基于S-LSTM模型利用‘槽值门’机制的说话人意图识别     

王子岳  邵曦 《南京气象学院学报》2019,11(6):751-756

对说话人意图的识别极大地推进了自然语言理解任务的发展.之前的工作大多采用Bi-LSTM即双向LSTM模型进行词汇特征与词汇之间语义关系的提取,但这并不能很好地使句子整体和构成句子的词汇个体之间的信息进行交流.而S-LSTM（Sentence-state LSTM）模型,即句子状态LSTM模型可以很好地将自然语言中句子整体与词汇个体的信息相结合,以便于我们挖掘与利用意图检测与槽值填充之间的关系成立联合模型来更好地理解应答系统中蕴含的语义.因此,本文引入了‘槽值门’机制解决S-LSTM应用于意图检测与槽填充的联合任务时最新迭代时刻的句子状态信息没有得到充分利用的问题.最终的实验结果在ATIS数据集和Snips数据集上均取得了优于目前最先进算法的结果.  相似文献   

基于不同邻近标签数选择的LANDMARC定位算法研究     

谢亚琴  王超 《南京气象学院学报》2019,11(5):621-624

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   

基于脑电信号评价情绪状态及听觉激励对改善情绪的研究     

王慧  邱义波  骆永乐 《南京气象学院学报》2019,11(2):158-164

如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正成为当今神经信息学理论与实践研究的热点与难点.基于脑电的情绪识别和情绪及其脑机制的关联研究已经成为神经工程和生物医学工程领域的热门课题.本研究基于脑电信号评价情绪状态,尝试借助脑电耳机来监测"毫无头绪"的脑电波,重点开展了听觉激励对改善焦虑情绪状态的实验研究.借助特定中国古风纯音乐产生听觉信号激励,激发出被试者平静放松的情绪状态,从而改善焦虑,发现音乐和情绪之间可能存在的关系.将来在BCI技术研究的基础之上,情绪识别可以进一步满足患有特定疾病（ALS症、脑瘫、脑干中风、脊髓损伤等）的患者人群的某些更高级的需求,即通过脑电分析出其对事物的喜好度,比如音乐的选择,从而设计出更加友善和智能的BCI系统,在医疗康复领域具有很好的应用前景.  相似文献   

太行山东麓一次低槽冷锋降水云系云物理结构和作业条件的飞机观测研究     

孙玉稳  董晓波  李宝东  段英  胡向峰  杨洋  吕峰  樊荣  康增妹  王建恒  赵孝伟  杨永胜  范浩  李德俊 《高原气象》2019,38(5):971-982

2017年5月22日河北省出现一次低槽冷锋降水过程,河北省人工影响天气办公室利用机载粒子测量系统在太行山东麓区域对积层混合云进行了5次垂直探测。依据这些飞机探测资料结合石家庄天气雷达和邢台皇寺观测站的Ka波段云雷达资料分析了积层混合云的微物理结构和增雨作业条件。结果表明,降水云系出现在低槽槽前西南气流中,积层混合云由冷、暖云组成,云厚大于5 km,暖云厚度大于2 km,冷云厚度大于3 km,0℃层高度位于3577～4004 m,云底温度为15. 4℃,云顶温度为-17℃。云内出现最强雷达回波达45 d BZ的对流雨核,人工增雨作业应在雷达回波强度不超过40d BZ,且4000 m以上雷达回波强度不超过30 d BZ积层混合云区实施增雨作业。嵌入对流核的积层混合云中,5000 m以上冷云中上层过冷水含量达0. 2 g·m-3,比稳定的层状云中过冷水含量提高2～4倍;丰富的过冷水从雨核发展初期维持到雨核发展盛期,且该高度层是冰晶重要增长区,温度在-15～-5℃之间,适合催化作业。  相似文献   

1961—2016年我国区域性暴雨过程的客观识别及其气候特征     

叶殿秀  王遵娅  高荣  王荣  肖潺 《气候变化研究进展》2019,15(6):575-583

利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示：我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。  相似文献   

地面气象观测无人值守系统的设计与应用          下载免费PDF全文

任晓炜  马军  李静锋  邓力涌  廖伟平  张小琼 《气象与环境科学》2019,42(3):129-135

气象观测数据的传输率和可用率是气象预报服务及时准确的基础,是衡量通信系统运行可靠程度及运维保障能力的关键指标。长期以来,各级业务人员通过不间断值守班来保障气象观测数据的传输质量。随着现代化气象业务体系的不断发展,气象业务对资料传输的时效性、完整性要求也越来越高,对气象资料的综合监控能力也提出了更高的要求。在全国地面气象业务体制改革的要求下,广西率先在全国实行了基层台站无人值守业务调整,设计并实现广西地面气象观测无人值守系统。该系统集数据传输监控、数据传输时效统计于一体,通过自动监控告警、主备站资料(要素)智能识别替代、双条传输链路热备等设计,建立一套无人值守传输业务流程,从技术上支撑业务改革调整,大大降低基层业务人员工作强度。业务应用分析表明,无人值守系统运行可靠,业务质量保持高水平稳定,业务效益凸显。  相似文献   

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

张文海  李磊 《气象学报》2019,77(2):282-291

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。   相似文献   

夏季亚洲阻塞高压识别及其对中国东北气候异常的可能影响:不同再分析资料对比          下载免费PDF全文

刘刚  徐士琦  廉毅 《气象学报》2019,77(2):303-314

基于阻塞高压（阻高）客观识别方法,利用1979-2016年夏季（6-8月）NCEP-Ⅰ、NCEP-Ⅱ逐日再分析资料和ERA-interim逐6 h再分析资料对识别结果进行对比分析;并以D类（130°-160°E）阻高为例,讨论其对6月中国东北地区气候的可能影响。结果表明:NCEP-Ⅰ和NCEP-Ⅱ再分析资料对阻高活动天数、发生频次及年代际变化的识别结果差异较小,而ERA-interim与前两种资料的结果差别较大。3种再分析资料下,夏季各类阻高活动天数均与500 hPa高度场存在相应的显著相关区,且形态相近。但前两种资料对于各类阻高的表征结果较为一致,而ERA-interim再分析资料对各类阻高面积和范围的表征偏小。6月D类阻高活动日数与东北地区气温和降水关系密切,D类阻高活跃年,大气环流以经向型为主,东北地区低层低温、暖平流,高层高温、冷平流的结构指示大气层结不稳定,且东北上空为异常低压环流控制,上升气流较强,有利于6月东北地区出现低温多雨天气。鄂霍次克海地区是6月罗斯贝波的重要来源地之一,而6月D类阻高的形成可能与海-陆温差有关。   相似文献   

台风“摩羯”与“温比亚”环流中龙卷小尺度涡旋特征及可预警性分析          下载免费PDF全文

刁秀广  孟宪贵  张立  任钟冬  赵海军 《山东气象》2019,39(3):19-28

利用多普勒天气雷达探测资料,结合常规气象观测资料和天气实况及灾情调查,对2018年8月14日台风“摩羯”（1814）和8月19日台风“温比亚”（1818）产生龙卷的环境物理量及龙卷风暴强度结构特征进行了分析,对诱发龙卷和未诱发龙卷的小尺度气旋性涡旋特征进行了对比。结果表明：两次台风减弱低压东北象限是龙卷发生的关键区,低层高湿,强的低层垂直风切变和大的相对风暴螺旋度是关键物理量;龙卷出现时都伴有ΔV＞20.0 m·s-1的小尺度气旋性涡旋,且基本出现在2.0 km高度以下,但并不是所有这种低层小尺度气旋性涡旋都能诱发龙卷;以ΔV＞20.0 m·s-1为阈值,龙卷识别具有较高的命中率,识别准确率为31.8%,空报率为67.4%,漏报率为6.7%;约35.7%的龙卷没有识别时间提前量,半数龙卷几乎没有预警时间提前量。  相似文献   

2018年1月初安徽特大暴雪的双偏振雷达观测分析     

杨祖祥  谢亦峰  项阳  周胜男 《湖北气象》2019,38(1)

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