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深度学习算法已广泛应用于地震数据处理分析领域,并在地震数据去噪等方面取得了较好的应用效果.目前业界关注重点在于各种不同深度学习算法和相关的网络结构形式,以及不同标签数据对算法效果的影响,较少关注数据集本身的差异对深度学习算法的应用效果影响.本文以卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)算法中批量规范化层(Batch Normalization)对地震数据去噪的影响分析为例,通过理论公式和应用效果的对比分析,提出了基于地震数据特征分析下的批量规范化层的使用建议.批量规范化层的使用依赖于数据集的统计分布特征,只有当训练集的归一化能量分布集中在能量较强的区域,批量规范化层的使用才会提升网络的效果.但通常情况下,在地震数据去噪的应用中,不建议使用批量规范化层.这些特征为深度学习算法在地震数据去噪应用中的网络结构设计提供了有价值的参考. 相似文献
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2010年5月我国南方持续性暴雨过程分析 总被引:4,自引:0,他引:4
使用NCEP日再分析资料和常规降水观测资料,对2010年5月5—23日我国南方地区持续性暴雨过程雨情及影响系统特征进行了初步分析。结果表明:乌拉尔山阻塞高压和贝加尔湖低压大槽异常偏强并稳定维持、副热带高压偏强偏南且维持在20°N以南是有利于持续性暴雨发生的稳定环流型;旺盛的水汽输送及其辐合带维持在江南至华南北部为南方持续性暴雨发生提供了充足的水汽条件;高原东侧或东移、或停滞的西南低涡和切变气流中频繁活动的涡旋是造成江南至华南持续性暴雨过程的重要中尺度对流系统。 相似文献
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提出了基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数随机子空间识别(SSI)方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间方法进行模态参数识别。实桥环境振动实验分析结果表明,该方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰方便地得到结构的模态参数。 相似文献
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利用武汉多普勒天气雷达资料,对2007年7月27日发生在武汉及其周边部分地区的一次强对流天气过程,特别是引起武汉、洪湖的冰雹和地面大风灾害的2个强风暴(A、B)进行了详细分析,得到如下结论:(1)这次强对流天气的主要天气背景是,副热带高压西侧强烈的西南气流诱发了中小尺度扰动,强的低层垂直风切变,大的垂直不稳定,低层较干和中高层更干的水汽条件.(2)产生灾害性天气的对流系统最初是一条近乎南北向的断续型对流带,强风暴A和B在其成熟阶段都有低层弱回波和中高层悬垂回波结构,最大回波强度均大于60 dBz;风暴A在其崩溃阶段.近地面径向速度迅速增大,随其北移,造成武汉市黄陂区大风灾害;风暴B在平均径向速度图上存在明显的中层气流辐合(MARC),是即将出现地面强辐散风的标识.(3)强回波中心高度迅速降低是地面灾害性天气发生的标识,VIL密度比VIL本身更能反映风暴的强度,特别是当因雷达扫描策略的影响导致探测不到风暴顶或风暴底时.(4)在用冰雹探测算法(HDA)探测冰雹时,要注意修改可调参数,特别是0℃和-20℃环境温度的高度,这样才能大大降低冰雹误报率. 相似文献
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一、地壳结构利用反射波法深部地震探测研究,国际地学大断面Ⅷ南段别特里奇—尼科波尔剖面的结果对保加利亚境内的深部地壳构造研究有着一定的贡献。该剖面从西南到东北与巴尔干半岛 相似文献