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天体光谱分类是天文学研究的重要内容之一,其关键是从光谱数据中选择和提取对分类识别最有效的特征构建特征空间.提出一种新的基于2维傅里叶谱图像的特征提取方法,并应用于LAMOST (the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope)恒星光谱数据的分类研究中.光谱数据来源于LAMOST Data Release 5(DR5),选取30000条F、 G和K型星光谱数据,利用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)将1维光谱数据变换成2维傅里叶谱图像,对得到的2维傅里叶谱图像采用深度卷积网络模型进行分类,得到的分类准确率是92.90%.实验结果表明通过对LAMOST恒星光谱数据进行STFT可得到光谱的2维傅里叶谱图像,谱图像构成了新的光谱数据特征和特征空间,新的特征对于光谱数据分类是有效的.此方法是对光谱分类的一种全新尝试,对海量天体光谱的分类和挖掘处理有一定的开创意义. 相似文献
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遥感影像提取的地物图斑数据需要进行结构优化,从而满足数据建库与制图表达的质量要求。其中,地物图斑分布上存在的大量狭长结构需要进行一致性融解操作。该项工作目前仍由人机交互方式完成,亟须发展专门的自动探测与一致性融解模型。为解决该问题,本文首先对遥感影像提取图斑中狭长结构产生的缘由和表现形式进行深入分析。在此基础上,分别针对控制图层图斑边界产生的狭长结构和人工地物图斑的局部狭长结构设计专门的探测与一致性融解方法,从而丰富现有的图斑狭长结构处理技术体系。试验表明本文提出的两种算法对狭长结构探测与一致性融解的正确率均超过90%,具有较好的可操作性与实用价值。 相似文献
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地基沉降预测模型和方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
地基沉降预测是岩土体稳定性研究的一项重要任务。基于邓英尔和Gompertz等已有预测模型的特点,提出一种新的地基沉降预测模型——邓英尔-Gompertz曲线模型,并提出了求解此类模型的新方法——规划求解法,解决多变量非线性方程的极值问题;同时探讨了测量点数目及其所处阶段对预测精度的影响,即:测量点越多预测效果越好。测量点处于发生阶段时预测结果一般偏小;测量点达到发展阶段时预测结果一般偏大;测量点达到成熟阶段时预测结果与预测模型、工程沉降特点有关;测量点达到极限阶段时预测结果符合实际情况。实例分析结果表明:与邓英尔、Gompertz等模型相比,新模型预测的结果更准确。 相似文献
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正六边形格网由于各向同性、邻接等效、拟合精度高等优点,被作为规则格网DEM数据结构的格网单元,已应用到流向分析、谷地线提取等数字地形分析中,但是其质量检测评价仍没有得到很好的研究,DEM的质量直接影响到后续数据分析结果以及相关决策的正确性与可靠性。使用常规的方法如检查点法、剖面法只能在局部评价DEM的误差情况,无法全面的评价DEM的质量。而等高线能够反映地形地貌的整体情况,因此等高线回放法通过分析回放等高线的质量,进而检测评价DEM的质量,是评价DEM质量的一种相对全面准确的方法。因此,本文将顶点高差标记法应用到六边形DEM格网结构中,为正六边形规则格网DEM提出了一种等高线生成算法,并对正六边形格网DEM的数据质量进行评价和分析。首先,本文利用生成等高线拓扑正确性、与原始等高线贴合度以及弯曲特征保持情况3个指标以评价六边形格网结构下的基于顶点高差标记法所追踪的等高线,其具有无自相交等拓扑错误、与原始等高线贴合度高、弯曲特征保持情况良好等特点,证明了该算法的可行性。此外,本文将该生成方法应用到不同规则格网DEM质量对比中,即基于顶点高差标记方法分别生成四边形DEM和六边形DEM的等高线... 相似文献
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针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气,利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等,对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM2.5质量浓度进行了相关性分析,并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明:此次重污染天气过程大气层结较为稳定,主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m);边界层通风量对局地空气质量影响显著;PM2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关,与能见度呈指数相关;Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。 相似文献