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申请/专利权人：陕西宝成航空仪表有限责任公司

摘要：提供一种基于改进投影寻踪的地磁图适配性综合评价方法，通过对选择并确定的各地磁特征参数的样本数据进行归一化后得到地磁特征参数序列，再对地磁特征参数序列的多维数据作线性投影，其次利用样本聚集程度和离散度构造新的投影指标函数，根据新的投影指标函数建立该投影指标函数优化模型，最后根据确定的最优投影方向计算出投影值，一方面解决目前技术综合优化指标差异不明显、评估结果受主观影响严重、客观性差、评估等级分辨率不强等问题，同时解决了常规投影寻踪方法存在投影指标函数易受样本特性影响的问题以及计算过程复杂、编程实现困难的局限，为地磁图适配性评价提供了科学依据。

主权项：1.基于改进投影寻踪的地磁图适配性综合评价方法，其特征在于：对反映地磁图适配性的地磁特征参数进行分析，选择并确定多个地磁特征参数作为评价指标，并对各地磁特征参数的样本数据进行归一化后得到地磁特征参数序列，再对地磁特征参数序列的多维数据作线性投影后，利用样本聚集程度和离散度构造新的投影指标函数，根据新的投影指标函数建立该投影指标函数优化模型，最后根据确定的最优投影方向计算出投影值，其中，对地磁特征参数序列的多维数据作线性投影时的最优投影方向采用加速遗传算法确定，设计算区域的经纬度跨度为m×n网格，Fi,j为网格点坐标i,j处的地磁场总强度，上述过程的具体步骤如下：1建立评价指标体系：对反映地磁图适配性的地磁特征参数进行分析后，选择地磁标准差σ、地磁粗糙度Q、地磁相关系数R、地磁坡度方差Sσ、地磁梯度G和地磁熵Hf作为地磁图适配性的评价指标，其中，各评价指标的计算公式如下：①地磁标准差σ描述地磁的粗糙特性，反映了该区域地磁场的离散程度和地磁场的总体起伏，地磁标准差越大，说明该区域的地磁特征越明显，就越有利于准确匹配，其定义如下： 上式中，为地磁均值，②地磁粗糙度Q反映了地磁场的光滑程度，是刻画地磁场局部起伏大小的特征量，地磁粗糙度越大，地磁信息越丰富，也就越有利于准确匹配，其定义为： 上式中，Qλ、Qφ分别为经度方向和纬度方向的地磁粗糙度，它们的计算公式如下： ③地磁相关系数R刻画了区域地磁场的相关程度，相关系数越小，地磁特征越明显，越容易实现准确匹配，其定义为： 上式中，Rλ、Rφ分别为经度方向和纬度方向的地磁相关系数，它们的计算公式如下： ④地磁坡度方差Sσ：地磁坡度Si,j定义为地磁场曲面上一点处的法线方向和垂直方向的夹角，它由地磁场在纬度方向的变化率Sxi,j和经度方向的变化率Syi,j来确定，具体计算公式如下：Sxi,j＝[Fi+1,j+1+Fi,j+1+Fi-1,j+1-Fi+1,j-1-Fi,j-1-Fi-1,j-1]6Syi,j＝[Fi+1,j+1+Fi+1,j+Fi+1,j-1-Fi-1,j+1-Fi-1,j-Fi-1,j-1]6 Si,j是针对匹配区中每个网格点而言的，因此，采用地磁坡度方差Sσ来反映整个匹配区的地磁坡度，其定义为： 上式中，为地磁坡度的均值，⑤地磁梯度G反映强度随空间位置的变化程度，地磁梯度越大，地磁特征随空间变化的信息越丰富，越有利于准确匹配，其计算公式如下： 上式中，Gλ、Gφ分别为经度和纬度方向的梯度，它们的计算公式如下： 上式中，Dx和Dy分别为经度的分辨率和纬度的分辨率；⑥地磁熵Hf反映了地磁场含有信息量的大小，地磁场强度变化越剧烈，信息量越丰富，信息熵越小，也就越有利于准确匹配，地磁熵Hf的定义如下： 上式中，pij为地磁场总强度出现的概率，2对评价指标体系中各地磁特征参数的样本数据进行归一化：对于各地磁特征参数值越大，匹配率越高的评价指标，按如下计算式进行归一化：yi,j＝xi,jxmaxii＝1～n,j＝1～p对于特征参数值越小，匹配率越高的评价指标，则按如下计算式进行归一化：yi,j＝xminixi,ji＝1～n,j＝1～p上式中，xi,j为第i个待评集中第j个地磁特征参数，n、p分别为待评集的个数和特征参数的数目，yi,j为经过归一化后的地磁特征参数序列，xmaxi为第i个地磁特征参数的最大值，xmini为第i个地磁特征参数的最小值；3对地磁特征参数序列的多维数据作线性投影：所谓投影实质上就是从不同角度去观测数据，寻找最能充分挖掘数据特征的方向作为最优投影方向，对p维数据yi,j进行线性投影，则yi,j以投影方向a＝[a1,a2…ap]的一维投影值zi的计算公式如下： 4构造新的投影指标函数Qa：将n个一维投影值zi聚成M类，M≤n，用Ak表示第k类一维投影值的集合，k＝1，2，……M，记为：Ak＝{zi|rδk,zi≤rδt,zi,t＝1,2,…,M；t≠k}上式中，δk和δt分别为第k类和第t类的聚类中心；Ina表示样本空间的聚集程度，Ina越小，聚类效果就越优，而Ina的计算公式如下： 类间分散度Outa表示样本空间的离散程度，Outa越大，样本区分就越明显，而Outa的计算公式如下： 根据Ina和Outa，确定新的投影指标函数Qa，则新的投影指标函数Qa表示为：Qa＝Outa-Ina；5建立新的投影指标函数Qa优化模型：由新的投影指标函数的构成可知，在待评集中地磁特征参数给定的条件下，新的投影指标函数的大小仅与投影方向a有关，将a＝[a1,a2…ap]作为指标权重向量，不仅能够体现各评价指标对总体的影响程度，而且解决了权重确定过程容易受主观因素影响的问题，因此，新的投影指标函数优化模型如下： 6计算投影值：采用加速遗传算法确定最优投影方向a*，根据最优投影方向a*和上述步骤3中一维投影值zi的计算公式，计算各个样本点的投影值z*i，最后将z*i从大到小排序，便完成了将待评集从优到劣的排序，实现地磁图适配性综合评价。

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