用基因表达式编程生成数字高程模型
为了解决建立数字高程模型,常用的空间插值方法处理采样点缺失时难于客观地确定插值函数结构和参数的问题,将弹性基因表达式编程(GEP)技术应用到数字高程模型的生成中,提出了缓冲区策略(BS),适时注入优质高程体;提出了动态簇的搜索算法(SDCA),方向搜索相关点算法(SCPD)和象限扩展搜索算法(ESQA),按方向动态扩展搜索簇,避免了冗余点的计算;提出了移动拟合GEP算法(MF-GEP),缩小了拟合空间.实验表明和传统GEP相比,新方法是有效的,改善了传统GEP的性能.
基因表达式编程、数字高程模型、簇、3维地质模型
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60773169;"十一五"国家科技支撑计划2006BAI05A01;四川大学青年基金06036;西藏南民族大学一般项目10NYB005
2017-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
126-132