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1.
王颖  段霞  吴康 《地理科学》2020,40(5):786-792
剖析北京“腾笼换鸟”产业转型升级的现状,在针对“新鸟”进笼“老鸟”去哪问题,“老笼”空间结构合理优化问题,“老鸟”涅槃“新鸟”培育问题,“老鸟”和“新笼”承接问题的分析基础上,提出应完善京津冀产业链协作,“腾笼换鸟”拓展区域联动发展空间;东西城合并成首都特区,“腾笼换鸟”保护北京历史文化名城;切实发挥政府的职能作用,“腾笼换鸟”提升企业内在动力机制;规划建设“微中心”小城镇,“腾笼换鸟”促进北京人口有效疏解的建议。  相似文献   
2.
为了研究不同单点系泊位置对极地系泊船舶在来冰角度改变时动态响应的影响,运用离散元方法(DEM),计算了船舶在60%密集度下,冰速为1.0 m/s、冰厚为1 m时不同角度的船冰阻力,结合系泊分析软件二次开发功能,计算分析系泊船舶在不同来冰角度和不同系泊位置下受上述冰情影响下的响应。通过对模拟结果与试验结果的对比,认为离散元方法(DEM)的数值模拟结果与试验结果吻合较好;单点系泊位置为距船头L/4时,系泊船舶能以最快速、最稳定的方式对来冰方向的变化做出响应。  相似文献   
3.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献   
4.
为提高Kriging近似模型在船舶结构性能多维度响应预测方面的适用性,对常规Kriging近似模型进行分区间泛化改进:一是对设计样本点的各个维度(分量)进行划区,并在每一个分区间内采用最优拉丁超立方(OLhd)取样;二是引入比例系数w1组合高斯与指数型相关函数提高模型对数据的泛化能力,从而在每个划分的区间内建立泛化的Kriging近似模型。通过SCH测试函数,验证了构造的分区间泛化Kriging模型有效性。结合参数化建模和改进Kriging近似模型对某过渡肘板和舱口角隅边界进行形状优化,优化第一阶段由改进的近似模型通过多岛遗传算法得到全局初步的最优解,第二阶段在初步解的基础上缩小优化变量范围,由少量的FEM计算即可在小范围内搜寻到精确的最优设计变量。结果表明:分区间泛化Kriging近似模型在预测多维度响应时较常规Kriging模型预测精度更高;分阶段的形状优化流程在保证极小误差和缩小计算成本的情况下能够得到理想的应力分布和重量优化结果,有助于船舶结构的轻量化研究。  相似文献   
5.
We developed generalised additive models (GAMs) to estimate standardised time-series of population abundance indices for assessment purposes and to infer ecological and behavioural information on northern Benguela hakes, Merluccius capensis and M. paradoxus, using haul-by-haul commercial trawl catch-rate data as proxies for hake densities. The modelling indicated that individual ship identifiers should be used rather than general vessel characteristics, such as vessel size. The final models explained 79% and 68% of the variability in the commercial catch rates of M. capensis and M. paradoxus, respectively. The spatial density patterns were consistent and confirmed existing knowledge about these species in the northern Benguela system. Furthermore, seasonal migration patterns were described for the first time and were found to correspond to the known spawning areas and seasons for M. capensis and M. paradoxus. Spatial density patterns were validated using the geostatistical modelling results of fisheries-independent trawl survey data. Improved understanding of the relationships between fleet dynamics and fish movement can be achieved by taking into consideration the present catch-rate model and spatial and seasonal distribution maps. We conclude that the yearly standardised CPUE time-series are problematic as proxies for total stock abundance because of spatial coverage issues. Consequently, such CPUE data should not be used for stock-size assessments and fisheries advice concerning northern Benguela hakes until this is solved. We generally recommend the exclusion of standardised CPUE time-series from stock assessments when important and changing parts of the stock distribution cannot be targeted by the fishery, such as due to closed areas or seasons.  相似文献   
6.
一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达(SAR)海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异,提出了一种新的船只检测测度,该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计(KDE)方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型,实现了自适应恒虚警率(CFAR)的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR(Pol-SAR)数据上进行实验,系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能,并与两个经典的极化测度进行了比较,实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。  相似文献   
7.
中国科学院海洋研究所在开展西太平洋马里亚纳海山区多学科综合科学考察的过程中,利用“科学”轮船载的全水深多波束测深系统Seabeam3012对多个海山进行了地形测量工作。针对作业过程中遇到的恶劣海况导致采集数据质量差、多波束系统易检测错误海底信息、测线布设难度大等问题,提出了基于船体姿态对数据质量影响分析的多波束测线方向优化、基于地形变化并参考浅地层剖面资料的作业参数优化和基于实时采集情况的多波束采集测线布设优化等一系列措施,有效地提高了海山区多波束数据采集质量,并提高了作业效率。获得的高品质地形数据,为多学科协同研究奠定了基础,为ROV等设备的现场作业提供了安全保障。  相似文献   
8.
针对船舶线性横摇系统,设计了一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法的在线学习最优减摇鳍控制器.在设计过程中直接使用输入输出数据获取系统状态值.利用评价网络来逼近针对船舶减摇鳍控制系统设计的性能指标函数,并通过执行网络获得最优控制律,这两个网络都是多层前馈神经网络,即反向传播(BP)神经网络.在训练过程中,这两个神经网络不仅可以使用实时测量数据,也可以减少船舶横摇模型的内部误差和不确定性干扰的影响,从而提高系统的鲁棒性.最后,仿真结果表明所提出的ADHDP控制器对于降低船舶横摇有很好的控制效果.  相似文献   
9.
A towing experiment was conducted using a modulated wave train to investigate the vertical bending responses of a hydro-structural container ship model. In the experiment, a spatially periodic modulated wave train, as a model of a freak wave in successive high waves mimicking the so-called three sisters, was generated by the recently established higher-order spectral method wave generation (HOSM-WG) method. HOSM-WG enables us to control the location and timing of the maximum crest height in a wave tank. With precise control of the towing carriage, an experiment was conducted in which the timing of the encounters between the ship model and the modulated wave train was accurately determined. The maximum sagging moment (SM) was found to increase in proportion with the encounter wave height. However, because of differences in the relative depth of the fore and aft troughs, the maximum SM is highly variable for a given wave height. The temporal wave-geometry evolution caused the relative trough-depth to vary significantly within a wave period in the vicinity of the maximum crest height. As a result, depending on the encounter timing, the SM varied considerably for a given wave height. The temporal variation of the wave geometry is a robust feature of a modulated wave train and is common between the spatially periodic and temporally periodic modulated wave trains.  相似文献   
10.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
姚红革  王诚  喻钧  白小军  李蔚 《遥感学报》2020,24(2):116-125
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。  相似文献   
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