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91.
A TECHNIQUE TO RECOGNIZE AND ESTIMATE SEVERE STORM BY USING SINGLE DOPPLER WEATHER RADAR 总被引:1,自引:0,他引:1
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Using single Doppler weather radar echo information, this paper presents a technique for recognizing two-di-mensional flow field structure of the severe storm and estimating the divergence, the vorticity, and the intensityof wind shear line, and gives some examples. 相似文献
92.
图像获取条件对SPOT景像的构成有极大影响,也直接影响对SPOT图像的处理方法。SPOT图像的辅助数据在解析或数字处理中有重要应用。本文对SPOT卫星与视点间的地心角、节距角ω卫星与视点的纬度差异、景像方位角T、景像尺寸和SPOT图像格网参考系统GRS中(K,J)与(λ, B)换算公式进行了推证和分析,并以SPOT辅助数据验证了(K,J)与(λ,B)换算的精度。 相似文献
93.
埠后古火山机构由早白垩世陆相火山岩和次火山岩组成,铅、锌、铜、硫矿与后者有关。为了圈定火山通道的大致位置,在熔岩中采制定向切片,进行显微构造分析。通过变形、压密、阻挡、涡流等显微构造标志确定流动方位;利用长条状晶体的长轴方向确定流动线理。根据流动方位和流动线理圈出古火山口位置,进而指出在环火山颈的大断裂一侧,可能具区域找矿前景。 相似文献
94.
罗德里格矩阵在共线方程严密解法中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
张森林 《武汉大学学报(信息科学版)》1987,(1)
在共线方程严密解法中,人们习用的是以方位元素X_s,Y_s,Z_s,φ,ω,κ为未知数的严密公式。本文则以罗德里格旋转矩阵的三个独立元素b,a,c取代角方位元素φ,ω,κ,并推导了相应的误差方程式。理论表明,新方法在组成旋转矩阵和计算误差方程系数中只需作加、减、乘、除等运算而不需解求三角函数,因而节省了计算工作量。 相似文献
95.
“单站点无地面控制摄影机自检校”是一种利用纯摄影测量信息检校摄影机的方法。本文由共线条件方程出发导出了顾及到摄影机旋转中心与其摄影中心不一致时正直摄影象片与倾斜摄影象片同名象点坐标的几何关系式及线性化的误差方程式。编制了适用于VAX-11/750计算机使用的FORTRAN程序,并给出了用模拟数据和实际数据的计算结果。 相似文献
96.
复杂构造应力扰动场与发震构造识别问题的研究 总被引:7,自引:2,他引:7
在地震短临阶段异常是由局部断层扩展或弱化引起。实验与数值模拟结果曾得到与之相伴的是平均应力扰动场的四象限分布和最大剪应力扰动场的八瓣式分布。为检验此结果的普适性作了进一步的研究。结果表明不论区域构造及其基本应力场如何复杂,这种四象限分布与八瓣式分布型式不变,这为最终判定失稳区提供了依据。与此同时,在复杂构造情况下这种应力扰动场的畸变也不容忽视 相似文献
97.
本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。 相似文献
98.
贵州省三都县火烧寨锑-金矿区位于贵州“三丹成矿带”上,该带已发现许多大中型矿床,如丹寨大型金汞矿、三都苗龙金矿、都匀牛角塘中型铅锌矿床等。该带延绵近两百公里,民采盛行,矿点星罗棋布。根据该区水系沉积物及次生晕等锑-金成矿元素地球化学特征,在火烧寨矿区采用地质填图、辅以槽井探等浅部工程综合找矿手段,初步查明了该矿区的基本地质、构造及控矿特征以及矿体的产出形态,这对进一步的找矿工作起到一定的指导作用。 相似文献
99.
100.
WenJun Zhang 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2007,21(6):729-735
This study aimed to evaluate effectiveness and performance of several supervised neural network models and make pattern recognition
on invertebrate habitat zones. Probabilistic, general regression, and linear neural networks, and discriminant analysis were
used to recognize both known and unknown invertebrate habitat zones. The results showed that neural network models were better
than traditional discriminant analysis in the recognition of known habitat zones. There was not distinctive variation in recognition
from different neural network models. Sensitivity analysis indicated that the learning rate of the neural network would influence
recognized results. An unknown invertebrate species from Lepidoptera was recognized to be soil-dweller (dryland) by both neural
network models and discriminant analysis. In sensitivity analysis it was additionally recognized to be the type of plant canopy
(terrestrial). Overall the species was estimated to be a soil-dweller (dryland) or live on plant canopy (terrestrial). It
was concluded that neural network models can perform better than conventional statistic models in pattern recognition, but
a comprehensive comparison among various models is necessary in order to achieve a high reliable recognition and prediction.
Furthermore, sensitivity analysis can lead to an in-depth grasp on the mechanism in the recognition and is thus needed. 相似文献