基于和差直方图的岩屑纹理分析与分类识别

随着PDC钻头的推广使用,传统的岩屑录井方法已难以分析如此细小的岩屑。基于数字图像处理技术对岩屑分类识别技术进行研究,首先利用和差直方图统计方法对岩屑进行纹理特征分析和提取,接着运用贝叶斯分类器进行分类识别,实验结果表明,此统计特征提取方法对于大部分岩屑可以很好地获取其主要特征,并最终取得理想的识别结果。此技术的发展将提高现场录井人员的工作效率和识别准确率。     

市长公开电话文本自动分类技术比较研究

通过研究青岛市市长公开电话的文本数据,提出了地点词的自动获取算法,并对文本分类中特征选择方法及分类器的组合进行了比较研究。实验证明,对于电话短文本分类问题,特征选择方法 CHI与分类器的组合普遍优于LDA与分类器的组合,得到CHI+SVM则是分类效果最好的组合。     

K-均值聚类算法在多波束底质分类中的应用

针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类(K值)这一问题,提出了基于底质采样点和分类效果连续性为原则的K值确定方法。实验结果表明:基于K-均值聚类分析算法的海底底质分类器能较好的实现海底底质类型的自动划分,适用于海量多波束底质特征参数的分类。     

海底声学底质分类的ELM-AdaBoost方法

基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。     

基于EOS/MODI图像资料的多光谱云分类技术

利用EOS/MODIS图像资料,采用逐个修改聚类和模糊聚类的分类器,设计了基于统计模式识别的云分类技术,并将其应用于2002年6月10日0200台风云系的云理识别,同时借助GMS-5图像资料进行了对比分析.结果发现台风云系的分类结果与台风云系的概念模式存在较好的对应关系,逐个修改聚类和模糊聚类的分类器对典型台风云系有较好的识别能力,极轨卫星的分类结果好于静止卫星,纹理特征的引入对分类结果有一定的影响.     

基于贝叶斯分类器的多普勒天气雷达海浪回波识别和效果检验

为了提升雷达数据质量，减少海浪回波对临近预报和数值天气预报模式的雷达数据同化的不利影响，因此需要对海浪回波进行识别和去除。识别算法主要为统计获得先验概率，分析海浪和降水回波特征分布得到似然函数，再经过贝叶斯分类器来达到识别的目的。在本次算法识别过程中65个样本数据试验的临界成功指数I_CS达到了0.692，结果表明利用贝叶斯分类器对海浪回波的识别，具有较好的识别效果，能一定程度降低海浪回波误判为降水回波的错误，提高雷达数据质量。     

甲醛对Nessler法和次氯酸酚盐法测定养殖水体总氨氮的影响

水体中含一定浓度的甲醛 ,用 Nessler法测得的总氨氮 (TAN)浓度远远高于实际浓度 ,差异百分数最高达 4 5 0 .0 6 % ;用次氯酸酚盐法测得的总氨氮 (TAN)浓度则明显低于实际浓度 ,差异百分数最高可达 84 .77%。甲醛浓度范围为 10～ 4 0 mg/ L、TAN浓度为 1～ 10 mg/ L,通过双因素有重复观察值的交叉实验 ,得到如下矫正式 :(1)用 Nessler法测 TAN时 ,Y=4 .0 5 2 9- 0 .0 72 4 x1+ 0 .2 0 6 4x2 ,标准误差为 1.3381;(2 )用次氯酸酚盐法测 TAN时 ,Y=0 .1196 + 0 .0 345 x1+ 1.0 0 2 2 x2 ,标准误差为 0 .4 6 2 7。 Y为 TAN实际浓度 (mg/ L) ,x1为甲醛浓度 (mg/ L) ,x2 为测得的 TAN浓度(mg/ L )。比较含氨氮水体与不含氨氮水体中的甲醛浓度 ,方差分析结果表明 ,没有显著差异。     

多波束回声数据的统计与底质分类应用

利用声反向散射数据作海底沉积物分类,是海洋地质学家感兴趣的话题,也是目前多波束声纳应用的一个研究热点。结合胶州湾实际调查数据,探讨了贝叶斯分类方法在该领域的应用。研究结果表明,该方法可以对不同的底质类型进行分类,可以识别未知的底质类型以及对混合在一起的两种不同类型的目标进行分类。     

水声目标识别中的K-D树KNN-SVM分类器研究

常规的KNN-SVM联合分类器中K-近邻算法没有充分挖掘训练样本的信息,使用遍历的方法来计算待识别样本与训练样本之间的距离,特别是在训练样本巨大时,存在大量的冗余计算。针对该问题,将训练样本训练成K-D树的结构,设计了K-D树KNN-SVM分类器,该分类器可以大大减少这些多余的计算,从而提高了搜索效率,有效缩短了搜索时间。进行了仿真和实验研究,分别设计了KNN、SVM、KNN-SVM分类器对两类水下目标进行了分类识别,并对相关参数的选取进行了优化。实验结果表明:在选定了最佳参数后的KNN-SVM联合分类器较其它两类分类器在识别率和识别效率方面都是最佳的;采用了K-D树结构的KNN-SVM联合分类器中KNN部分识别效率要比常规的高约7.5倍。     

基于网格搜索的支持向量机核函数参数的确定

为提高支持向量机的分类准确率,研究了支持向量机核函数的参数确定问题,得到了1种确定支持向量机核函数的参数的有效途径.利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率.将此方法用于测井岩性分类器的训练得到了较理想的仿真结果.     

两种湍流模型在潮流能水轮机数值模拟中的适用性研究

在对特定湍流条件下的水平轴潮流能水轮机进行数值模拟时,不同的湍流模型对于计算结果具有一定的影响。为选择合适的湍流模型对所设计水轮机的三维流场进行描述,将采用常用的两方程模型(SSTk-ω与Realizable k-ε)进行数值模拟,得到不同工况下水轮机的性能参数以及水轮机后1.5D处流场的流速、湍流强度分布情况,并进行模型水槽试验,试验值与采用两种湍流模型进行数值模拟得到的仿真值对比表明:在低尖速比工况下,采用SSTk-ω进行数值模拟得到的仿真值比Realizable k-ε更接近试验值,在较高尖速比时,采用Realizable k-ε进行模拟得到的数值更接近试验值;采用两种湍流模型进行数值模拟得到的速度分布具有相似性,但对于湍流强度的预测,SSTk-ω更具有优势。考虑此水轮机的实际工况,选择SSTk-ω湍流模型进行描述更加合理。     

水平轴潮流能水轮机阵列对区域潮流场影响研究

为考察水轮机阵列对区域潮流特性的影响,本文基于Delft 3D-Flow建立斋堂岛及附近水域的三维水力学模型并通过实测数据进行校验。经验证后的模型,采用TSE方法确定阵列在目标水域中的放置位置,并通过动量损失方式模拟水轮机对流场的影响,进而研究和评估在一定水域面积下不同水轮机数量组成的阵列对潮流场的影响。仿真结果显示:该水域放置水轮机阵列将对附近较大范围水域的水位产生影响,在靠近阵列处水位变化最大能达到3 cm;对区域流速影响较为显著,当阵列中水轮机密度较大时,其尾流影响区域局部时刻流速下降能达到45 cm/s且影响距离可延伸至其下游2 km外。     

海洋酸度变化下孔石莼对农药硫丹的生态响应研究

硫丹作为一种持久性有机氯农药,其对水生生物的毒性已引起广泛关注。本文以大型海藻孔石莼为材料,探究了海洋酸度变化下硫丹对孔石莼的生态毒理学效应。实验结果表明,低浓度硫丹对孔石莼的生长、光合色素及2种抗氧化酶均有明显的促进效应,50μg/L的硫丹促进效应最为显著,然而随着硫丹浓度的升高或暴露时间的延长,抑制作用明显增强。pH=7.9会促进孔石莼的生长,但会降低藻体内光合色素的含量。低pH环境会进一步加剧硫丹对孔石莼的毒性效应,两者的交互作用在不同时间段发挥不同的主效应。     

知识不确定条件下的海外保障基地自然风险情景模拟评估

针对海外保障基地面临的自然风险,在风险辨识基础上,构建了风险评价指标体系和海外保障基地自然风险的贝叶斯网络评估模型,并进行了情景模拟下的量化实验评估。针对目前贝叶斯网络评估过程中的群决策和决策偏好问题,引入了犹豫层次分析思想来优化计算指标风险隶属度,改进了评估过程中的客观性和适用性。     

基于证据理论的风暴潮灾害损失评估

本文提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的风暴潮灾害损失评估方法。鉴于风暴潮致灾过程中的不确定性, 选择合适的具有代表性指标(包括最大风暴潮增水、最大有效波高和防灾减灾能力)产生灾害损失评估的证据, 并根据所选指标和风暴潮直接经济损失之间的相关性大小确定证据权重, 最后采用改进的Murphy证据融合算法进行证据融合, 从而判断灾害损失等级。通过实证分析发现, 本文所提出的方法在判断风暴潮灾害损失等级上的正确率达到93.1%, 优于朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和决策树等常用方法, 同时本文方法计算简便, 且随着训练集样本量的增加, 损失评估结果可进一步精细化。     

不同底质对方斑东风螺生长及存活的影响

比较了自然沙、棕色陶粒、白色陶粒、70%棕色陶粒+30%贝壳砂、贝壳砂等5种底质材料及空白对照组(无底质),对体质量为0.193 g±0.03 g的方斑东风螺生长、存活、摄食以及培育过程中水质的影响。结果表明,白色陶粒组的存活率为80%,显著低于其他各组(P0.05);棕色陶粒组的体质量特定生长率最高(4.31%/d),且显著优于白色陶粒组和对照组(P0.05);棕色陶粒处理组方斑东风螺的饵料转化效率显著高于白色陶粒组和空白对照组;水质中总氨氮、亚硝酸氮和COD均呈上升趋势,各组之间差异不显著。     

中国极端干旱——空雨频率的主模态时空特征

利用国家气象中心的站点日降水观测资料,定义一个季节内无降水日出现的频率——空雨频率作为极端干旱的表征指标,对中国487个站点1980—2014年秋、冬、春三个连续季节的空雨频率进行季节-经验正交函数分解(S-EOF),发现我国极端干旱随季节演变的时空分布主要表现为前四个主模态的特征,累积方差贡献为40.6%。第一模态为秋、冬、春三季连旱模态,空雨频率呈现显著的上升趋势,大部分地区为异常变旱,冬季华南沿海变旱最显著。第二模态为秋与冬春干旱的反位相变化模态,空雨频率出现明显的秋-冬-春季反位相的季节反差现象,且存在弱的年代际振荡。第三模态为冬-春极端干旱反位相模态,对冬春两季的代表性较好,秋冬两季空雨频率的空间分布场为以长江流域为中心的极端变旱,而春季空雨频率呈现反位相变化。空雨频率以1998年为突变点存在明显的年代际转折。第四模态为南北偶极型秋-冬-春反位相模态,呈现出长江流域以南与长江流域以北三个季节空雨频率均为相反的位相分布。不同的模态反映不同季节、不同区域的空雨频率的变化,充分表现出我国干旱分布的复杂性。