基于支持向量机的雷达地物回波识别研究

多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）识别雷达地物杂波的方法,2013年6-8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANNs）识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。     

求真务实开拓创新--祝贺沈保丰研究员七十寿辰暨从事地质工作五十周年

沈保丰研究员是我国著名的前寒武纪矿床专家,今年是他的70寿辰,从事地质工作50年,我们怀着十分喜悦的心情,向他表示热烈祝贺和崇高的敬意。他1959年毕业于前苏联顿涅斯工学院地质系,历任山西大学地质地理系主任助理,地质部华北地质科学研究所铁矿研究队技术负责,地质矿产部（现国土资源部）天津地质矿产研究所矿矿床室副主任、所长、所学术委员会主任,《前寒武纪研究进展》主编等。目前任天津市地质学会顾问、天津市宝石协会常务理事、中国地质学会矿床专业委员会委员、中国地质学会前寒武纪专业委员会委员、《地质学报》编委等。     

服务沿海经济发展大局 切实做好海域使用管理工作

近年来,江苏省在国家海洋局的有力指导和省委、省政府的正确领导下,按照全国海域使用管理工作总体要求,认真贯彻执行<海域使用管理法><江苏省海域使用管理条例>等法律、法规,全面落实三项基本制度,坚持以服务发展为宗旨,努力提高管理规范化水平,全省海域使用管理工作取得了较好的成绩.