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621.
针对验潮站潮位预报的需求,提出一种基于分群策略的粒子群优化神经网络(SSPSO-BP)的预报方法。该方法通过建立多个不同功能且具有交流能力的智能粒子群,经SSPSO和BP的两次优化,构建潮高预报模型。实验研究表明,SSPSO-BP模型在Oga站的潮位资料上高、低潮位间的时刻基本保持一致,高潮时刻最大潮高差为7.37 cm,低潮时刻最大潮高差为4.21 cm,该模型比标准BP神经网络及PSO优化神经网络在准确度和精度上有了很大的提高,其平均绝对误差、均方误差相较于BP神经网络分别提升了16.2%、79.2%,相较于PSO-BP神经网络提升了13.9%、79.6%。 相似文献
622.
在半监督语义分割中,主要采用编码-主从解码器结构使无标签样本参与计算以提高分割精度,但编码器的连续下采样操作易丢失浅层细节特征,从而导致地物边界分割不完整。为此,本文提出结合多尺度共享编码的半监督网络架构对航空影像进行语义分割,该网络的编码器采用ResNet-50获取影像浅层特征,并通过在ResNet-50末端嵌入多尺度共享编码模块来链接浅层特征,以构建密集特征金字塔和扩大感受野,从而获取目标地物多尺度细节信息。将本文网络与UNet、DeepLabv3+、FCN监督网络和CCT、XModalNet、VLCNet半监督网络在LandCover.ai和DroneDeploy数据集上分别进行了对比试验和精度评估。结果表明:本文网络在标签数量与精度方面均具有明显优势,对于LandCover.ai数据集,在6000张标签样本和6500张无标签样本的前提下,整体mIoU提升1.15%,对于DroneDeploy数据集,在30张标签样本和5张无标签样本的前提下,整体mIoU提升0.94%,同时显著提升影像地物的分割精度,得到更清晰、完整的地物边界。 相似文献
623.
针对GNSS时间序列噪声难辨识问题,该文仿真100组不同时间跨度FNWN、PLWN、GGMWN、RWFNWN噪声背景的高程时间序列,并AIC、BIC、BIC_tp噪声模型估计准则进行分析,论证不同估计准则的可靠性、适用性,并进一步探讨了时间跨度与噪声模型对站速度估计的影响。结果表明:AIC对RW、PL噪声分量比较敏感,相比其他准则更容易辨识出坐标序列中存在的RW噪声;当时间跨度大于20 a时,AIC、BIC、BIC_tp模型估计准则的准确识别率一致性较好;对于FNWN模型,AIC估计准则的辨识率较差。随着时间跨度的增加,GNSS站速度的确定精度逐步提高。不同噪声模型假设下,站速度不确定度存在较大差异,准确的噪声模型辨识是获取可靠的站速度及不确定度的关键。 相似文献
624.
四川省峨边县华竹沟磷矿位于九坝背斜的南东翼,赋存于下寒武统麦地坪组(?1m)的中下部,层状延伸,其产状与含磷层一致,层位稳定。通过对矿区地层、构造、矿床地质特征的系统分析,研究古构造、古地理环境,认为磷块岩矿床受古构造和古地理环境的制约,经上升洋流、生物化学、潮汐机械沉积等成矿作用的反复叠加,形成本工业磷矿床。矿床成因属浅海生物化学盆内成屑再沉积成因的磷块岩矿床。 相似文献
625.