型参数。将筛选出的模拟模型参数和地下水污染源信息都作为待求变量,并运用拉丁超立方抽样方法在其取值范围内进行抽样。把抽样得到的样本依次输入到多相流数值模拟模型并进行正演计算,以获得训练样本与检验样本。运用训练样本与检验样本分别对长短期记忆神经网络替代模型和深度信念神经网络替代模型进行训练与检验。通过调整神经网络结构的深度、超参数、权值和偏置,提高替代模型对具有复杂非线性映射关系模拟模型的逼近精度。为了使长短期记忆神经网络替代模型和深度信念神经网络替代模型发挥自身优势,基于上述两者建立了人工智能集对替代模型。将人工智能集对替代模型与基于其他单一方法的替代模型进行对比,分析人工智能集对替代模型的精度和适用性。最后,建立非线性规划优化模型,并将人工智能集对替代模型作为等式约束条件嵌入到优化模型中。探索非线性规划优化模型的有效解法,在传统灰狼优化算法中引入莱维飞行随机游走策略、Metropolis接受准则和自适应权重策略对其进行改进,构建了自适应混合灰狼优化算法。应用自适应混合灰狼优化算法求解优化模型,获得模拟模型参数和污染源信息的辨析结果。同时对自适应混合灰狼优化算法的适用性进行分析。另外,在获得模拟模型参数辨析结果的基础上,对模拟模型参数取值给予随机扰动,通过蒙特卡洛方法和模拟-优化方法综合运用,分析模拟模型参数的随机变化对地下水LNAPLs污染源辨析结果的不确定性影响。得到污染源位置和污染物质泄漏量的数字特征、概率分布和不同置信水平下污染源信息的置信区间,为决策者提供更加丰富的参考依据。基于以上的研究内容,得出了以下几条主要结论:（1）为了改进对动态监测数据降噪处理的效果,基于经验模态分解方法、集合经验模态分解方法和互补集合经验模态分解方法构建了最优互补降噪方法。最优互补降噪方法的降噪效果,优于三种单一方法的降噪效果,更适用于地下水动态监测数据的降噪处理。（2）长短期记忆神经网络替代模型和深度信念神经网络替代模型对多相流模拟模型的逼近精度,均高于极限学习机替代模型和克里格替代模型。基于长短期记忆神经网络替代模型和深度信念神经网络替代模型,建立了人工智能集对替代模型。人工智能集对替代模型对多相流模拟模型的逼近精度,优于其他四种单一的替代模型。人工智能集对替代模型对于变量种类多、具有复杂非线性映射关系的多相流数值模拟模型拟合能力更好。（3）探索非线性规划优化模型的有效解法。将莱维飞行随机游走策略、Metropolis接受准则和自适应权重策略引用于传统灰狼优化算法中,能够使传统灰狼优化算法得以改进。基于莱维飞行和Metropolis接受准则的自适应混合灰狼优化算法能够在不陷入局部最优解的前提下,快速搜索到全局最优解,提高地下水LNAPLs污染溯源辨析结果的精度。（4）基于模拟-优化方法进行地下水LNAPLs污染溯源辨析只能得到唯一的辨析结果。为了分析模拟模型参数的随机变化对污染源辨析结果的不确定性影响。将蒙特卡洛方法与模拟-优化方法结合运用,对地下水LNAPLs污染溯源辨析结果进行不确定性分析,能够获得污染源信息辨析结果的数字特征、概率分布及其在不同置信水平下污染源信息的置信区间。从而为决策者提供更加丰富的参考依据。
何琦敏[3]（2021）在《地基GNSS水汽反演及其在极端天气中的应用研究》文中研究说明全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）作为一项颠覆性的导航技术,在诸多重要领域（例如,测绘、气象、交通、环境和农业等）都得到了广泛的应用。GNSS作为一种新型的水汽探测手段,具有重要的研究前景和应用潜力。它克服了传统气象观测水汽的诸多缺点（成本高、时间分辨率低、仪器偏差与漂移影响较大、易受天气影响等）,能够实时反映大气环境的变化规律,全天候地获取全球大气水汽信息。然而,GNSS气象学作为一项快速发展的学科,在多尺度的天气灾害事件监测与预报模型的应用研究还很有限。本文以利用地基GNSS水汽反演技术监测极端天气的相关理论与应用为研究目标,对大气改正模型进行深入探讨,优化了GNSS水汽反演中的关键参数,对不同数据处理和观测模式的GNSS水汽产品进行了精度评估。首先建立了高精度的GNSS水汽监测系统,进而开展了极端天气下的水汽、温度、气压、风速和降雨量等多气象参数的研究,挖掘了水汽变化过程中的极端天气短临预警信号。本文的主要研究内容如下:（1）研究了5种主流的大气温度与气压经验模型在中国区域的精度分布情况以及它们的年、半年和日变化项的特征,为相应的模型选择以及优化提供理论参考。（2）针对气象数据的低时空分辨率问题,考虑了温度和气压的时空相关性,提出了一种基于IAGA（Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA）改进的时空克里金（Kriging）模型（IAGA-Kriging）,解决了气象数据的时空不连续性问题,实验结果表明其精度优于传统的时空插值模型。（3）研究了多种基于地表气象参数建立的Tm回归模型在中国区域的精度,充分考虑了Tm的非线性特征,采用人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型,对相应模型进行了进一步优化。结果表明,通过组合ANN或SVR模型,能够有效减小线性Tm模型的系统偏差。（4）建立了基于BNC+Bernese组合的GNSS水汽监测系统,并对该系统在不同观测和处理模式下输出的水汽精度进行了评估。结果表明,双差法反演的PWV（DD-PWV）对卫星星历的精度依赖性较小,即使在台风天气中,实时和事后的DD-PWV精度无明显差异。当使用精密单点定位法（PPP）反演PWV（PPP-PWV）时,实时的PPP-PWV精度低于事后精度。（5）以2018年香港超级台风“山竹”为例,研究了台风登陆前后,气温、气压、风速、降雨量和PWV的变化特征。提出了一种利用高时间分辨率的水汽产品监测台风的新方法,建立了台风移动的理论几何模型,使用该方法分别计算了5种不同等级的热带气旋移动速度,与气象部门发布的结果基本一致。本文为GNSS气象学进一步的发展提供了有价值的理论基础与应用参考,拓展了GNSS技术在热带气旋中的应用。该论文有图51幅,表33个,参考文献198篇。
滕明[4]（2021）在《基于改进萤火虫算法的波阻抗反演方法研究》文中进行了进一步梳理石油和天然气资源仍然是当前难以替代的重要能源,随着油气勘探和开发技术的不断发展,浅层结构相对简单、容易探测的油气藏资源储量日渐减少甚至挖掘殆尽,为了实现提高油气产量和油气储量,深部复杂油气藏的探测与挖掘已然成为寻找油气藏的主要研究内容。地震勘探是寻找和判断地下油气藏的主要技术手段,地震波阻抗反演有利于地下地质体描述以及室内测井资料解释,它能够最大程度地反映地下岩层和地质结构,为测井相关研究提供可靠的依据。在实际工程中的地震勘探通常是一个地球物理反问题,其中波阻抗反演是一种具有代表性反问题之一,它主要目的是获得地下介质的反射系数,从而获得密度、速度等相关参数。由于阻抗反演中要求解的方程是一个多参数的非线性问题,用传统的线性方法求解非线性问题往往会造成严重的多解性。随着非线性算法迅猛发展,蝙蝠算法、人工鱼群法、遗传算法等群启发式优化方法的不断涌现为地震反演指引新的前进方向。近些年,随着人工智能理论和技术的发展,各种群智能优化算法逐渐成为科学家们的研究热点。萤火虫算法（FA）是通过模仿自然界中萤火虫得发光行为,而提出的一种启发式群智能优化算法。该算法在搜索空间中使用荧光亮度强的萤火虫吸引其他个体移动以完成位置更新,从而实现寻优的目的。它是继粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法等智能算法之后又一种新的群体智能优化算法。萤火虫算法（FA）与梯度算法（GA）、最小二乘算法（LS）等经典确定性优化方法相比较,其无需连续、可导等条件,且操作简单,实现简单,所需调节参数少,计算效率高,实用性强、适用范围广等特点,受到越来越多的研究人员的关注,并广泛应用于组合优化、工程技术、聚类分析领域。本文详细介绍了选题背景依据、波阻抗反演和萤火虫算法（FA）在国内外的发展概况,简要阐述萤火虫算法（FA）的理论基础和研究现状,重点分析了萤火虫算法（FA）的原理和算法流程。针对基本萤火虫算法在全局优化搜索过程中求解精度低、后期收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文提出一种基于混沌搜索和动态步长相结合的萤火虫算法（CDFA）。在算法搜索初期,CDFA算法采用具有有界性、随机性和遍历性的混沌序列设置萤火虫种群的初始位置;利用一种新型的双曲线递减动态步长代替传统的固定步长,通过上述改进方法措施,实现了提高算法求解精度、收敛速度,种群分布均匀性,避免迭代后期出现反复振荡现象。在大量阅读并充分理解萤火虫算法理论的基础上,将CDFA算法应用于地震资料波阻抗反演中,通过对水平地层理论模型进行模拟试算,论证了CDFA算法可行性和有效性,并利用不同强度噪声测试CDFA算法的抗噪性能,测试结果表明CDFA算法具有较好反演效果和一定程度的抗噪能力。
陈晨[5]（2021）在《生物信息驱动的产品概念设计方法及关键技术研究》文中提出发展有助于创新方案产生的概念设计方法和技术是产品开发领域重要的研究课题。但是以利用经验知识和本领域知识为主的概念设计方法,存在着固有的局限性,不容易得到创新方案。而引入跨领域的知识能够为设计师提供一种独特的设计视角,是推动创新方案产生的有效手段。生物信息作为一种重要的创新资源,蕴藏着大量具有工程应用价值的设计知识,充分地将其应用到产品概念设计中,对推动创新方案产生具有重要意义。然而目前相应过程模型的缺少、跨领域信息映射研究的不足和设计知识提取方法研究的不够深入为生物信息在产品概念设计中的利用带来了一系列挑战。本文依托国家自然科学基金重点项目《机电系统创新设计理论与方法的若干关键问题研究》,针对上述问题,开展生物信息驱动的产品概念设计方法和关键技术研究。本文首先概述了国内外研究现状,分析总结了目前存在的问题。其次从四个方面分析了生物信息驱动产品概念设计的创新原理,并以类比推理的核心认知阶段为基础,结合生物信息的知识隐含特征,构建了两种过程模型。然后鉴于功能跨领域映射的复杂性,提出基于语义属性和语境属性的功能跨领域映射机制,给出可以量化的数学计算方法。接着在分析生物信息实例的基础上,提出一种融合依存关系解析和关键词抽取的结构-功能知识提取方法,并且基于对物理量在生物信息中应用的统计分析,提出一种采用人机协作方式提取生物信息蕴含科学定律知识的方法。最后基于前述构建的模型和提出的方法开发了计算机辅助工具,并以风机降噪改进设计为例,展示了工具的应用。论文的主要研究内容和创新点如下:1.分析了生物信息驱动产品概念设计的创新原理,并构建了两种过程模型。首先分析生物信息中蕴含的三类设计知识,即结构、功能和科学定律,其次通过分析概念设计中类比的基础依据,总结了类比的解释作用和启发作用,引出生物信息是启发设计师产生创新概念的重要源泉,然后分析生物信息驱动产品概念设计的创新原理,最后以类比推理的核心认知阶段为基础,结合生物信息的知识隐含特征,并根据不同的设计起点,构建了两种生物信息驱动的产品概念设计过程模型。理论上,这两种过程模型可以作为产品概念设计方法,为生物信息驱动的产品概念设计提供具体指导。2.提出了基于语义属性和语境属性的功能跨领域映射机制。工程/生物跨领域信息映射是获取生物信息的基础,首先总结了映射元素的基本要求和类型,鉴于功能的跨领域映射比较复杂,因此在分析功能表达形式的基础上,提出了基于语义属性和语境属性的功能跨领域映射机制,并给出可以量化的数学计算方法;其次为辅助设计人员获取与工程功能相关的生物信息,研究了基于功能跨领域映射机制的关键词推送方法,并进行了检验和评估。最后以一个设计示例展示了方法的可行性。3.提出了融合依存关系解析和关键词抽取的结构-功能知识提取方法。本文在分析生物信息实例的基础上,归纳了六种与结构知识、功能知识以及结构-功能知识相关的依存关系,据此提出一种融合依存关系解析和关键词抽取的结构-功能知识提取方法。其中,依存关系解析用于计算生物信息句子中单词之间的依存关系,通过利用前述归纳的依存关系,识别出包含结构和功能的潜在的设计知识。关键词抽取是为了获取代表生物信息主题的术语,利用这些术语对已识别出的设计知识进行过滤,以确保结构知识和功能知识都与生物信息的主题相关。将具有关联关系的结构和功能进一步组合为结构-功能知识,并以结构化的形式表示出来,供设计师产生创新方案使用。通过不同的生物信息样本对该方法进行了初步评估,并采用对比实验对方法进行了检验。4.提出了基于人机协作的科学定律知识提取方法。在收集物理量术语和生物领域信息的基础上,对物理量在生物信息中的应用进行统计分析,为通过利用物理量反演生物信息蕴含的科学定律提供支持。在此基础上,提出基于人机协作的科学定律知识提取方法,包括生物信息解析、科学定律反演和科学定律链聚合。为了实现该方法,进一步提出了科学定律反演模型,构建了物理量本体知识库和科学定律知识库,以及提出了科学定律链合成模型。通过实例分析,展示了所提方法的应用过程和可行性。5.开发了计算机辅助工具。以上述研究的模型和方法为基础,设计和开发了计算机辅助设计软件工具包-BIDT,并以风机降噪改进设计为案例,展示了部分工具模块以及提取出的结构-功能知识在产品概念设计中的应用。本文的研究为利用生物信息进行产品概念设计提供了具备可操作性的方法和工具,实现了具有应用意义的技术成果。
何安宏[6]（2021）在《地基GNSS水汽反演在云南地区的应用分析》文中进行了进一步梳理大气中的水汽只有3%左右,但水汽在气象预报和大气科学研究中有十分重要的作用。水汽的聚集和释放与天气系统变化有直接关系,可以根据水汽的变化对一些灾害性天气进行预报和监测。但是水汽在大气中分布极不规律、水汽自身变化又十分复杂。因此,水汽成为准确评估大气变化、预报灾害天气的一个重要影响因子。近年来,全球极端天气、气象灾害等现象时有发生。大部分的灾害比如城市内涝、暴雨、滑坡等与降水息息相关,而降水和大气中的水汽有着直接的关系。在云南大部分地区暴雨、干旱、霜冻等现象频发,不同地区降水、气候变化差异明显,这与云南的地形地貌和地理位置有重要关系。文章利用云南地区连续运行参考站的数据对云南地区的水汽进行反演,分析了大气可降水量与云南部分地区气候、降水的时空变化关系。验证了地基GNSS在降水预测和气候变化监测中的重要作用。主要内容和结论如下:（1）云南区域加权平均温度模型的建立。通过整理云南地区探空站8年的观测数据,采用回归分析的方法,获得了云南地区加权平均温度单站模型和区域模型;采用数值积分法求取各测站对应的加权平均温度值作为最或然值,检验所建立的单站模型和区域模型的精度。实验结果表明,在实验区域内所建立的单站模型和区域模型的精度比传统的经验模型精度都有提高,说明在云南地区建立的区域模型是合理的、有效的。（2）地基GNSS反演PWV的影响因素分析。采用GNSS数据解算软件对云南地区的CORS站网解算,获得了云南部分地区的绝对天顶延迟;分析了几种水汽反演的外部影响因素（网外辅助站、截止高度角、对流层延迟改正模型、映射函数、卫星星历）对反演精度的影响;最后根据实验结果给出了适合云南地区地基GNSS数据反演水汽含量的解算策略。（3）云南地区三维水汽层析实验。结合建立的区域加权平均温度模型和解算策略,获得了云南地区的PWV时间序列;采用反投影法计算出测站上空斜路径大气可降水汽含量;根据水汽层析原理,以滇西南为实验区域获得了西南区域的层析实验结果。（4）地基GNSS水汽探测在云南地区的应用。结合地基GNSS水汽反演技术与气象数据分析手段,分析了云南地区的实际降水和水汽分布情况,利用PWV与实际降水的关系分析了PWV在区域气候变化中的应用;将神经网络与PWV结合建立区域降雨量预测模型。预测结果显示:模型预报正确率为68%、错报率为4%,误报率28%;实验进一步证实了地基GNSS水汽探测技术在云南地区气候变化和降水预测方面的巨大潜力。
谢黄骏[7]（2021）在《基于多电极电容传感器的低温两相流反演理论和实验研究》文中研究指明航天低温推进剂加注、低温空分、氢液化及液化天然气生产等过程都涉及低温流体的输运,监控相含率及相分布对于这些工业过程有重要意义,也是低温两相流换热及流动特性研究的基本参数之一。低温流体与室温流体如水、乙醇等相比,密度、导热系数及液相介电常数等物性有数量级的差别,在这些物理测量过程中,测量算法的准确度及抗噪性要求更高,对信号采集硬件系统的分辨率及精度要求更严格。另外,低温空化、低温热管等两相流动及换热测量要求减少对流场的干扰。因此理想的低温流体两相流相含率及相分布测量手段应具备如下特点:1)非接触、非侵入;2)可同时测量相含率及相分布;3)硬件对复杂环境的兼容性较高,成本可控;4)环境友好,对人无害。传统的低温流体两相流测量技术中,很难在上述四点需求中做到较好的均衡。本文提出一种基于多电极电容传感器的低温流体两相流相含率及相分布测量方案,研究将多电极电容传感器测得的电容向量分别与空泡率及相分布信息相关联的测量算法。本文在电容式传感器的电场特性,相含率测量算法、相分布反演算法等方面,开展了如下三个方面的研究工作:1)研究了电容式传感器测量区域的电场分布特性,得到电容变化与测量区域中两相流流场内任意微元介电常数变化之间的数学关系。通过将流体管路截面网格（微元）化,获得传感器边界电容变化量（dCp,q）与每个网格介电常数变化（dεe）的一阶线性关系,从而得到对应于不同电极对的灵敏场（Sp,qe=dCp,q/dεe）。当传感器在测量区域内形成匀强场时,灵敏场处处相等,流体空泡率与任意位置电容变化量呈等斜率的线性关系,此时电容与测量区域相分布无关,然而这也导致了相分布信息的丢失,只能对相含率进行测量。当测量区域内电场不均匀时,在电场线密度较大的位置灵敏度较高,此时相分布将会显着影响电容值,空泡率与电容间的关系高度非线性。2)基于最小二乘支持向量回归（LSSVR）在高维空间拟合电容向量与空泡率的映射关系,并针对带噪样本开发模糊回归算法（FLSSVR）,利用数值实验初步验证了多电极电容传感器结合该算法进行低温流体空泡率计算的可行性。以LN2-VN2作为工质对,通过数值实验验证了利用LSSVR在高维空间中寻找多电极电容传感器电容与低温流体空泡率之间映射关系的可行性。给出了六种典型相分布做为训练样本生成的模板,其中对于无规则相分布的使用很大程度上丰富了训练样本对各流型的覆盖度。研究了不同归一化方法所得输入对计算结果的影响,发现线性归一化电容向量作为输入能够获得准确度最高的空泡率计算结果,其相对误差在10%以内,绝对误差在0.020以内。针对有噪训练数据,计算高维空间中样本点到一次拟合超平面的距离,依此定义模糊隶属度导出FLSSVR算法。数值实验结果表明,该方法在训练样本带噪情况下相较于LSSVR所获结果平均相对误差降低7.41%,均方根误差减小9.80%。3)基于电容层析成像（ECT）技术反演得到低温流体相分布图像,提出一种考虑线性化误差的改进算法,基于数值模拟和常温替代工质实验验证了测量准确性。ECT利用反演算法,对已知独立电容测值求介电分布的反问题进行求解,得到测量区域内的相分布信息并以图像的形式将结果输出。以LN2-VN2作为两相工质对,通过数值实验筛选了适用于8电极电容传感器在低温流体两相流反演时的传统反演算法。利用LSSVR拟合归一化电容向量与线性化误差的关系,并结合传统算法,得到LSSVR耦合的反演算法。数值实验表明,LSSVR耦合的反演算法能够消除传统迭代算法的半收敛现象,极大程度改善反演质量,将图像误差减小27.95%～63.77%,相关性系数提升4.63%～106.39%。搭建了类比于液态甲烷-气态甲烷介电特性的常温介电工质对反演成像实验装置并进行静态实验,结果表明LSSVR耦合的反演算法能够有效提升反演精度,且具有良好的泛化能力。
张航[8]（2020）在《基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究》文中研究指明中国“十三五”科技创新规划纲要提出了加强深部资源的开发和利用,包括矿物、能源资源勘探开发、城市地下空间利用及减灾防灾等,而深部资源的探索过程中往往面临各种风险和危害,特别是深部地下工程及隧道工程在建设过程中容易引发大量工程地质灾害,如岩爆、大变形等。微震监测技术作为一种新型岩体微破裂监测技术,已经快速发展并成为地下工程灾害监测预警的重要手段之一,且具有7×24小时全天候不间断监测特点,这导致了监测过程中数据的大量采集与积累,给数据的及时、快速和有效处理带来了巨大挑战。目前,大部分数据处理工作都是依靠具有较为丰富实践经验和较为扎实地震学功底的工作人员完成,处理时间较长,且效率和准确率得不到保证,严重影响了地质灾害预测和预警的时效性。同时,结合微震活动发育情况或震源参数演化规律进行灾害预警的人为主观因素较大,其有效的预警方法及稳定性需要进一步提升。基于此,本文以深埋隧道岩爆灾害为研究对象,结合微震监测技术、人工智能算法、深度学习和物联网技术,开展了基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究。基于充足的微震监测数据,建立围岩微震波形智能分类模型及降噪和拾取模型,优化和改善震源定位方法,结合岩爆灾害形成全过程微震信息演化趋势构建微震预测和岩爆预警模型,最终提出岩爆微震综合预警流程。在此基础上,研发和构建隧道微震自动化监测及岩爆智能预警平台,提高岩爆灾害动态预警的时效性和准确性。通过研究,本文获得如下主要成果和认识:（1）构建围岩微震信号智能分类模型。对现场监测信号进行时频分析能够初步区分和识别微破裂信号,其具有强度和频率相对较低、波形成分较为单一、衰减更快等特点。建立微破裂波形与噪音波形（爆破、机械和未知波形）的两类样本数据库,基于深度卷积神经网络构建了围岩微震波形智能分类模型,通过训练、验证、测试和方法对比分析,并结合相关指标证明了该方法的良好性能,且对于不同信噪比水平的微破裂信号同样能够较好检测。同时,该模型具有良好的泛化能力,对不同背景地质构造区域下的围岩微震波形分类也保持较高的精度,能够更好检测Mw≥0.5的微破裂事件。训练后的模型无需调整参数即可保证准确性,在实时监控、智能检测和分类方面具有良好的应用前景。（2）建立基于深度卷积编解码神经网络的微震波形降噪和拾取双任务模型。该模型集成了具有两个相似结构的卷积编解码网络,能够一次性解决围岩微破裂信号降噪和持续时间拾取问题。基于半合成数据训练好的模型,即使微破裂信号受到不同类型和强度的噪声污染（非高斯噪声）,甚至于噪声的频带与微破裂信号的频带重叠,信号和噪声成分也能正确的区分与分离。降噪后的微破裂信号泄漏极小,其形状和幅度特性得到了很好的保留,这些特点同样适用于通过含噪信号与降噪信号获得的预估的噪声（非高斯噪声和高斯噪声）。该模型在信号持续时间拾取上也表现出较高的拾取精度,包括了信号到时的拾取。虽然该模型的训练数据来自于半合成数据,但无论是降噪效果、波形恢复,还是持续时间拾取方面,其在实际采集围岩微震信号的应用效果同样保持良好。此外,该方法对于噪声污染而无法人为确定的微破裂信号持续时间也具有良好拾取能力,可以进一步改进和校正人为拾取结果。与高通滤波器降噪性能、STA/LTA方法到时拾取精度相比,该方法显着提高了信噪比,并引入了较少的波形失真,使真实波形得到更好的恢复,较高的命中率和较低的平均偏差证明了其在低信噪比下也具有良好的拾取精度,能够满足工程到时拾取精度要求。（3）优化和评估隧道微震阵列与震源定位算法。引入残差准则和双曲线密度评估和分析轴向扩展、横向扩展和双洞阵列三种隧道“非包围”式微震阵列的震源定位的准确性和有效性,并结合人工敲击实验和现场应用进行验证,结果显示双洞阵列定位效果相对最优。引入加权系数优化基于L1范数准则的微震定位目标函数,并结合隧道开挖爆破方式和初始震源位置判断构建隧道围岩传播速度模型,一定程度上提高了震源定位精度。引入混沌初始化策略、自适应学习因子、权重系数改进和提高种群多样性等措施优化粒子群算法并改善微震震源定位效果,最终通过不同定位方法对比论证了改进后的方法具有可靠性较强、稳定性较高的特点,能够很好地跳出局部最优,实现收敛精度的提升,找到比其他算法更好的解。（4）构建基于多变量、多目标的岩爆微震参数时间序列的智能预测模型。选取岩爆灾害形成全过程的能量释放、视体积、事件数及其累计值和能量指数等多变量微震参数构建岩爆微震指标库。基于此,建立基于卷积神经网络的多目标岩爆微震指标时间序列预测模型,结合各类评价指标对比分析不同神经网络模型的预测性能,提出了微震指标时间序列预测方法,实现了未来微震参数的准确预测,为后续岩爆灾害动态预警提供数据基础和支撑。（5）建立基于灾变前兆信息及其演化趋势推断的岩爆微震综合智能预警模型。基于累计视体积和能量指数变化趋势将岩爆灾害形成全过程划分为岩爆萌生阶段、岩爆灾变阶段和岩爆成灾阶段。结合滑动时窗方法建立不同岩爆阶段所对应的样本数据库,基于高分辨率卷积神经网络构建岩爆预警模型,结合各类评价指标和方法对比研究了模型的性能表现,论证了该模型对不同岩爆阶段预测的准确性和良好性能,并验证了模型对不同环境数据的鲁棒性,最终确定以岩爆灾变阶段作为岩爆预警的阈值之一。同时,探索和研究不同岩爆灾害形成全过程的岩爆危险度及其增长趋势,认为当岩爆危险度增长速率大于0的量值的拟合曲线连续出现了不少于6次数据点的持续性升高为岩爆风险的另一预警阈值。结合微震监测技术,基于岩爆微震预测模型推断多参数灾变前兆信息的演化趋势,最终建立岩爆微震综合预警流程。（6）基于微震监测技术、微震信号处理（围岩微震波形智能分类、降噪和拾取）、震源定位、参数计算、微震预测和岩爆预警等各类智能算法和模型,结合Java和Python编程语言,运用B/S构架体系,建立了隧道微震自动化监测及岩爆智能预警系统平台。该平台实现了整个微震监测工作流程的自动化、高效化和智能化,极大程度上改善了数据质量和处理速率,一定程度上保证了岩爆微震预警的及时性和准确性。同时,研发平台在实际工程中得到了良好应用。
关剑[9]（2020）在《微波计算成像的性能分析与优化》文中提出随着成像理论的发展,创新性的计算成像概念成为广泛关注的研究热点。由于完全以间接的形式对目标进行探测,因此其将成像的负担从系统硬件转移到了探测形式及重构算法的设计与优化。将计算成像的概念应用于微波成像,即诞生了具有很大的探测形式自由度的微波计算成像体制。微波计算成像的提出有效地降低了系统硬件的负担,同时其更一般化的电磁成像模型也为以更高的理论层面来探究微波成像的本质提供了理论基础。作为一种全新的微波成像体制,微波计算成像在面临着经典的目标非线性和反演病态性问题的同时,也亟需完善其成像性能的理论分析和对作为探测手段的辐射场的优化研究。以此为方向,本文依次开展了四项研究工作,分别对应了理论模型、相关性分析、目标非线性以及极化多样性优化的相关内容。在第一项研究工作中,本文利用Green函数构建了微波计算成像的电磁模型,并结合数值仿真初步探究了微波计算成像模型的基本特征,确定了以测量互相关性最小化为优化目标。借助强迫正交化思想,本文提出了基于带算子内积的辐射源强迫正交化的优化方法。在第二项研究工作中,本文以Fourier变换为工具,得到了天线的等效辐射源与测量的互相关性之间的关系,探究了成像场景几何构型对此相关性关系的影响。更进一步地,本文将Fourier分析扩展到了更一般化的线性正则变换域,得到了在线性变换域的相关性关系。在第三项研究工作中,本文利用Green函数的展开形式讨论了目标非线性作用对微波计算成像目标探测过程的影响。同时,结合Born迭代思想,提出了基于非线性迭代强迫正交化的辐射场优化方法,给出了在最小测量互相关性意义下的最优入射场。在第四项研究工作中,给出了利用天线辐射单元极化多样性来降低测量互相关性的优化方法的电磁理论分析,展示了极化多样性带来的变化。本文所提优化方法以及理论分析使用数值全波仿真或微波暗室实验进行了验证。本文对微波计算成像在电磁理论分析层面上展开以测量相关性为主要指标的研究工作。基于相关性的研究工作为微波计算成像体制的成像性能分析提供了有效的理论工具。关于强迫正交化的优化研究工作有效地提高了微波计算成像系统的成像性能,也为后续优化相关的研究工作提供了新思路。而目标非线性部分的研究工作将目标非线性作用引入微波计算成像体制,分析了此非线性带来的影响。最后,极化多样性研究工作从电磁理论分析层面解释了极化多样性如何降低微波计算成像系统的测量互相关性,具有一定的理论创新性。
陆临风[10]（2020）在《基于软件无线电技术的大气水汽探测系统研究》文中指出由于温室效应加剧,导致全球范围内恶劣极端天气增多,对人类生存造成极大影响,因此高精度、实时的大气水汽监测及预报灾害性天气情况就显得尤为重要。自上世纪90年代至今,GPS气象学不断的发展衍生出新的水汽探测方法,不仅可完善传统水汽探测手段的不足,还能实现高时效性、高精度等要求。本文利用具备开放、通用、可重配置等优势的软件无线电技术为基础构建大气水汽探测系统,分为GPS数据接收部分以及数据处理部分,通过两部分结合验证该探测系统在反演大气可降水量PWV的可行性及精度等,最后提出水汽探测系统的优化方案。本文主要内容如下:（1）详细介绍了 GPS气象学原理与思路,整个系统基于此原理需求,选择软件无线电中软件平台GNU Radio与硬件平台USRP组成实验平台,以接收GPS信号为例分析接收过程中涉及到的理论基础。针对无关误差电离层延迟进行讨论,详细介绍对流层延迟改正模型并对比各种模型改正效果,选中双频改正法消除电离层延迟,并以此为基础设计接收部分使用GPSL1、L2信号进行后续实验。（2）对系统数据处理部分进行设计,重点介绍了整个水汽反演部分流程设计,选择GAMIT软件进行解算。引入一台双频接收机组成短基线共同接收GPS数据供后期解算。依据数值积分思想及探空站数据计算南昌地区2019年7月至9月UTC=12时大气加权平均温度Tm,Tm精度越高越有利于大气可降水量PWV的反演,介绍三种适合南昌地区是用的对流层延迟模型并根据三种模型计算出的Tm与实际Tm进行对比分析,选出精度及稳定性最好的Tm模型。（3）在数据接收部分实现过程中发现接收稳定度不够,引入基于GNU Radio的GNSS SDR,完成系统接收需求所对应的模块配置文件编写,将接收到的数据导入谷歌地球验证了定位的准确性。重点介绍GAMIT软件输入输出文件及设置,将反演出的GPS/PWV与高精度的探空站Radio/PWV进行误差对比并量化评价,得出平均偏差Bias=0.6422,均方根误差RMSE=2.4730,相关系数R=0.9698,验证了该系统反演大气水汽PWV的可行性。最后对反演误差进行分析,着重阐述了不同对流层模型误差,以常用的Black模型与Hopfield模型与上述实验选用的Saastamoinen模型的数据进行误差对比分析,得出三种模型皆可有效反映PWV趋势,且Saastamoinen模型更适合南昌地区水汽反演。（4）在完成上述水汽探测系统研究后,基于现有案例,提出探测系统的后续优化方案,可利用软件无线电技术实现“水平+垂直”两个方向上的水汽探测并组成一个系统有望提高水汽反演精度及监测能力。简单介绍水平探测原理,随后进行初步实验,针对目前难点进行分析之后列出几种改进措施。
二、关系映射反演原理及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关系映射反演原理及其应用（论文提纲范文）
（1）基于InSAR技术的矿区地表三维变形动态监测方法及废弃矿井采矿时空特征探测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 概率积分法模型参数反演研究现状 |
| 1.2.2 煤矿开采沉陷InSAR监测研究现状 |
| 1.2.3 废弃矿井采矿历史勘察研究现状 |
| 1.3 研究内容及方案 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方案 |
| 2 烟花算法改进及其在概率积分法参数反演中的应用研究 |
| 2.1 改进烟花算法 |
| 2.1.1 烟花算法原理 |
| 2.1.2 顾及概率积分参数特性的烟花算法改进策略 |
| 2.2 开采沉陷预计原理 |
| 2.2.1 概率积分法原理 |
| 2.2.2 复杂形状工作面开采沉陷预计方法 |
| 2.3 基于改进烟花算法的概率积分法参数反演方法(MIFWA) |
| 2.4 模拟实验 |
| 2.4.1 数据模拟 |
| 2.4.2 实验及结果分析 |
| 2.4.3 讨论实验 |
| 2.5 真实数据实验 |
| 2.5.1 实验矿区概况 |
| 2.5.2 概率积分法参数反演及结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 融合D-InSAR的采矿地表三维变形动态监测及移动盆地边界角量参数分离方法研究 |
| 3.1 融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法研究 |
| 3.1.1 BK预计模型 |
| 3.1.2 模型比较 |
| 3.1.3 融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法 |
| 3.2 模拟实验 |
| 3.2.1 地质采矿概况 |
| 3.2.2 LOS向形变模拟 |
| 3.2.3 预计参数反演及三维变形监测 |
| 3.2.4 抗差求参分析 |
| 3.3 工程实验 |
| 3.3.1 实验区及雷达数据概况 |
| 3.3.2 参数反演及三维变形求解 |
| 3.3.3 预计与实测比较 |
| 3.4 基于抗差估计理论的地表移动盆地边界角量参数分离方法研究 |
| 3.4.1 选权迭代最小二乘原理 |
| 3.4.2 基于选权迭代最小二乘的地表移动盆地边界角量参数分离方法 |
| 3.4.3 工程应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于InSAR技术的废弃煤矿采矿时空特征探测方法研究 |
| 4.1 地表移动变形和地下时空特征参数的动态关系模型 |
| 4.1.1 地下动态采动和地表响应的时空关系 |
| 4.1.2 Boltzmann函数拟合下沉率 |
| 4.1.3 动态概率积分参数变化趋势及敏感性分析 |
| 4.1.4 动态关系模型构建 |
| 4.2 基于InSAR技术的废弃煤矿采矿历史探测方法 |
| 4.3 真实数据实验 |
| 4.3.1 研究区域概况 |
| 4.3.2 实验过程及结果分析 |
| 4.4 模拟实验 |
| 4.4.1 D-InSAR的LOS向变形模拟 |
| 4.4.2 废弃煤矿采矿历史反演 |
| 4.4.3 反演时空特征参数对概率积分参数的敏感性研究 |
| 4.5 应用前景 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）地下水LNAPLs污染溯源辨析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展分析 |
| 1.2.1 地下水污染溯源辨析问题的研究 |
| 1.2.2 经验模态分解降噪方法的研究 |
| 1.2.3 替代模型建模方法的研究 |
| 1.2.4 优化模型求解算法的研究 |
| 1.3 有待解决的科学问题 |
| 1.3.1 监测数据降噪方法问题 |
| 1.3.2 替代模型建模方法问题 |
| 1.3.3 优化模型求解算法问题 |
| 1.3.4 模拟模型参数不确定性问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 反演问题和模拟-优化方法 |
| 2.1 正演问题 |
| 2.1.1 正演问题的概述 |
| 2.1.2 正演问题的适定性 |
| 2.2 反演问题 |
| 2.2.1 反演问题的概述 |
| 2.2.2 反演问题的不适定性 |
| 2.3 地下水污染溯源辨析的反演问题 |
| 2.4 模拟-优化方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地下水LNAPLs污染多相流数值模拟模型 |
| 3.1 地下水中LNAPLs的主要来源 |
| 3.2 地下水中LNAPLs的迁移与转化 |
| 3.3 LNAPLs污染多相流数值模拟模型 |
| 3.3.1 偏微分方程 |
| 3.3.2 定解条件 |
| 3.4 实际污染场地地下水LNAPLs污染多相流数值模拟模型 |
| 3.4.1 污染场地概况 |
| 3.4.2 污染场地的概念模型 |
| 3.4.3 污染场地的多相流数值模拟模型 |
| 3.4.4 模型的时空离散 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 动态监测数据的降噪处理 |
| 4.1 经验模态分解方法概述 |
| 4.2 经验模态分解方法的基本原理 |
| 4.3 集合经验模态分解方法的基本原理 |
| 4.4 互补集合经验模态分解方法的基本原理 |
| 4.5 降噪效果的评价指标 |
| 4.6 降噪效果的评价 |
| 4.6.1 获取含噪声数据 |
| 4.6.2 降噪效果的评价 |
| 4.7 最优互补降噪方法 |
| 4.7.1 最优互补降噪方法的提出 |
| 4.7.2 灰狼优化算法 |
| 4.7.3 最优互补降噪方法的降噪效果评价 |
| 4.8 最优互补降噪方法的实例应用 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 多相流数值模拟模型的替代模型 |
| 5.1 敏感性分析 |
| 5.1.1 局部敏感性分析方法 |
| 5.1.2 敏感性分析结果 |
| 5.2 训练样本与检验样本的获取 |
| 5.2.1 拉丁超立方抽样方法简介 |
| 5.2.2 拉丁超立方抽样方法抽样步骤 |
| 5.2.3 训练样本与检验样本的获取 |
| 5.3 极限学习机替代模型 |
| 5.3.1 极限学习方法 |
| 5.3.2 极限学习机替代模型的建立 |
| 5.4 克里格替代模型 |
| 5.4.1 克里格方法 |
| 5.4.2 克里格替代模型的建立 |
| 5.5 长短期记忆神经网络替代模型 |
| 5.5.1 长短期记忆神经网络方法 |
| 5.5.2 长短期记忆神经网络替代模型的建立 |
| 5.6 深度信念神经网络替代模型 |
| 5.6.1 深度信念神经网络方法 |
| 5.6.2 深度信念神经网络替代模型的建立 |
| 5.7 四种替代模型的精度检验与评价 |
| 5.7.1 替代模型精度的评价指标 |
| 5.7.2 四种替代模型精度的对比分析 |
| 5.8 人工智能集对替代模型 |
| 5.8.1 人工智能集对替代模型的建立 |
| 5.8.2 人工智能集对替代模型的精度评价 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 优化模型建立及其求解方法 |
| 6.1 最优化问题的概述 |
| 6.2 非线性规划优化模型的建立 |
| 6.3 自适应混合灰狼算法 |
| 6.3.1 莱维飞行随机游走策略 |
| 6.3.2 Metropolis接受准则 |
| 6.3.3 自适应权重 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 地下水LNAPLs污染溯源辨析结果 |
| 7.1 假想例子污染溯源辨析 |
| 7.1.1 假想例子设计 |
| 7.1.2 灰狼优化算法辨析结果 |
| 7.1.3 自适应混合灰狼优化算法辨析结果 |
| 7.2 实际例子污染溯源辨析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 地下水LNAPLs污染溯源辨析的不确定性分析 |
| 8.1 蒙特卡洛方法 |
| 8.2 模拟模型参数扰动 |
| 8.3 非线性规划优化模型的建立与求解 |
| 8.4 地下水LNAPLs污染溯源辨析结果的不确定性分析 |
| 8.4.1 切比雪夫不等式 |
| 8.4.2 污染溯源辨析结果的不确定性分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 结论及展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）地基GNSS水汽反演及其在极端天气中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 大气水汽反演理论 |
| 2.1 地基GNSS水汽反演 |
| 2.2 探空数据水汽反演 |
| 2.3 大气再分析资料水汽反演 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 区域大气改正模型 |
| 3.1 常用的大气经验模型 |
| 3.2 基于ERA5 的中国区域大气经验模型构建 |
| 3.3 常用的大气插值模型 |
| 3.4 基于IAGA模型改进的时空Kriging大气插值模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 区域大气加权平均温度模型 |
| 4.1 几种气象要素和地理高度与T_m的相关性分析 |
| 4.2 基于地表气象参数和高程改正的T_m单因子回归模型 |
| 4.3 基于地表气象参数的多因子T_m改正模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 高精度地基GNSS水汽监测系统与精度验证 |
| 5.1 软件介绍 |
| 5.2 实时GNSS-PWV精度分析 |
| 5.3 台风天气下GNSS-PWV精度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 利用地基GNSS水汽产品研究极端天气事件 |
| 6.1 地基GNSS水汽产品在典型极端天气中的应用 |
| 6.2 台风天气下大气参数的变化特征 |
| 6.3 利用高时空分辨率水汽资料监测台风运动 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于改进萤火虫算法的波阻抗反演方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 波阻抗反演的发展概况 |
| 1.3 萤火虫算法的发展概述 |
| 1.4 本文创新点及章节安排 |
| 第2章 波阻抗反演 |
| 2.1 反射界面的基本理论 |
| 2.2 反射系数与波阻抗的关系 |
| 2.3 波阻抗反演的假设前提 |
| 2.4 地震子波 |
| 2.4.1 地震子波基本原理 |
| 2.4.2 地震子波的数学模型 |
| 2.4.3 子波提取方法 |
| 2.5 常见的反演波阻抗方法 |
| 2.5.1.直接反演 |
| 2.5.2 模型反演 |
| 2.5.3 约束稀疏脉冲反演 |
| 2.6 波阻抗反演目标函数 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 群优化算法 |
| 3.1 群智能优化算法 |
| 3.1.1 蝙蝠算法 |
| 3.1.2 蚁群算法 |
| 3.2 萤火虫算法 |
| 3.2.1 生物学机制 |
| 3.2.2 数学描述 |
| 3.2.3 萤火虫算法流程 |
| 3.2.4 FA算法测试 |
| 3.3 基于混沌映射和自适应步长萤火虫算法 |
| 3.3.1 混沌映射 |
| 3.3.2 动态步长策略 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 测试函数与实验环境 |
| 3.4.2 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 波阻抗反演测试 |
| 4.1 波阻抗反演 |
| 4.2 理论模型测试 |
| 4.2.1 简单波阻抗模型反演 |
| 4.2.2 复杂波阻抗模型反演 |
| 第5章 总结 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）生物信息驱动的产品概念设计方法及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 相关概念与内涵 |
| 1.3.1 产品概念设计 |
| 1.3.2 生物信息 |
| 1.3.3 仿生学与生物化 |
| 1.3.4 仿生设计与生物激励设计 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 工程/生物跨领域信息映射 |
| 1.4.2 生物领域蕴藏的设计知识提取 |
| 1.4.3 利用生物领域蕴藏的设计知识产生概念方案的方法 |
| 1.4.4 支持利用生物领域知识进行概念设计的辅助工具 |
| 1.5 目前研究存在的问题 |
| 1.6 研究内容及章节安排 |
| 第2章 生物信息驱动的产品概念设计创新原理 与过程模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 生物信息蕴含的设计知识分析 |
| 2.3 概念设计中类比的作用分析 |
| 2.3.1 类比的基础依据 |
| 2.3.2 类比的解释作用 |
| 2.3.3 类比的启发作用 |
| 2.4 生物信息驱动的产品概念设计创新原理分析 |
| 2.5 生物信息驱动的产品概念设计过程模型构建 |
| 2.5.1 问题推动过程模型 |
| 2.5.2 生物推动过程模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 工程/生物跨领域信息映射方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 跨领域信息映射分析 |
| 3.2.1 映射元素基本要求 |
| 3.2.2 映射元素分类 |
| 3.3 基于双层属性的功能跨领域映射机制构建 |
| 3.3.1 功能的表达 |
| 3.3.2 功能跨领域映射机制 |
| 3.4 基于功能跨领域映射机制的关键词推送 |
| 3.4.1 用于生物信息搜索的关键词推送方法 |
| 3.4.2 检验与评估 |
| 3.4.3 与其它方法的对比 |
| 3.5 设计示例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 生物信息中结构-功能知识提取方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 依存关系识别 |
| 4.2.1 依存关系 |
| 4.2.2 与结构和功能相关的依存关系识别 |
| 4.3 融合依存关系解析和关键词抽取的结构-功能知识提取方法 |
| 4.4 方法的初步评估 |
| 4.4.1 评估过程 |
| 4.4.2 评估结果分析 |
| 4.4.3 局限性分析 |
| 4.5 方法验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 生物信息中科学定律知识提取方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物理量在生物信息中的应用分析 |
| 5.2.1 物理量及扩展术语的收集 |
| 5.2.2 生物领域信息的收集 |
| 5.2.3 统计与分析 |
| 5.3 科学定律知识获取方法的提出 |
| 5.4 科学定律反演模型的提出 |
| 5.4.1 基于三个物理量的科学定律反演模型 |
| 5.4.2 基于三个物理量集合的科学定律反演模型 |
| 5.5 知识库的构建 |
| 5.5.1 物理量本体知识库 |
| 5.5.2 科学定律知识库 |
| 5.6 科学定律链聚合 |
| 5.6.1 科学定律的筛选 |
| 5.6.2 科学定律链的合成 |
| 5.7 实例分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 计算机辅助设计软件工具开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 辅助工具开发与介绍 |
| 6.2.1 功能转换器 |
| 6.2.2 生物信息数据库 |
| 6.2.3 设计知识提取器 |
| 6.2.4 科学定律提取器 |
| 6.3 设计示例 |
| 6.3.1 问题分析 |
| 6.3.2 信息搜索 |
| 6.3.3 知识提取 |
| 6.3.4 知识转换 |
| 6.3.5 概念综合与评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 局限性讨论 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 附件A 功能基-功能术语 |
| 附件B 功能基-流术语 |
| 附件C 收集的物理量及扩展术语 |
| 附件D 科学定律知识库收集的科学定律 |
| 附件E 功能动词汇总表 |
| 附件F 功能名词汇总表 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）地基GNSS水汽反演在云南地区的应用分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及结构 |
| 第二章 水汽探测的基本原理 |
| 2.1 对流层延迟 |
| 2.2 对流层延迟改正模型 |
| 2.2.1 霍普菲尔德模型(Hopfield) |
| 2.2.2 萨斯塔莫宁(Saastamoinen)模型 |
| 2.2.3 UNB3m模型 |
| 2.2.4 EGNOS模型 |
| 2.3 映射函数 |
| 2.3.1 NMF映射函数 |
| 2.3.2 NMF湿函数 |
| 2.3.3 VMF1 映射函数模型 |
| 2.3.4 GMF映射函数模型 |
| 2.4 大气可降水量量计算原理 |
| 2.4.1 GNSS-PWV计算 |
| 2.4.2 加权平均温度 |
| 2.5 地基GNSS高精度数据处理软件的介绍 |
| 2.6 GNSS反演大气可降水量流程 |
| 2.7 斜路径可降水汽含量计算 |
| 2.7.1 使用双差法估计测站上空斜路径可降水汽含量 |
| 2.7.2 双残差到单残差的转换 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 云南区域加权平均温度模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 探空资料解算T_m |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 加权平均温度的求解 |
| 3.3 云南地区区域加权平均温度模型的建立 |
| 3.3.1 单站回归模型 |
| 3.3.2 单因子区域模型的建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大气可降水量及相关参数解算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 对流层天顶总延迟ZTD解算 |
| 4.2.1 数据处理软件 |
| 4.2.2 对流层天顶总延迟ZTD数据解算 |
| 4.2.3 数据解算策略对反演结果的影响 |
| 4.3 天顶静力延迟ZHD和大气可降水量解算 |
| 4.3.1 天顶静力延迟ZHD的计算 |
| 4.3.2 大气可降水汽含量PWV解算 |
| 4.3.3 斜路径降水量的计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 滇西南地区三维水汽层析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 地基GNSS层析原理和层析模型 |
| 5.2.1 水汽层析基本原理 |
| 5.2.2 层析格网的划分 |
| 5.2.3 层析方程组的建立 |
| 5.2.4 层析方程组的不适定性 |
| 5.2.5 层析方程组的解算 |
| 5.3 滇西南地区水汽三维层析 |
| 5.3.1 滇西南地区水汽层析格网的划分 |
| 5.3.2 层析方程组的建立 |
| 5.3.3 层析结果 |
| 5.3.4 层析结果精度验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 大气可降水汽含量在云南气候变化中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 云南地区水汽和降水分布 |
| 6.2.1 经验正交函数原理介绍 |
| 6.2.2 云南地区降水空间分布特征 |
| 6.2.3 云南地区降水时间分布特征 |
| 6.2.4 云南部分地区水汽分布 |
| 6.3 云南地区短期气候研究 |
| 6.3.1 大气可降水汽含量与实际降水 |
| 6.3.2 GNSS/PWV在小区域气候变化中的应用 |
| 6.3.3 GNSS/PWV降水预测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 (攻读学位期间发表论文目录) |
（7）基于多电极电容传感器的低温两相流反演理论和实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 低温流体两相流相分布及相含率测量研究的意义 |
| 1.2 现有两相流相含率及相分布检测方法 |
| 1.2.1 相分离直接测量法 |
| 1.2.2 照相法 |
| 1.2.2.1 非侵入式照相法 |
| 1.2.2.2 内窥式照相法 |
| 1.2.3 光学法 |
| 1.2.3.1 非接触式激光测量法 |
| 1.2.3.2 光纤探针法 |
| 1.2.3.3 Schlieren成像技术 |
| 1.2.3.4 激光干涉法 |
| 1.2.4 声学法 |
| 1.2.5 辐射衰减法 |
| 1.2.6 核磁共振技术 |
| 1.2.7 示踪粒子法 |
| 1.2.8 电学法 |
| 1.2.8.1 射频法 |
| 1.2.8.2 弧面双电极结构电容传感器 |
| 1.2.8.3 非对称双电极结构电容传感器 |
| 1.2.8.4 同心环结构电容传感器 |
| 1.2.8.5 多电极结构电容传感器 |
| 1.3 基于多电极电容传感器的低温流体测量关键技术及主要问题 |
| 1.3.1 基于多电极电容传感器的低温流体测量关键技术 |
| 1.3.2 基于多电极电容传感器的低温流体测量存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 2 多电极电容传感器的正问题计算 |
| 2.1 多电极电容传感器的电场控制方程及定解条件 |
| 2.2 电容计算 |
| 2.3 传感器静电场的有限元计算 |
| 2.4 灵敏场 |
| 2.4.1 灵敏度计算 |
| 2.4.2 弧形双电极及8电极电容传感器灵敏场分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于支持向量回归的低温流体空泡率计算方法 |
| 3.1 模糊最小二乘支持向量回归 |
| 3.1.1 最小二乘支持向量回归 |
| 3.1.2 核函数的构建 |
| 3.1.3 LSSVR的模糊化及基于高维空间距离的模糊隶属度 |
| 3.2 基于FLSSVR的多电极电容传感器空泡率测量方法 |
| 3.2.1 训练样本的获取 |
| 3.2.2 测量噪声的添加 |
| 3.2.3 训练样本数量、参数取值及输入/输出的数据归一化 |
| 3.2.4 空泡率拟合结果 |
| 3.3 多电极电容传感器的空间滤波作用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于ECT的低温流体相分布测量方法 |
| 4.1 反问题灵敏场及ECT线性近似方程的导出 |
| 4.2 经典反演算法的导出 |
| 4.2.1 线性反投影算法(LBP) |
| 4.2.2 Tikhonov正则化算法(TR) |
| 4.2.3 Landweber迭代 |
| 4.2.4 迭代的Tikhonov正则化(ITR) |
| 4.2.5 同步迭代重建技术(SIRT) |
| 4.2.6 全变分1范数正则化算法(TV L1-norm) |
| 4.2.7 迭代与正则化的关系 |
| 4.3 各算法应用于低温流体两相流的反演成像数值实验 |
| 4.4 改进的反演算法 |
| 4.4.1 改进的Tikhonov正则化算法 |
| 4.4.2 基于支持向量回归的线性化误差计算及改进反演算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 相分布测量验证性实验 |
| 5.1 常温替代工质的相对介电常数测量 |
| 5.2 常温替代工质对的ECT测量 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新之处 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的代表性研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 研究成果的主要创新点 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微震波形识别与分类研究 |
| 1.2.2 微震波形降噪和到时拾取研究 |
| 1.2.3 微震定位方法研究 |
| 1.2.4 岩爆预测及预警研究 |
| 1.2.5 主要问题与不足 |
| 1.3 研究思路、研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 基于深度卷积神经网络的围岩微震波形分类研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 项目概况及数据来源 |
| 2.2.1 项目概况 |
| 2.2.2 微震监测系统构建 |
| 2.2.3 数据来源及岩爆灾害 |
| 2.3 微震波形的特征识别 |
| 2.4 微震波形信号预处理 |
| 2.5 CNN-MCN微震波形分类模型构建 |
| 2.6 CNN-MCN微震波形分类性能分析 |
| 2.6.1 数据准备与训练 |
| 2.6.2 实验结果和分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于深度编解码的围岩微震波形降噪和拾取研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自编码神经网络模型 |
| 3.2.1 自编码 |
| 3.2.2 卷积自编码 |
| 3.3 微震波形降噪与拾取双任务模型构建 |
| 3.4 微震波形降噪与拾取双任务模型性能分析 |
| 3.4.1 数据准备和训练 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.4.3 通用性与对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 隧道围岩微震阵列优化及震源定位研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微震定位原理及目标函数构建 |
| 4.3 隧道微震阵列探讨与评估 |
| 4.3.1 “非包围”微震阵列不足 |
| 4.3.2 “非包围”微震阵列评估和优化 |
| 4.4 隧道震源定位方法优化与构建 |
| 4.4.1 隧道围岩速度模型优化 |
| 4.4.2 微震定位优化算法构建 |
| 4.5 微震优化阵列与改进定位方法的测试与应用 |
| 4.5.1 “非包围”微震阵列测试与应用 |
| 4.5.2 围岩波速模型测试 |
| 4.5.3 不同定位算法对比 |
| 4.5.4 微震定位优化方法应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于卷积神经网络的微震预测及岩爆预警研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关理论基础 |
| 5.2.1 时间序列预测原理 |
| 5.2.2 ARIMA经典时间序列预测方法 |
| 5.2.3 神经网络预测模型 |
| 5.3 岩爆微震指标库建立 |
| 5.3.1 微震评价指标 |
| 5.3.2 岩爆微震指标选取与构建 |
| 5.3.3 数据预处理 |
| 5.4 微震指标预测研究 |
| 5.4.1 实验环境与数据 |
| 5.4.2 评价指标 |
| 5.4.3 微震指标时间序列模型构建 |
| 5.4.4 实验结果分析 |
| 5.4.5 不同方法对比 |
| 5.5 岩爆微震预警研究 |
| 5.5.1 实验数据 |
| 5.5.2 岩爆微震预警模型 |
| 5.5.3 岩爆微震综合预警 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 隧道微震自动化监测及岩爆智能预警平台研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统分析与设计 |
| 6.2.1 设计原则 |
| 6.2.2 系统开发及代码管理平台 |
| 6.2.3 系统及框架设计 |
| 6.2.4 数据库设计 |
| 6.3 系统主要模块 |
| 6.3.1 微震听诊模块 |
| 6.3.2 微震预测模块 |
| 6.3.3 岩爆预警模块 |
| 6.3.4 用户与信息模块 |
| 6.3.5 系统运行流程 |
| 6.4 工程应用 |
| 6.4.1 工程概况 |
| 6.4.2 微震自动化监测 |
| 6.4.3 微震预测和岩爆预警分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）微波计算成像的性能分析与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 微波成像的发展与演变 |
| 1.1.2 微波计算成像的数学本质和物理基础 |
| 1.1.3 微波计算成像的优势 |
| 1.1.4 微波计算成像面临的主要问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于基础理论模型的研究 |
| 1.2.2 成像性能分析与优化的研究 |
| 1.2.3 实际应用的成像系统 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第2章 微波计算成像的电磁模型及其基本特性 |
| 2.1 基于Green函数的矢量模型 |
| 2.1.1 基于并矢Green函数的推导 |
| 2.1.2 基于标量Green函数的推导 |
| 2.2 成像模型的基本特性分析 |
| 2.3 基于带算子内积强迫正交化的辐射源优化 |
| 2.3.1 基于带算子内积的经典强迫正交化与改进强迫正交化 |
| 2.3.2 正交化辐射源的全波数值成像仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 微波成像场景中测量与辐射源的相关性分析 |
| 3.1 基于空间Fourier变换的相关性分析 |
| 3.1.1 理论分析 |
| 3.1.2 全波仿真验证 |
| 3.2 基于线性正则变换的相关性分析 |
| 3.3 分数阶变换与变换域采样的特殊形式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 目标非线性对微波计算成像的影响 |
| 4.1 线性近似的局限性与非线性对测量的影响 |
| 4.1.1 Born近似 |
| 4.1.2 Rytov近似 |
| 4.1.3 Bom近似与Rytov近似的对比 |
| 4.1.4 目标非线性对测量函数互相关性的影响 |
| 4.1.5 目标非线性对测量函数空间谱的影响 |
| 4.2 基于非线性迭代强迫正交化的入射场优化 |
| 4.2.1 Born迭代方法[4] |
| 4.2.2 变形Born迭代方法[4] |
| 4.2.3 基于非线性迭代的强迫正交化方法 |
| 4.3 基于离散偶极子近似的全波仿真验证 |
| 4.3.1 基于经典Born迭代方法的全波仿真验证 |
| 4.3.2 基于非线性迭代强迫正交化方法的全波仿真验证 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 基于极化多样性的微波计算成像性能优化 |
| 5.1 极化多样性与测量相关性的关系 |
| 5.2 极化多样性的基本特性分析 |
| 5.3 微波暗室实验的验证 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 附录 基于离散偶极子近似的全波仿真数值计算 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
| 参考文献 |
（10）基于软件无线电技术的大气水汽探测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及方法 |
| 第2章 地基GPS反演水汽原理 |
| 2.1 大气基本结构与主流探测方法 |
| 2.1.1 大气基本结构 |
| 2.1.2 主流大气水汽探测方法 |
| 2.2 对流层天顶延迟 |
| 2.2.1 天顶总延迟 |
| 2.2.2 天顶静力学延迟及改正模型 |
| 2.2.3 映射函数模型 |
| 2.2.4 天顶湿延迟与PWV |
| 2.3 大气加权平均温度Tm的计算方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于软件无线电的水汽探测关键技术分析 |
| 3.1 软件无线电基本概念 |
| 3.2 软件无线电关键技术 |
| 3.2.1 采样定理 |
| 3.2.2 模数/数模转换技术 |
| 3.2.3 数字上/下变频 |
| 3.3 软件无线电平台简介 |
| 3.3.1 GNU Radio软件平台 |
| 3.3.2 USRP |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于软件无线电的水汽探测系统设计 |
| 4.1 电离层延迟修正 |
| 4.1.1 电离层延迟改正模型及方法 |
| 4.1.2 双频改正法 |
| 4.2 GPS数据接收系统设计 |
| 4.2.1 接收系统设计目的 |
| 4.2.2 接收系统软硬件设计 |
| 4.2.3 接收系统GRC流图设计 |
| 4.2.4 GNSS SDR |
| 4.3 GPS数据处理系统设计 |
| 4.3.1 GPS数据预处理 |
| 4.3.2 水汽反演系统设计 |
| 4.4 本地大气加权平均温度Tm模型的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于软件无线电的水汽探测系统实现 |
| 5.1 数据接收部分的实现 |
| 5.1.1 接收部分模块配置编写 |
| 5.1.2 数据接收实验与结果 |
| 5.2 水汽反演系统的实现 |
| 5.2.1 数据处理流程 |
| 5.2.2 水汽反演结果及精度分析 |
| 5.3 大气可降水量反演误差分析 |
| 5.3.1 海潮的影响 |
| 5.3.2 星历影响 |
| 5.3.3 对流层延迟模型的影响 |
| 5.3.4 多路径误差 |
| 5.4 水汽探测系统优化方案 |
| 5.4.1 水平方向水汽探测原理 |
| 5.4.2 初步实验及后续改进措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
四、关系映射反演原理及其应用（论文参考文献）
- [1]基于InSAR技术的矿区地表三维变形动态监测方法及废弃矿井采矿时空特征探测方法研究[D]. 江克贵. 安徽理工大学, 2021(02)
- [2]地下水LNAPLs污染溯源辨析[D]. 李久辉. 吉林大学, 2021
- [3]地基GNSS水汽反演及其在极端天气中的应用研究[D]. 何琦敏. 中国矿业大学, 2021(02)
- [4]基于改进萤火虫算法的波阻抗反演方法研究[D]. 滕明. 吉林大学, 2021(01)
- [5]生物信息驱动的产品概念设计方法及关键技术研究[D]. 陈晨. 四川大学, 2021(01)
- [6]地基GNSS水汽反演在云南地区的应用分析[D]. 何安宏. 昆明理工大学, 2021(01)
- [7]基于多电极电容传感器的低温两相流反演理论和实验研究[D]. 谢黄骏. 浙江大学, 2021
- [8]基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究[D]. 张航. 成都理工大学, 2020(04)
- [9]微波计算成像的性能分析与优化[D]. 关剑. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [10]基于软件无线电技术的大气水汽探测系统研究[D]. 陆临风. 南昌大学, 2020(01)