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为研究全球变暖与极寒天气间的关系,对加拿大13个省代表性测站10年的观测数据进行时空变化趋势分析,采用经验正交函数(EOF)寻找海洋表面温度历史数据的变化规律。另外利用BP神经网络建立了年平均温度、日降水量与地球吸热、散热、海表面温度、当地纬度间的关系,预测未来25年气候的变化,并建立了“极寒天气”与气候变化的关系模型。研究表明:高纬度地区温度、降水量普遍较低,同经度地区的温度差异较小且降水量变化不大;加拿大地区温度呈周期性变化,符合北半球的季节变化特征;北大西洋的东部与其他海洋的温度是反相关的,西太平洋南北回归线附近的海洋表面温度升高;“极寒天气”出现频率与气候变化有一定关系,局地极寒现象与全球变暖的大趋势并不矛盾。本研究为人们认识和理解“全球变暖”提供了一个新的思路。 相似文献
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鱼雷打靶试验对评价武器系统对目标的打击性能具有重要意义。水动力参数是模拟鱼雷水下运动轨迹、预报鱼雷打靶落点的关键参数。随着现代CFD技术的发展,采用数值方法获取水动力参数,提高了轨迹预报精度,但计算效率不高,不利于多工况下鱼雷打靶预报。首先,基于刚体动量和动量矩定理建立了鱼雷的水下运动方程组,运用4阶龙格–库塔(Runge-Kuta)法对运动方程组进行数值求解,对鱼雷水下轨迹进行模拟,从而获取鱼雷打靶性能。其次,提出了基于遗传算法的近似模型(GA-BP)和自适应遗传算法优化的近似模型(AGA-BP)模拟鱼雷水下打靶落点,对鱼雷打靶性能进行快速预报。通过仿真和数据对比,结果表明:AGA-BP预测模型相对于BP预测模型更稳定、GA-BP预测模型收敛速度更快,实现对鱼雷水下打靶快速预报。 相似文献
114.
水下图像增强因其在海洋勘测和水下机器人中的重要意义而备受关注。在过去的几年中,已经提出了许多水下图像增强算法。已有的深度学习方法由于忽略水下图像的预处理过程和对红色通道信息的增强或者弱化了这个过程,导致增强结果并不显著,其往往只适应特定的场景,缺乏泛化能力。为此,基于卷积神经网络建立了一种全新的水下图像增强算法,为了充分利用特征图的通道信息,在相同维度的特征图之间采用不同尺寸的卷积核获取更多通道数目的特征。然后,基于红色通道构建了注意力机制,以加强对于图像中容易丢失信息的红色通道的特征提取。最后,在EUVP,UFO120数据集做了消融实验,证明了红色通道注意力机制的有效性。通过对对比实验的增强结果进行各项指标分析,证明增强结果有着更高的结构相似性和峰值信噪比,并且在无参考指标方面有着更高的颜色平衡、清晰度以及对比度,综合性能优于以往的方法。 相似文献
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确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-mean... 相似文献
116.
117.
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高程问题一直是困扰GPS的问题之一,而不同的GPS高程拟合方法都有其适用条件,并且精度不等。本文在对人工神经网络的基本原理、神经元模型、网络结构、数据结构和训练方式等研究的基础上,给出一种新的算法(新BP算法)。以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例,使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合,并与其他方法作了比较,最后给出有益的结论。 相似文献
119.
乡村旅游地面临人地交互作用的剧烈变迁,内部要素适应社会-生态系统变化,趋利避害降低脆弱性具有重要现实意义。本文重新界定基于恢复力和脆弱性的农户适应性理论内涵,构建旅游开发适应力指标体系,以西安市和咸阳市17个不同类型的城郊型乡村旅游地为例,评价和分析农户旅游适应效果与空间差异规律,探讨和归纳适应行为与对策模式,建立BP神经网络辨别和揭示适应性影响因素与重要性关系。研究表明:① 西安市和咸阳市农户适应旅游开发综合效果呈现中等偏下水平的偏态分布趋势,分别处于旅游地生命周期快速发展阶段和探索起步阶段。② 乡村旅游地农户适应效果形成“圈层辐射、两翼包络、外围联动”的县域尺度空间分布格局;村域尺度圈层分化现象显著。③ 经营模式划分的旅游乡村农户适应效果股份制模式>“公司+农户”模式>“政府+公司+农户”模式>个体农庄模式>“农户+农户”模式;常年外出务工和农家乐经营是农户主要适应行为选择,季节性务工、本地上班以及农业生产是辅助适应行为选择,且适应行为组合方式表现为旅游专营型、旅游主导型、均衡兼营型、务工主导型和务农主导型五种适应对策模式。④ 旅游发展机会认知、技能培训机会、社会联结度、劳动力总量、政策知晓度、旅游就业人数、收入来源种类、生活主要能源、受教育程度、公共服务设施是农户主要旅游适应性影响因素。据此,提出后续社会-生态整合研究亟需突破方向和适应旅游开发的政策路径。 相似文献
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在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。 相似文献