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1978年 | 1篇 |
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1975年 | 1篇 |
1963年 | 1篇 |
卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)已用于星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图(delay-Doppler map, DDM)的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。
相似文献全球导航卫星系统干涉反射测量(global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR)技术可利用信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)数据包含的多路径信息反演潮位,但通常需限制仰角范围,导致可用数据量少以及时间分辨率不足。针对上述问题,提出一种数据质量控制方法,重构SNR残差序列获得仅受多路径影响的SNR序列,再设计并训练Transformer神经网络模型对数据进行分类,在潮位反演前筛除无效SNR数据,将高仰角数据纳入可用范围。实验表明,该方法可大幅度提升高仰角数据有效率,将反演站点的可用数据仰角范围扩展至5°~30°,从而显著提升可用数据量和潮位反演值的时间分辨率,对利用GNSS-IR技术的海啸、风暴潮实时监测等应用和长期海平面变化等海洋研究具有重要意义。
相似文献中国西南地区是新石器时代粟黍向外传播、发展的重要交流通道,然而该区域粟黍南传的具体过程和路线尚不明确。鉴于此,本研究对四川凉山地区河东田遗址(26°10'7.78″N,102°6'51.83″E)和河头地遗址(26°10'25.20″N,102°6'54.84″E)先民骨骼生物磷灰石进行了碳、氧稳定同位素分析,以探讨凉山地区先民的生存策略以及粟黍在该地区的传播。河东田遗址和河头地遗址共获取了6例人骨生物磷灰石的有效数据,其δ13C均值分别为-5.5‰±1.8‰(n=4),-5.5‰(n=2,-6.9‰和-4.0‰),结果显示该区域人群的饮食呈现为兼具C3和C4类食物的混合食物结构,且粟黍等C4类食物在本地区先民的食物结构中具有重要的贡献;河东田遗址和河头地遗址先民的δ18O均值分别为-12.3‰±0.4‰(n=4),-12.0‰(n=2,-12.0‰和-11.9‰),显示两处遗址先民摄入的水分来源相对一致,当时的先民可能是在本地生活,围绕城河定居。在此基础上,结合中国西南地区同时期稳定同位素数据和其他考古研究发现新石器时代晚期凉山地区的粟作农业应当是当地自然环境和考古学文化互动双重影响的结果,粟黍可能传播至凉山地区后继续南传至云南乃至东南亚地区。
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