基于马氏距离的重采样方法在流量识别中的应用

针对网络流量识别中的多分类数据分布不均衡的问题,本文提出了一种基于马氏距离的重采样方法。首先,将网络流量数据进行零均值化处理并转换至主成分空间;再根据少数类样本数据到集合中心点之间的马氏距离对其进行新样本的生成;之后将新生成的样本数据转换至原始空间并进行逆零均值化处理;最后返回所有新生成的样本数据。使用剑桥大学公共网络流量数据进行流量分类实验,实验结果表明该方法能够有效提升少数类的识别准确率,并且比现有的重采样方法和成本敏感方法能够获得更好的分类效果。     

南海海洋数据集成与应用系统的设计与实现

为有效管理和使用南海海洋动力环境数据,基于Visual Studio 2008开发环境,采用C#编程语言,结合Web Service、GIS等技术设计开发了南海海洋数据集成与应用系统。该系统实现了模式运行监控、数据管理、数据处理与分析、数值预报、用户管理等功能,经测试系统运行良好。     

MASNUM海浪数值模式并行化实现

通过对MASNUM海浪数值模式的串行程序的结构研究和对串行模式进行并行化分析,提取了可并行部分的程序计算模块。利用消息传递接口(MPI)和Fortran语言,将模式中可并行计算部分进行了划分,同时分配多个进程并行计算。测试结果表明,MASNUM并行模式的效率较高,满足业务化预报的要求。     

一个基于平稳小波变换的SAR内波检测方法

SAR图像数据量的激增,迫切要求一种自动的内波检测技术来代替传统的人工解译.基于此,本文提出一种基于平稳小波变换(SWT)的SAR图像内波检测方法,利用SWT对SAR内波图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索方法进行内波边缘特征提取.最后通过南中国海东沙群岛观测的多幅SAR图像进行实验与分析,实验结果证明平稳小波变换对于SAR内波检测是有效的.     

随机森林反演卫星遥感海表面盐度研究

海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海表面盐度遥感机理和SMOS卫星盐度反演基础理论,选取海表面盐度敏感因子,建立随机森林(random forest, RF)模型,并基于网格搜索算法优化模型参数,辅助提高SMOS卫星产品精度。其中基础RF得到的海表面盐度与Argo (array for real-time geostrophic oceanography)数据之间的平均绝对误差为0.08,均方根误差为0.15。而经网格搜索算法优化后的随机森林模型精度稍有所提升,其与Argo数据的绝对平均误差为0.08,均方根误差仅为0.14,且误差分布范围较小。两种模型均显著优于SMOS卫星Level 2级盐度产品。从机器学习与统计学理论出发,建立的高精度、高适应性的随机森林海表面盐度反演模型大幅提高了盐度精度,能够为相关海洋研究提供数据支撑。     

基于图像处理技术的油管识别系统的设计与实现

针对油管分拣自动化系统的需求,设计制作了油管标识,并采用Java实现了基于图像处理技术的油管识别系统。通过对高精度仪器所拍摄的油管标识图进行图像处理,成功地输出与油管标识对应的编码值。     

南海海表盐度异常分布特征分析

利用最小二乘法线性拟合和EOF分析等方法对1980~2011年共32 a的SODA月平均海洋同化数据进行处理与分析,探讨了南海海表盐度的时空分布特征。分析结果显示,从1980~2011年,南海海表盐度有不断下降的趋势,并且存在周期性波动特征,以及明显的季节变化和年际变化。在不同海域异常变化不同,南部和北部异常变化较高且呈反相关;靠近大洋和陆地一侧的异常变化高,中部异常变化较低。     

海洋背景磁场模拟计算及东中国海表层磁场分布

海洋中海水的运动会切割地球磁场,生成微弱的电场,进而在海洋内部和周围空间激发感生电磁场,即约为地球磁场一万至十万分之一的微弱海洋背景磁场.文中针对海洋背景磁场的生成机制及近几十年来对海洋背景磁场的理论研究,结合世界磁场模型WMM2005,模拟计算了三种典型的海洋运动--海浪、海流、内波所产生的感应磁场,建立了海洋背景磁场的数值计算模型,并在此基础上设计开发了海洋背景磁场的模拟计算软件.最后用卫星多传感器资料驱动普林斯顿海洋动力学模式,得到的东中国海2005年海洋表层环流数据,模拟计算了东中国海海表层磁场分布,对其磁场变化与分布规律作了简要分析.     

一个基于平稳小波变换的SAR内波检测方法

SAR图像数据量的激增,迫切要求一种自动的内波检测技术来代替传统的人工解译。基于此,本文提出一种基于平稳小波变换（SWT）的SAR图像内波检测方法,利用SWT对SAR内波图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索方法进行内波边缘特征提取。最后通过南中国海东沙群岛观测的多幅SAR图像进行实验与分析,实验结果证明平稳小波变换对于SAR内波检测是有效的。     

海表面盐度的高精度预测模型

为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证.结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗...