基于多任务学习的地基云图识别与分割技术北大核心CSCD

云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。     

从短水准观测资料探讨山西省区域地壳形变特征

运用山西省大同、代县、太原、临汾 4个地震台短水准观测资料,对大同盆地、忻定盆地、太原盆地、临汾盆地的地壳形变特征进行分析.结果表明,山西南部、忻定盆地呈趋势性变化,中部、北部地区形变比较大,存在中期异常背景.     

当前砂矿钻探技术概况

我国幅员辽阔，砂矿资源丰富，分布广泛，是我国矿产资源尤其是稀贵矿产的重要来源。我国使用砂钻探矿历史较晚，二十年代用人力班加钻在云南个旧打砂锡矿，之后在东北、广西、湖南等省勘探过砂金矿。新中国成立后，我国砂矿钻探技术与应用大有发展，为国家勘寻了许多稀贵金属和矿产基地，对国民     

基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.      

信息分配系数的自适应滤波在GPS/DR组合导航中的应用

在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。     

基于粗糙集理论与遗传规划的地表下沉系数预测研究

利用粗糙集理论处理大数据量.消除冗余信息等方面的优势,计算出下沉系数各影响因素的属性重要性,约简了遗传规划训练样本集,建立了基于粗糙集和遗传规划的地表下沉系数预测模型。并与BP神经网络法预测结果进行了对比,结果表明,本模型具有精度高,收敛速度快等特点,将其应用到地表下沉系数预测中是可行的。     

海南三亚海域沉积物分布特征及其沉积环境指示

2015—2016年开展1:5万三亚海岸带综合地质调查,在三亚近岸海域采集328站位表层沉积物、完成5站位定点海流观测,获取了三亚海域表层沉积物粒度分布特征和水动力特征,并研究其指示的沉积环境.结果表明,研究区沉积物类型主要是粘土质粉砂、砂、砂质粉砂、砾石质砂、粉砂和粉砂质砂,其中粘土质粉砂是最主要沉积物类型,平均粒径...     

桩间黄土卸荷湿陷过程中卸荷量计算方法初探

为确定桩间黄土卸荷湿陷过程中卸荷量的合理取值,开展桩−土界面大型剪切试验,研究桩间黄土卸荷湿陷状态下桩−土界面剪切强度、剪切位移及桩−土界面法向力之间的相关关系。结果表明：在桩间土中性点深度范围内,不同竖向应力和含水率状态下的桩−土界面剪切强度可代表桩侧负摩阻力。利用卸荷量与桩侧负摩阻力互为作用力与反作用力的力学原理,并在分析卸荷量随湿陷深度和湿陷进程变化规律的基础上,提出黄土卸荷湿陷过程中卸荷量计算方法,通过对比卸荷量计算值与不同黄土地区桩侧负摩阻力现场实测值,以验证其合理性。该方法不仅为科学评价黄土卸荷湿陷特性提供卸荷作用量化手段,还为相关黄土工程的优化设计提供理论参考依据。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

成都市雷电灾害风险区划分析

该文通过分析2009—2014年成都市闪电定位仪数据和成都市各区县人文经济数据(人口密度和生产总值),采用气象学分级统计分析方法,建立数学模型进行综合分析,对成都市区县进行雷电灾害风险区划,分析结果表明:郫县、龙泉驿区、青羊区和双流区雷电灾害综合风险较大,这些区域的重点建筑物及其附属设施(易燃易爆场所、危化品场所、大型公共设施及人口密集区、工业集中区和高层建筑等),应加强防雷设施的安装与检测。