Study of A Geo-Acoustic Model of Gas-Bearing Sediment and Its Application in Sediment with Low Acoustic Veloctiy

A new geo-acoustic model for gas-bearing sediment is proposed based on the work of Dvorkin and Prasad, and Biot theory. Only five geophysical parameters: sediment mineral composition, free gas saturation, tortuosity (also known as the structure factor), permeability, and porosity, are considered in the model. A benefit of this model is that we need only five parameters instead of ten parameters in the Biot's formulas for acoustic velocity and attenuation calculation. Here the model is demonstrated with the in-situ experimental data collected from the Hangzhou Bay, China. The results of this study suggest that free gas content in sediment is the most critical condition resulting in a low acoustic velocity (compressional wave). The respective contributions of the other four parameters in the model are also discussed.     

大叶藻形态特征与显微结构

大叶藻(Zostera marina)是陆生植物起源,在海洋中进行沉水生活的高等单子叶植物。本文主要研究大叶藻的形态特征和组织结构与适水性生活的相关性,通过制作、观察大叶藻石蜡切片,介绍大叶藻的根、茎、叶及种子的显微结构特点。结果发现大叶藻的形态特征和显微结构与沉水生活具有高度的适应性。     

基于HTK的语音识别语言模型设计及性能分析

在大词汇连续语音识别系统中,统计语言模型是该系统非常重要的一部分,对整个识别系统的识别效果产生重要的影响.分析了统计语言模型原理和相关技术,基于HTK设计了适合大词汇连续语音识别系统的统汁语言模型,同时对该语言模型的复杂度、精确识别率进行分析,指出了影响统汁语言模型性能的相关因素.     

基于Web网页与PDF文档自动构建更新语言模型

提出了利用HTMLParser和PDFBox工具包来编程实现对Web网页文本内容自动提取和PDF文档格式的转换并这些数据进行处理来适合HTK语言建模工具的要求。最后通过实验证明了采用该方法可以较好地实现语言模型的自动更新从而适应识别对象不断变化,同时减少了识别过程中的集外词并提高了语言模型的性能。     

基于有向图的Web使用模式挖掘算法研究

提出了一种基于有向图的web使用模式挖掘新算法,算法只对Web事务数据库进行一次扫描,并将页面之间的序列信息记录在有向图中,在挖掘过程中不产生数量庞大的候选模式,即可直接挖掘出所有的web频繁访问路径,大大提高了web访问模式的发现效率.     

对流层NO2柱浓度卫星遥感反演综述

NO2是主要的大气痕量气体, 对流层NO2垂直柱密度分布图已经用于诸如污染排放和污染物分布的科学应用研究。就NO2柱浓度的卫星差分光谱吸收反演算法(DOAS)进行了评述, 包括误差分析、验证和发展趋势。对DOAS算法中的主要技术环节进行了详细的阐述, 如ring效应算法、平流层NO2浓度算法和大气质量因子(AMF)问题。论文描述了影响卫星反演NO2浓度, 如云、NO2廓线的先验数据和气溶胶等不确定性因素。针对NO2反演应用需求提出了今后应该加强的内容, 如进一步加强NO2算法研究、发展空气质量探测的静止卫星、重视基于地基多轴被动DOAS和机载平台成像DAOS观测对卫星反演结果的验证。     

自适应过滤法及其在大坝监测中的应用

介绍了自适应过滤法原理及计算方法,利用自适应过滤法模型预测了大坝变形趋势。实际数据计算结果表明:自适应过滤模型预测精度优于传统的回归分析法,在大坝监测预报中是有效可行的。     

基于K2结构学习算法的多光谱影像贝叶斯网络分类器

用基于启发式搜索的结构学习算法,学习得到多光谱影像的贝叶斯网络结构,分析了TM的波段（特征）间条件独立性假设的合理性,给出了贝叶斯推理中后验概率计算的公式,并通过和最大似然法对比试验分析了简单贝叶斯网络应用于多光谱影像分类的优势。     

GPS工程控制网基线解算优化的探讨

对GPS基线解算的原理、影响因素和精度指标进行了分析,并结合Trimble Geomatic Office软件的基线解算实例阐述了具体的基线解算优化方法。     

基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类

根据高光谱遥感影像数据特点,首先利用光谱相关性进行特征选择,然后引进SVM进行高光谱遥感影像分析解译,最后利用AVIRIS影像进行试验,结果显示分类精度和时间比常规方法都有很大改善。