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211.
《Geomechanics and Geoengineering》2013,8(2):113-120
The determination of ultimate capacity of laterally loaded pile in clay is a key parameter for designing the laterally loaded pile. The available methods for determination of ultimate resistance of pile in clay are not reliable. This study investigates the potential of a support vector machine (SVM)-based approach to predict the ultimate capacity of laterally loaded pile in clay. The SVM, which is firmly based on statistical learning theory, uses a regression technique by introducing an ?-insensitive loss function. A sensitivity analysis has been carried out to determine the relative importance of the factors affecting ultimate capacity. The results show that SVM has the potential to be a practical tool for prediction of the ultimate capacity of pile in clay. 相似文献
212.
面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络(CNN)方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明:基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
213.
Alexei Pozdnoukhov Mikhail Kanevski 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2008,22(5):647-660
The algorithmic approach to data modelling has developed rapidly these last years, in particular methods based on data mining
and machine learning have been used in a growing number of applications. These methods follow a data-driven methodology, aiming
at providing the best possible generalization and predictive abilities instead of concentrating on the properties of the data
model. One of the most successful groups of such methods is known as Support Vector algorithms. Following the fruitful developments
in applying Support Vector algorithms to spatial data, this paper introduces a new extension of the traditional support vector
regression (SVR) algorithm. This extension allows for the simultaneous modelling of environmental data at several spatial
scales. The joint influence of environmental processes presenting different patterns at different scales is here learned automatically
from data, providing the optimum mixture of short and large-scale models. The method is adaptive to the spatial scale of the
data. With this advantage, it can provide efficient means to model local anomalies that may typically arise in situations
at an early phase of an environmental emergency. However, the proposed approach still requires some prior knowledge on the
possible existence of such short-scale patterns. This is a possible limitation of the method for its implementation in early
warning systems. The purpose of this paper is to present the multi-scale SVR model and to illustrate its use with an application
to the mapping of Cs137 activity given the measurements taken in the region of Briansk following the Chernobyl accident. 相似文献
214.
In the first part of this study, a series of stress-controlled hollow cylinder cyclic torsional triaxial shear tests were conducted on loose to medium dense saturated samples of clean Toyoura sand to investigate its liquefaction behavior. A uniform cyclic sinusoidal loading at a 0.1 Hz frequency was applied to air-pluviated samples where confining pressure and relative density was varied. Cyclic shear stress–strain changes, the number of cycles to reach liquefaction and pore pressure variations were recorded. Results indicate that the liquefaction resistances of uniform sands are significantly affected by the method of sample preparation and initial conditions. 相似文献
215.
216.
217.
218.
使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
219.
飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向:1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。 相似文献
220.