基于分数阶模型的磁流变阻尼器振动系统的预测控制

磁流变阻尼器因其可控阻尼的特性可以用于制作优质减振器,近年来,它与各种控制策略的结合设计已在工业振动控制领域得到了广泛的应用.研究表明,分数阶模型对磁流变阻尼器的拟合精度更高.本文使用分数阶模型描述磁流变阻尼器的粘弹特性,并利用Oustaloup近似方法得到易处理的分数阶传递函数近似值,离散化处理后选取输出跟踪输入的二次型性能指标设计了一种新的模型预测控制器.最后,通过仿真实验证明了该分数阶模型预测控制器具有良好的动态性能,验证了方案的可行性与稳定性.     

模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用

将模糊时间序列模型引入短期气候预报,利用重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料(1971—2007年)和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数和洪涝指数等资料,运用模糊时间序列模型分别对2001—2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温的预报结果(年度预测)和重庆市春旱指数的预报结果(年度预测)进行了模糊时间序列分析,预测了2004—2007年的发展趋势,用2004—2007年实测值与预测结果进行了比较,并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度比较和分析.结果表明:模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,具有一定的实用价值.     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

二维多路多普勒雷达风场自动退模糊算法应用研究

本文选取Zhang Jian的二维多路自动退模糊算法做雷达径向速度退模糊应用研究,并做适当改进.它首先通过在一个仰角扫描数据中搜寻速度线附近的弱风区来确定初始参考点集,并对弱风区内三条邻近的径线进行连续性检测和模糊订正,然后从顺时针和逆时针两个方向进行两轮二维退模糊处理.改进后,在第一轮和第二轮二维退模糊过程中,先不在切向上对可疑模糊点进行订正,而是根据空间连续性原则,在切向上确定更多的非模糊点作为参考速度,然后在从径向上进行退模糊处理,这样可以有效避免了在真实的切变(辐合)区造成不恰当的模糊订正.对台风、龙卷、飑线等系统中的速度模糊订正试验结果表明,该算法退模糊的准确率高,在雷达观测资料无效点较多的情况下,该技术退模糊效果比WSR-98D更优,更加有利于实际业务运行和科研分析.     

模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究

综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。     

Ekman边界层动力学的理论研究

大气边界层及其与自由大气之间的相互作用具有明显的非线性特征,而这些特征是经典Ekman理论所不能描述的,因此,发展中等复杂程度(介于完全模式与经典Ekman模型之间)的大气边界层动力学模式,简称中间模式,对人们从理论上认识大气边界层动力学过程的非线性特征具有重要意义。本文对目前最具代表性的几个中间边界层模型:地转动量近似边界层模型、Ekman动量近似边界层模型以及弱非线性边界层模型进行了总结和分析,阐述了Ekman层主要动力学特征。通过分析上述各模型的理论框架,揭示了各模型的物理意义及其在描述Ekman边界层基本动力特征上的优点和局限性,并指出尽管在细节定量描述上有差异,但各中间模型对Ekman层动力学特征的定性描述具有很好的一致性。对于这些Ekman边界层近似理论模型的进一步应用问题,主要回顾和总结了利用上述模型探讨地形边界层结构、大气锋生过程、低层锋面结构和环流以及边界层日变化、低空急流形成等动力学问题的研究,并对这些研究所揭示的Ekman层动力学特征及其对自由大气低层运动的影响进行了分析,结果表明,这些Ekman边界层近似模型可以较好地揭示大气边界层动力学特征,在大气边界层动力学及其与自由大气相互作用的研究上具有重要价值。另外,还对目前Ekman边界层理论研究中存在的问题进行了一些分析,提出了有待进一步研究的科学问题。     

中国气候系统复杂性及其地域差异

气候系统是一个非线性复杂系统,对其复杂性进行度量有助于认识气候变化的内在本质.通过对全国648个台站1961～1990年30年日气温和日降水距平系列的近似熵分析,发现该指数可以有效地度量气候系统的复杂性.气温日变化系列的近似熵高值带出现在大陆性过渡性气候和海洋性过渡性气候带,而在海洋性气候或大陆性气候单一气候类型控制的区域近似熵值普遍较低,这反映了两种或两种气候类型交互地带气候特征较为复杂;降水日变化的高值区出现在海拔较高、地表起伏较大的区域,反映了地形条件是塑造降水系列复杂性的重要因素.     

一种简易的多普勒雷达速度模糊纠正技术

多普勒天气雷达是监测强对流天气中尺度风场的重要手段。纠正速度模糊是多普勒雷达探测风场信息有效应用的前提。速度模糊纠正技术大多需要首先对模糊点集或非模糊点集进行识别，如果无法识别或识别错误，将造成纠正过程的失败或需要人工识别。文章提出了一种不需先对模糊点集或非模糊点集进行识别的纠正速度折叠的简便方法。它只需首先将存在折叠的速度场恢复为连续的速度场；然后对其速度数值是否存在整体偏移做出判断和调整。给出的存在严重模糊的台风个例的速度模糊纠正实例表明，这种方法对二次折叠也同样有效。     

时空序列预测误差的敏感性试验分析

利用33模Lorenz系统得到的"理想"混沌时空序列,作为时空混沌序列"发生器".通过状态空间重构,建立"场时间序列"局域近似预测模型,对资料空间分辨率,资料的长度、噪音,以及模型的参数选取等因素进行敏感性试验分析,了解时空混沌序列预测中误差产生和增长的一些影响因素.得到以下初步结论:对于理想混沌时空序列(33模Lorenz系统)而言,与系统相适应的资料空间分辨率和较长的资料长度都将会提高预测精度;可预报时效与资料长度之间近似服从指数关系.另外,在建立预测模型时,适当的邻近点数目,以及采用二阶映射关系和迭代法都可以有效地改善预测精度.对于加入噪音的混沌时间序列,通过"场时间序列"的局域近似方法和4阶自回归方法的预测试验的对比表明,前者显示了更强的抗"干扰"能力.以上结论可以有分析地应用于短期气候预测中.     

基于改进的M指标的沙丘潜在活性评价—以库布齐沙漠为例

定量评估沙丘的潜在活性程度是沙漠及沙地动态研究的基础工作。目前对于沙丘潜在活性的研究主要是通过Lancaster给出的M指标（M=W/(P/ET)）,然而针对我国地形复杂、气候多变,尤其西北干旱地区,此方法与实际情况有较大出入。本文以库布齐沙漠为例采用SEBS模型代替Thornthwaite方法计算蒸散量,并将年蒸散分为四部分代表四个季节计算,以提高蒸散量的精度,并结合地表粗糙度、NDVI、降水、风速等数据利用模糊模型提取各季沙丘潜在活性指数的区域分异,最后结合地貌分类图给出潜在活性的新分级标准。经验证基于模糊模型的沙丘潜在活性评价可以综合多种影响因素,符合我国气候、地形条件下的真实状况,提高评价精度,同时也指出Lancaster的M指标并不适合我国的自然条件。     

A cautionary note about messages of hope: Focusing on progress in reducing carbon emissions weakens mitigation motivation

For the first time this millennium, growth in carbon emissions has slowed. Indeed, the year 2014 was the first time in 40 years that the planet saw zero growth in emissions. We examine whether this message of progress can be effective in motivating people to engage in mitigation efforts. This question dovetails with commentary suggesting that gloomy messages about climate change risk fatiguing the population, and that alternative approaches are necessary. It is also informed by work suggesting that hope is a motivating force in terms of engaging in collective action and social change. Study 1 (N = 574) showed that negative emotions were strongly related to mitigation motivation and feelings of efficacy, but hope-related emotions had a much weaker relationship with these constructs. In the main experiment (Study 2: N = 431) participants read an optimistic, pessimistic, or neutral message about the rate of progress in reducing global carbon emissions. Relative to the pessimistic message, the optimistic message reduced participants’ sense that climate change represented a risk to them, and the associated feelings of distress. Consequently, the optimistic message was less successful in increasing mitigation motivation than the pessimistic message. In sum, predictions that the optimistic message would increase efficacy did not transpire; concerns that the optimistic message would increase complacency did transpire. Recent progress in curbing global carbon emissions is welcome, but we found no evidence that messages focusing on this progress constitute an effective communication strategy.     

Assessing Disagreement and Tolerance of Misclassification of Satellite-derived Land Cover Products Used in WRF Model Applications

As more satellite-derived land cover products used in the study of global change,especially climate modeling,assessing their quality has become vitally important.In this study,we developed a distance metric based on the parameters used in weather research and forecasting(WRF) to characterize the degree of disagreement among land cover products and to identify the tolerance for misclassification within the International Geosphere Biosphere Programme(IGBP) classification scheme.We determined the spatial degree of disagreement and then created maps of misclassification of Moderate Resolution Imaging Spectoradiometer(MODIS) products,and we calculated overall and class-specific accuracy and fuzzy agreement in a WRF model.Our results show a high level of agreement and high tolerance of misclassification in the WRF model between large-scale homogeneous landscapes,while a low level of agreement and tolerance of misclassification appeared in heterogeneous landscapes.The degree of disagreement varied significantly among seven regions of China.The class-specific accuracy and fuzzy agreement in MODIS Collection 4 and 5 products varied significantly.High accuracy and fuzzy agreement occurred in the following classes:water,grassland,cropland,and barren or sparsely vegetated.Misclassification mainly occurred among specific classes with similar plant functional types and low discriminative spectro-temporal signals.Some classes need to be improved further;the quality of MODIS land cover products across China still does not meet the common requirements of climate modeling.Our findings may have important implications for improving land surface parameterization for simulating climate and for better understanding the influence of the land cover change on climate.     

一种基于数值逼近的KPCA改进算法

核方法广泛应用于模式识别等领域,但其存在着特征抽取效率和样本集的大小成反比的瓶颈问题.因此提出一种基于数值逼近的方法确定虚拟样本矢量,以此代替训练样本,提高KPCA(Kernel Principle Component Analysis)特征抽取效率.在确定虚拟样本矢量时,只需将样本矢量的初值设定为随机变量,算法实现简单、高效.在基准数据集上的实验结果显示该算法优于同类算法.     

双极值模糊集研究综述

大数据时代背景下,不但数据的不确定性愈发明显,数据的冲突性(不相容)现象亦越来越突出.两极性和模糊性一样是事物的本质属性,模糊集虽然是处理不确定信息的有力工具,却一直忽略了不相容两极性问题.双极值模糊集首次将不相容两极性引入到模糊集理论中,为分析和解决带有不相容特性的大数据问题提供了新的思路和方法,其研究渐渐成为热点.综述首先阐述了两极性的种类与特点,以及双极值模糊集的相关概念、理论,特别是和其他已有模糊集的区别;接着分析了双极值模糊集国内外发展现状;最后分析了双极值模糊集未来的发展方向.通过综述,将对双极值模糊集有一个全面的认识,为下一步研究打下基础.     

基于面向对象的降水粒子识别研究

双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响。基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基础上考虑距离库与不同降水粒子的距离以及周围距离库类别信息。基于广州S波段双偏振雷达的观测数据进行降水粒子识别验证,结果表明使用的面向对象的降水粒子识别方法可有效地降低噪声对分类结果的影响,且符合降水粒子的微物理特征。     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

三维雷达反射率资料用于层状云和对流云的识别研究

基于层状云和对流云的雷达反射率分布的三维形态特征,提出了识别层状云和对流云的6个候选识别参数,它们分别是:组合反射率及其水平梯度,反射率因子等于35 dBZ的回波顶高及其水平梯度、垂直累积液态水含量及其密度。通过分析候选识别参数分布图和选取的反射率垂直剖面图,用人机交互方式挑选“真实的”层状云和对流云区,统计这6个候选识别参数分布的概率密度特征;最后确定把分布概率密度更集中的组合反射率水平梯度、35 dBZ的回波顶高的水平梯度和垂直累积液态水含量密度作为识别参数,利用模糊逻辑法进行层状云和对流云的识别。用三个个例进行了识别试验,并把用模糊逻辑法识别的结果与用改进的巅峰值法识别的结果进行了比较,结果表明:用模糊逻辑法和改进的巅峰值法都能合理地识别大部分层状云和对流云;由于改进的巅峰值法只考虑了反射率分布的二维形态特征,它容易把对流核的外围识别成层状云,把厚实的层状云识别成对流云,而考虑了反射率分布的三维形态特征的模糊逻辑法在这两个方面有很大改善。     

基于模糊值损益证券的期望效用优化分析

对由具有模糊值损益证券所构成市场中的期望效用优化问题进行了分析.在分析中使用了加权期望效用模型度量模糊值财富对应的期望效用,提出了模糊意义下的套利概念,证明了最优投资组合存在当且仅当市场不存在模糊意义下的套利机会,重点讨论了最优投资组合的性质,并利用最优组合描述了资产的当前价格.