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21.
应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团 总被引：1，自引：0，他引：1
应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料,分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况,由点聚分析结果可知,该海域至少存在6种以上水团;再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分,分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值,结果表明,冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大,这与大洋水团的稳定性是一致的,因此,该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳,它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水,以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。 相似文献
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长江口南支沉积物元素地球化学分区与环境指示意义 总被引：5，自引：0，他引：5
对采自长江口南支的130个表层底质沉积物样品采用X射线荧光光谱法进行了20种常、微量元素的地球化学分析。在此基础上,应用系统聚类法对该区域进行了元素地球化学分区。研究结果表明,研究区主要可以分为两大地球化学分区:Ⅰ区以相对富集SiO2,Sr,Zr元素为典型特征,主要涵盖5 m等深线以浅的长江三角洲前缘区;Ⅱ区以相对富集Al2O3,TFe2O3(全铁),MgO,Pb元素为典型特征,涵盖了前三角洲的广大区域。从地球化学分区的空间分布来分析,这两个分区元素之间的差异反映的是沉积水动力条件与沉积介质物化性质这两个环境要素空间分布的差异性,即在研究区内,表层沉积物元素地球化学空间分布的差异性实质上反映了沉积环境空间分布的差异性。 相似文献
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基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
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By using sonar imaging, this paper presents a new algorithm for the clustering of seabed types based on the self-organizing feature maps （SOFM） neural network. The theory as well as data processing is studied in detail. Some valuable conclusions and suggestions are given 相似文献
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地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法 总被引：8，自引：0，他引：8
对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75％。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100％。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。 相似文献