云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(40174003)

国家自然科学基金(40174003): 作品数：43被引量：148H指数：6; 导出分析报告; 相关作者：宁伟陶华学张连蓬刘国林江涛更多>>; 相关机构：山东科技大学徐州师范大学山东农业大学泰山学院更多>>; 相关期刊：《大地测量与地球动力学》《现代测绘》《工程数学学报》《煤炭学报》更多>>; 相关主题：非线性参数估计GIS数据处理软件开发更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>

测控网误差分布几何特征与最小二乘平差-EMD方法: 《山东科技大学学报（自然科学版）》2008年第2期32-38,共7页卿熙宏许君一冯爱林陶华学; 国家自然科学基金项目(40174003); 根据误差控制单纯形分析了具有误差控制的测量点集合的几何特性;通过置信区间给出了误差控制单纯形范围内确定典型集的方法;通过误差分布几何特性和EMD方法给出了GPS测控网的误差纠正方法。实验表明:误差在±15 m的三角测控网通过大约20...; 关键词：测量几何特征最小二乘平差 EMD

一类非线性二阶微分方程无穷边值问题的多重正无界解被引量：3: 《应用数学学报》2006年第1期53-60,共8页宁伟王云诚; 国家自然科学基金(40174003);山东农业大学博士基金; 本文通过构造—个特殊的锥,利用锥拉压不动点定理,证明了一类非线性二阶微分方程无穷边值问题的两个正无界解的存在性。; 关键词：非线性二阶微分方程边值问题锥多重正无界解

任务驱动教学法在计算机教学中的探索与实践被引量：39: 《能源技术与管理》2006年第1期102-105,共4页宁伟于永春杜明; 国家自然科学基金项目(40174003);江苏省高校自然科学研究计划项目(05KJD520226); 结合计算机教学实践介绍了任务驱动教学法,分析了任务驱动教学法的优势、教学任务设计的原则及任务驱动教学法的实施步骤等。; 关键词：教育改革任务驱动教学法计算机教学

一种顾及起算数据误差的非线性参数平差新解算: 《勘察科学技术》2005年第5期23-25,共3页宁伟陶华学卿熙宏; 国家自然科学基金资助项目(40174003);山东农业大学博士基金资助项目; 基于平差模型的非线性函数误差方程,利用广义最小二乘原理,给出了一种新的顾及起算数据误差的参数平差模型,与将起算数据视为无误差的一般非线性测量参数平差解算,或虽考虑起算数据误差,但基于线性误差方程形式,将其与观测值一起进行整...; 关键词：起始数据误差广义最小二乘参数估计起算数据误差非线性函数参数平差解算广义最小二乘原理误差方程平差模型非线性测量整体平差

广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算被引量：3: 《武汉大学学报（信息科学版）》2005年第7期617-620,共4页宁伟陶华学卿熙宏; 国家自然科学基金资助项目(40174003)。; 针对数字化建设中涉及的多类型、多精度、多源、动态非线性最小二乘测量参数平差问题,提出了一种新的解算模型。该模型通过构造适当的差分点列,避免了一阶或二阶导数计算,对于模型复杂或者导数不存在的函数模型而言,具有适应面广、算法...; 关键词：广义非线性最小二乘测量平差参数估计快速差分迭代

无穷区间的二阶微分方程边值问题的多重正无界解被引量：1: 《工程数学学报》2005年第3期456-462,共7页宁伟王道林; 国家自然科学基金(40174003).; 本文研究一类无穷区间上的二阶微分方程的边值问题,通过构造一个特殊的锥,利用锥拉压不动点定理,得到了两个正无界解的存在性。; 关键词：边值问题锥多重正无界解

Nondependent-derivative method to process nonlinear data in digital science engineering: 《中国有色金属学会会刊：英文版》2005年第S1期136-138,共3页TAO Hua-xue~1, GUO Jin-yun~2 (1. Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266510, China 2. Department of Territory Information and Surveying Engineering, Xuzhou Normal Universit, Xuzhou 221009, China); Project (40174003) supported by the National Natural Science Foundation of China; Data, including the spatial data and the non-spatial data, are the basis of all digital scientific engineering projects, such as the digital earth and the digital nation, the digital mine. The spatial data have the ch...; 关键词：Generalized NONLINEAR dynamic least SQUARES method SEPARATING algorithm DIFFERENCE QUOTIENT

Adaptive algorithm for solving different types and different precisions and nonlinear surveying and mapping parameters adjustment: 《中国有色金属学会会刊：英文版》2005年第S1期221-224,共4页NING Wei~(1,2), QING Xi-hong~2, TAO Hua-xue~2 (1. College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Tai’an 271018,China 2. College of Geo-science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Tai’an 271019, China); Project (40174003) supported by the National Natural Science Foundation of China; Approximate linear methods and nonlinear methods were adopted usually for solving models of nonlinear surveying and mapping parameters adjustment. But, these iterative algorithms need to compare harsh initial value. A...; 关键词：PARAMETERS adjustment least SQUARE method adaptive algorithm

Algorithm of neural-network about solving nonlinear least squares adjustment by parameters: 《中国有色金属学会会刊：英文版》2005年第S1期145-147,共3页QING Xi-hong~1, NING Wei~(1,2), TAO Hua-xue~1 (1. Shandong University of Science and Technology, Tai’an 271019, China 2. Shandong Agriculture University, Tai’an 271018, China); Project (40174003) supported by the National Natural Science Foundation of China; Study on solving nonlinear least squares adjustment by parameters is one of the most important and new subjects in modern surveying and mapping field . Many researchers have done a lot of work and gained some solving ...; 关键词：NEURAL network nonlinear least SQUARES adjustment by PARAMETERS stability convergency

Feature extraction and classification of hyperspectral remote sensing image oriented to easy mixed-classified objects被引量：1: 《中国有色金属学会会刊：英文版》2005年第S1期168-171,共4页ZHANG Lian-peng~1, LIU Guo-lin~2, JIANG Tao~2 (1. Department of Territory Information and Surveying Engineering, Xuzhou Normal University, Xuzhou 221009, China 2. Shandong University of Science and Technology, Tai’an 271019,China); Project(40174003) supported by the National Natural Science Foundation of China; The classification of hyperspectral remote sensing data is an important problem theoretically and practically. With the increase of spectral bands, the separability of objects on remote sensing image should be improve...; 关键词：HYPERSPECTRAL REMOTE sensing FEATURE extraction classification

国家自然科学基金(40174003)