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遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F1分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。 相似文献
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伽玛能谱仪在校准检定过程中,仪器本底对检定结果有着重要的影响。本文论述了水面法、铅室法、本底模型法等各种方法的测量精度、应用条件和使用方法,着重讨论了用本底模型法求底数出现负值的问题,对提高能谱仪器校准检定质量有一定实际意义。 相似文献
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目的：采用数据挖掘的方法分析徐仕宏治疗急性加重期慢性阻塞性肺疾病（COPD）的用药规律。方法：收集2020年6月1日至2021年5月31日徐仕宏门诊诊治的急性加重期COPD病案，对处方药物进行频数、关联规则、聚类等分析。结果：共筛选出101首处方，包含中药127味。使用频次排前10位的中药分别为黄芩、桔梗、麻黄、紫菀、百部、金银花、甘草、杏仁、鱼腥草和黄连。关联规则分析结果显示，使用频次较高的药物组合有黄芩-石膏、麻黄-矮地茶、黄芩-黄连；黄芩-黄连-杏仁、黄芩-石膏-黄连、黄芩-石膏-紫菀；黄芩-黄连-杏仁-百部、黄芩-黄连-杏仁-麻黄、黄芩-黄连-杏仁-桔梗。对出现频次≥20次的药物进行聚类分析，挖掘出常用药对8对，可将药物聚为4类，总结出2首新处方：紫菀、百部、款冬花、麻黄、杏仁、矮地茶、鸡矢藤、黄连、石膏、金银花、穿心莲、荆芥、防风、豆蔻仁；射干、板蓝根、远志、鱼腥草。结论：徐仕宏主任医师治疗急性加重期COPD以清热化痰、宣降肺气、止咳平喘为基本治法，并重视肺胃同治，同时顾护肺阴。 相似文献
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