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161.
超声波测风仪与气象业务用风向标测风仪相比具有诸多优势,可为气象业务中风向风速观测急需解决的较多问题提供解决方案。为促成超声波风速仪尽早在气象部门业务应用,同时解决资料同化等问题,研究和选择适用于超声波测风仪的风速平均(平滑)算法显得极为重要。为此,从超声波测风仪测量原理出发,介绍了超声波测风仪获取数据的特点;利用台站获取的超声波测风仪风速的秒数据,采用不同时段、不同平均(平滑)方法,计算风速多种形式的平均值,通过统计、分析和比较,获得了标量和矢量不同算法下风速平均值的特性差异及其之间的误差,进一步验证了标量平均大于矢量平均的结论。通过对超声波测风仪的风速算法研究及其误差分析,对减小因算法带来的风速测量误差提供方法,同时探讨了超声波测风仪在气象业务使用的可能和方向。 相似文献
162.
163.
为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性. 相似文献
164.
对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性. 相似文献
165.
黄达明 《南京气象学院学报》2019,11(5):541-550
区块链本质上的去中心化和安全特性,使得其很适合于解决目前教育领域面临的困难.本文首先介绍了区块链的基本技术原理,包括区块的结构和区块链的构成、区块链技术平台的体系结构、区块链的分类、共识算法、智能合约.接着分析了目前教育领域发展的终身教育和跨地区教育的新形势,以及传统数字化教育系统面临的主要问题.然后从教育相关信息的多方共享和验证、学习过程跟踪、激励和学习路径塑造、学习评估、教育管理与决策辅助等几个方面对区块链技术在教育领域的应用现状进行了介绍和分析.最后总结了目前区块链技术应用到教育领域的主要问题,并展望了未来的发展方向. 相似文献
166.
以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。 相似文献
167.
风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。 相似文献
168.
负载平衡对于提高分布式数据库系统的性能,特别是减少系统响应时间具有非常重要的意义。本文在AST—PCNET网络环境下,先总结以往的负载平衡算法,然后提出了调整型算法,并通过假设的简单模型,对其负载进行试算。结果表明,通过均衡调整的工作负载,可克服系统的瓶颈现象。 相似文献
169.
本文推广了经典的抽样定理,并据此导出了函数有限离散傅里叶变换误差方程(简称DFT误差方程,下同)。该方程把有限离散傅里叶变换中固有的离散效应和有限效应表示为确切的数学形式。离散效应被表示为一个含整参变量(参变量取0,1,…,N-1)的复无穷级数;有限效应被表示为一个含整参变量(参变量取0,1,…,N-1)的复无穷级数的DFT。 基于DFT误差方程和位函数特点,作者提出了两种位场数值傅里叶变换新算法--移样法和等效源续尾叠样法。移样法可近百倍地提高位场数值傅里叶反变换的精度,等效源续尾叠样法可数十倍地提高正变换精度。两种算法都不需要增加资料长度和取样密度,因而基本不需要增加计算机时间和内存。文中给出了算例。 相似文献
170.