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本文在收集、分析、整理大量精神类疾病病例的基础上,结合多年天气气候的年、季、月、日的变化规律,分析阐述了主要气候要素的气压、气温、湿度和风的变化对精神类疾病发病及复发的影响和相互关系及原因,并选取日平均气温、气压、湿度及风力等变化为因子,建立了一套较为客观的预报方法和服务指标,为科学预防和减轻精神类疾病的发生和复发提出了科学依据。 相似文献
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水库区地面高炮增雨作业效果评估 总被引:1,自引:0,他引:1
1引言水是国民经济发展的命脉,如何合理开发水资源、增加水储备,是气象服务的重要任务。93年至94年我们开展增加水资源储备的局部高炮增雨作业。沿水库流域设“三七”高炮5处,炮间距6-8公里,炮位与水库流域边线距5—10公里。沿水库流域上游西南至东北形成扇面,理论上作业有效面积为225平方公里,作业区内设置雨量观测点6处,均为水文气象观测人员。对作业效果,我们从以下几个方面作出了评估(应用资料来源为辽宁省昌图县气象局、四平气象局、四平防汛指挥部、四平水文站),其结果如下:2统计分析方法统计分析是根据历史资料,建立作… 相似文献
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为降低高光谱遥感数据光谱空间的冗余度,提出一种快速的波段选择方法。该方法在波段子空间下进行,依次选择各子空间中方差最大的波段作为初始波段,设定目标函数,然后逐子空间替换波段使得目标性能更加优化,直至没有替换可以使得目标更优为止。在两个公开高光谱影像数据集上对比3种常用波段选择方法(ABC、AP、ABS)来验证提出方法的有效性,实验结果表明:(1)在印第安纳数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低22.04%、52.61%、55.71%,最佳指数分别提高0.58%、51.73%、0.95%,总体分类精度分别提高0.16%、1.39%、23.07%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高6.61%—69.02%;(2)在帕维亚大学数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低2.38%、0.51%、32.83%,最佳指数分别提高1.34%、17.97%、12.92%,总体分类精度分别提高0.31%、0.69%、8.53%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高19.13%—86.34%。本文提出的波段选择方法能够选择合适的波段子集满足不同的应用需要,是一种有效的波段选择方法。 相似文献
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玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息(即:样本的全部像素的光谱信息)除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机(SVM)和K近邻分类(KNN)模型中,结果表明:在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息(即:每粒样本所有像素光谱信息的平均值)识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%(注:100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低)。最后,使用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。 相似文献
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塔里木盆地南缘沉积物磁化率、δ13C与粒度及其气候环境意义 总被引:3,自引:2,他引:3
本文研究表明,塔里木盆地南缘湖沼相沉积物质量磁化率与碳酸盐δ13C呈正相关关系,与粒度参数中056~3557μm各组分呈显著负相关,其中同1783~3170μm部分负相关性最为显著;与5637~2244μm之间各组分显著正相关,其中与7096~200μm各组分正相关性最为显著。其气候环境背景与意义表现为:在寒冷期中,δ13C偏轻,相对湿度和植被盖度增加,地表侵蚀减弱,只有较细物质才能向湖泊沼泽搬运加积,地表氧化环境减弱,磁化率减小;而在温暖期中,则相反。在区域对比基础上,根据上述指标将近40ka以来此地区气候环境变化划分了8个阶段。本文的各种指标(特别是粒度指标)与GreenlandGISP2冰芯δ18O记录之间有很好的吻合,表明研究区近40ka以来的气候与环境变化可能具有全球背景。 相似文献
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基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类算法(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的高光谱数据分类方法分类精度不高、没有充分地利用空间信息等缺陷,提出一种基于Gabor空间纹理特征(Gabor spatial texture features)及无参数加权光谱特征(Nonparametric weighted spectral features)和稀疏表达分类(Sparse representation classification)的高光谱图像分类算法,可以简写为Gabor-NW SF和SRC,即GNWSF-SRC。所提出的GNWSF-SRC分类方法首先通过融合高光谱的Gabor空间特征和无参数加权光谱特征来更好地描述高光谱图像,然后通过其进行稀疏表达,最终通过对比其重构误差获得分类结果。在训练集比例不同的情况下,用所提出的方法对两组典型的高光谱数据进行处理,理论研究和仿真结果表明:与传统的分类方法相比,所提出算法能够提高分类精度、Kappa系数等,取得了较好的分类效果。 相似文献