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东华理工大学测绘工程学院导师介绍：吴良才

吴良才 Wu Liangcai

出生年月：1964年8月

职称职务：教授,博士

学科专业：大地测量学与测量工程．地图制图学与地理信息工程．摄影测量与遥感

研究方向：测绘数据处理,地理空间数据分析．摄影测量与遥感技术同GPS的集成,GPS变形监测分析

联系方式：电话：13507047968 传真：0794-8258309

Email：lcwu@ecit.edu.cn

简历

1964年8月生，教授，博士。中国测绘学会矿山测量专业委员会常务委员，江西省测绘学会工程测量专业委员会副主任委员，江西省高等学校中青年骨干教师。1988年7月本科毕业于华东地质学院测量系工程测量专业，后在中国矿业大学进一步学习，并获得大地测量学与测量工程硕士学位和博士学位。近年来主要从事测绘科学与技术领域的教学与科研工作，主讲8门研究生课程和10余门本科生课程；讲授的“控制测量学”课程被评为省精品课程．编写的“地下工程测量”教材获省高等学校优秀教材一等奖．指导的学生参加全国挑战杯比赛获全国三等奖．省一等奖,指导的硕士研究生论文获省优秀硕士学位论文。主持或参加完成9项省级以上科研项目和10余项横向课题；公开发表学术论文50余篇，公开出版教材2部；获省部级一等奖3项．二等奖1项．三等奖1项，获省级表彰1次。

教学情况

研究生导师，承担测绘科学与技术领域．地图学与地理信息工程．摄影测量与遥感专业研究生的培养；

主讲本科生《GPS测量原理与应用》．《控制测量学》．《测绘学概论》等课程；

主讲研究生《现代测绘理论与技术》．《空间数据分析》．《GPS导航定位原理与数据处理》等课程。

近5年完成的科研项目

1．矿区复垦关键技术开发及示范应用，国家“十一五”科技支撑计划项目,参与

2．矿区重构土壤特性的时空变化规律及其改良对策，国家自然科学基金项目,参与

3．部件信息质量控制及其在单元网格城市管理中的应用研究，江西省自然基金项目,参于

4．城市网格化管理部件数据的质量控制及其应用，江西省教育厅科技项目,参与

5．GPS教学实习基地建设，江西省教育厅项目,主持

6．动态GPS在地形测量中的应用，核工业江西地勘局测绘院项目,主持

7．城镇土地定级估价信息系统，江西省教育厅项目,主持

8．动态GPS在航测像控点联测中的应用，江西省测绘局项目,参与

9．农村建设用地规划设计．测绘等横向项目10余项，主持

近5年发表的论著

1 Zhu Yufeng, Wu Liangcai. Analysis on GPS Combined with GIS in Mine Environment Inspection and Survey. Coal Industry Publishing House. 2008.(ISTP检索) :1120-1124

2 Wu Liangcai, Zhu Yufeng. Analysis on the Application of GPS in Mine Environment Management. Publishing House of Electronics Industry. 2008.(ISTP检索) :1115-1119

3 Wu Liangcai, Wei Zhiming. Optimum Form of Geological Conditions Destruction Indexes And Its Statistical Prediction. Science Press USA Inc. 2007.(ISTP检索) :36-41

4 The Predicting Method and Its Application of Catastrophe Theory in Water Inrush from Coal Floor Based. International Conference on Geological. Engineering 2007.(EI检索)

5 Wu Liangcai, Zhu Yufeng. Analysis on the Application of GPS Combined with GIS in Mine Environment Inspection and Survey. Coal Industry Publishing House. 2008. (ISTP检索) :717-720

6 Zhu Yufeng, Wu Liangcai. Study on the Application of GPS in Mine Ecology Environment. Coal Industry Publishing House. 2008. (ISTP检索) :729-732

7 Wu Liangcai. Application of Grey-Equal dimension and New information Neural Network Model to Deformation Prediction. The 2nd International Workshop on Education Technology and Computer Science. Computer Society 2010.(EI检索) :810-812

8 吴良才,危志明.基于遗传神经网络的GPS高程转换方法. 桂林理工大学学报. 2010(1). (核心期刊)：Vol.30:99-102

9 GPS高程迭加拟合模型的研究. 西安科技大学学报. 2009(3). (核心期刊) Vol.29:339-343

10 吴良才,高宁.BP神经网络转换GPS高程的若干问题探讨. 工程勘察,2008(1).核心期刊) :46-48

11 吴良才,危志明.转换GPS高程的遗传神经网络方法. 测绘科学技术学报,2007(2).(核心期刊) Vol.24:244-246

12 吴良才,胡振琪.GPS高程转换方法和正常高计算. 测绘学院学报2004(4).(核心期刊) Vol.21:256-258

13 吴良才,胡振琪.基于神经网络的GPS高程转换方法. 工程勘察,2004(1).(核心期刊) :49-51

14 关于GPS网平面基准点可靠性分析. 测绘通报,2003(1).(核心期刊)

15 知识经济时代土地管理与可持续发展. 江西社会科学,2003(3).(核心期刊)

16 王莉,吴良才.地形图几何校正的精度评价. 计算机应用研究,2005(7).(核心期刊) Vol.22：374-376

17 陶国强,吴良才.地下管线三维模型的实现. 测绘科学,2005(6).(核心期刊) Vol.30：110-112

18 王莉,吴良才.土地覆盖/利用样本影像数据库的建立. 测绘科学,2006(2).(核心期刊) Vol.31：96-98

19 曾政祥,吴良才.LUCC的不确定性研究. 水利科技与经济. 2006(10) ：72-74

20 吴良才,胡振琪.基于模糊控制土地价格评估. 东华理工学院学报.2004(2) Vol.27：181-184

21 吴良才,金时华,孙秀波.基于ArcIMS构建WebGIS-T信息化服务理论研究. 东华理工学院学报.2007(1) Vol.30：30-32

22 危志明,吴良才.基于GADS工具箱的GPS高程拟合方法. 东华理工大学学报. 2009(1) Vol.32：89-92

23 王守增,吴良才.基于TM影像城镇居民地空间信息提取. 曲阜师范大学学报Vol.33,2007(2)：27-29.总125期

24 赖德旺,吴良才.基于ArcGIS Server的企业级WEBGIS的设计与开发. 湖北民族学院学报. 2008(4) Vol.26：413-417

25 徐长海,吴良才.补偿最小二乘在GPS高程拟合中应用及平滑参数选取. 矿山测量. 2009(1) ：44-46

26 高宁,高彩云,吴良才.关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题. 测绘工程 2006(3) Vol.15,：67-69

27 Arc SED版本管理机制在供水管网系统中的设计与实现. 内江科技. 2008(12)

28 未采区段地质条件影响因素统计预测. 矿山测量2003(2)

29 高宁,吴良才,高彩云.基于遗传算法的GPS高程转换. 水利科技与经济 2006(2) ：84-86

30 陶国强,吴良才.地下管线矢量图网上浏览的实现. 矿山测量2005(2). ：23-25

31 基于遗传算法的神经网络在GPS高程拟合中的应用.矿山测量2004(2) ：23-24

32 曾政祥,吴良才等.基于MATLAB遗传神经网络在GPS高程转换中的应用.矿山测量2006(3) ：37-39

33 城市土地定级与估价. 中国矿业大学出版社 2003

34 地下工程测量. 测绘出版社 2005

35 基于MGM-Markov的城镇建设用地预测.安徽农业科学2009.37(29)

36 收益法中资本化率的确定方法. 科技信息 2009(16)

37 Conversion of GPS Height with Genetic Neural Network Method.2010International Conference on Remote Sensing. Institute of Electrical and Electronics Engineers 2010：144-147

38 LiangCai Wu，Tiesheng Wang，ZhiMing Wei. GPS Height Conversion Based on Genetic Neural Network. ICCIS 2010，12月，成都

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