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为了解决在多波束测深中声速剖面代表性误差会造成平坦海底地形凹凸变形的问题，提出了一种基于海底观测值的声速剖面反演与海底地形改正技术。该技术利用波束入射角以及单程回波时间信息，建立波束位移与误差声剖的函数关系，采用间接平差与LM（Levenberg-Marquardt）法反演得到与实际声速剖面相近的改正声速剖面，从而达到校正海底畸变地形的目的。海上实验数据验证表明:与含有误差的海上声剖值相比，反演改正后的声剖值更接近海上实际声剖值；水深改正的相对标准差降低50%以上，有效地削弱了畸变海底地形的影响。 相似文献
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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。本文在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型（ALBERT）—双向长短时记忆网络（BiLSTM）—条件随机场（CRF）模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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基于BP神经网络高光谱图像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像常常存在"异物同谱"现象,影响了遥感影像的分类精度。为了提高分类精度,本文提出了基于BP神经网络的分类算法。采用环境一号卫星HJ-1A星上搭载的超光谱成像仪(HSI)获取的高光谱数据,利用BP神经网络对黄岛区进行遥感图像分类,根据得到的分类结果对原图像进行"异物同谱"现象纠正后重新选取训练样本,然后利用BP神经网络再分类,从而有效解决了"异物同谱"现象。实验结果表明,经处理后的高光谱影像的分类精度得到显著提高,分类总体精度为92.386 5%,比异物同谱纠正前提高了7.83%,Kappa系数也从0.768 2提升到了0.885 8。 相似文献
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利用库尔勒市气象局2003—2012年春、秋季最低地面温度、最低气温、云量、风速和海平面气压等气象要素资料,分析该地区的霜冻特征以及最低地面气温和其它气象要素之间的关系,结果表明:(1)库尔勒市霜冻主要出现时段为10月、11月以及次年的3月;(2)最低气温与最低地面温度之差介于-3～8℃,其中在3～5℃之间占总数的72.5%;(3)当08时海平面气压低于1015 hPa时,发生霜冻的概率仅为4.8%;气压超过1025 hPa时,出现霜冻的概率达84.7%;(4)通过最低气温、云量和风速建立的最低地面气温预报方程,分别对最低地面温度和霜冻做出预报,其中最低地面温度预报的准确率在70.7%～83.5%之间,霜冻预报的准确率为89.9%,效果良好。 相似文献
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利用地面气象观测资料、探空观测和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)资料,对塔里木盆地东缘的一次典型区域性沙尘天气过程进行分析,并探讨其滞空原因及传输特征。结果表明:南疆盆地热低压的强烈发展及气温异常偏高为沙尘天气的发生提供了动力和热力条件;在浮尘天气维持期间,塔里木盆地近地层层结较稳定,垂直湍流较弱,逆温层温差与能见度具有较好的对应关系,逆温层厚度较稳定;强沙尘天气期间,逆温层中温度梯度明显,接地逆温层厚度越薄,浮尘物越易出现沉降现象,能见度则出现好转;沙尘暴转为浮尘天气时,逆温层温差和厚度存在明显的跃增;当质点移动路径经过库尔勒地区的西南或东南方向的两个关键区时,可能对库尔勒地区的沙尘天气造成影响,当质点移动以偏东路径为主时,将有利于库尔勒地区的浮尘减弱;由于受若羌地区的地理环境影响,东北、西南或偏西路径均可以造成若羌地区出现沙尘天气。 相似文献
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地质图件及其附属资源（如描述文本）作为地质知识的重要存储媒介,蕴含着大量的地学知识及专家经验知识及隐式知识。快速精准地对多模态地质数据进行知识规范化定义、形式化表达、语义化关联和精准化推理是目前地学知识抽取及挖掘的前沿。当前,海量的地学数据中图件及附属描述信息知识分布零散,图件中的信息无法有效地与描述信息进行关联并提供知识服务。本文以多模态地质数据为数据源,建立了多源数据驱动下的地质图知识表达模型,通过地质基础知识、规则知识及决策知识来表达图件中蕴含的显隐式地质知识,从语义、空间、属性三个维度表示地质对象间的关系;并基于领域知识针对地质图件及描述信息开展了地质实体及关系的精准抽取及存储研究,最后以江西省于都县银坑幅G50E011007图幅150000矿产地质调查矢量数据为例进行了验证与分析,实验结果验证了本文所提出的知识表达模型及知识抽取方法, 能够较好地解决地质知识建模中图文关联弱、知识挖掘不充分等问题。 相似文献
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利用塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站2009-2018年的地面观测资料,细致解析塔中地区的风蚀起沙特征,所得结论如下：(1) 临界起沙风速表现出明显的季节变化特征,夏季＞春季＞秋季＞冬季, 塔中地区的临界起沙风速介于4.47-4.92 m/s,日最大值出现09:00-10:00时。(2) 春夏季是沙尘的多发季节。春、夏季,沙尘水平通量的平均值分别为2638.9 kg/m和3298.9 kg/m,起沙持续时间的平均值分别为291.5 h和336.7 h。(3) 风蚀起沙事件更容易发生在白天, 沙尘水平通的最大值出现在10:00-11:00,起沙持续时间的最大值出现在10:00-13:00。(4)风蚀起沙事件在春季主要集中在偏东方向,在夏季主要集中在偏北方向上。 相似文献
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地质领域实体关系抽取是构建地质知识图谱的基础，对地质领域文本信息抽取与知识库构建具有重要的作用。针对地质领域实体关系复杂、缺少人工标注语料库等特点，提出了面向地质领域实体关系联合抽取模型，着重对多地质文本中存在的复杂重叠关系进行识别，避免传统流水线模型中由于实体识别错误造成级联误差。文章构建了高质量地质领域实体关系语料库，提出了基于预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和双向门控循环单元BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Units)与条件随机场CRF(Conditional Random Field)的序列标注模型，实现对实体关系的联合抽取。在构建数据集上进行了实验，结果表明，本文提出的联合抽取模型在实体关系抽取上的F1值达到0.671，验证了本文模型在地质实体关系抽取的有效性。 相似文献
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对来源不同的地质对象进行关联匹配，并通过模型对其结构、属性及语义关系进行表示是后期语义查询及聚类等任务的重要支撑。文章针对地质调查空间实体与外部文本描述语义异构、表达差异等问题，提出了一种基于注意力机制的孪生网络地质调查空间实体与文本描述信息关联匹配模型。首先，将地质调查空间实体的属性信息转换成为文本段落，以句向量基本粒度对地质空间实体进行文本语义编码；接着将两类文本对象映射到统一向量空间中，并输入到孪生网络中进行特征学习，最后在构建真实数据集上进行模型性能的实验测评。结果显示，该模型能够较好表示地质调查空间实体句子语义信息，其识别F1值相比基准实验提高了8.4个百分点，优于选取的对比方法。 相似文献