降雨中小尺度结构分析

本文使用吉林省中部地区2005年6月10km间距100个自动雨量计小时雨量资料,结合天气资料,对地面降雨中小尺度结构进行分析,以期提高对云和降雨的认识。文中对各类天气系统降雨绘制出等值线图,找出地面降雨中小尺度结构特点。结果表明,各类天气系统较强降雨都具有中小尺度结构。他们多数表现为几十公里宽一百多公里长的雨带。雨带里有沿带走向的强对流带、对流线和零散强对流单体。有的表现为尺度更小的对流雨带或雨团。一般强单体核尺度10km,有的20-30km,雨强可迭暴雨到特大暴雨,持续时间1-2小时。     

一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。     

日本(虫寻)和底栖短桨蟹线粒体DNA 12SrRNA基因序列的初步研究

以相应引物对日本和底栖短桨蟹的线粒体 DNA1 2 S r RNA基因片段进行了 PCR扩增和序列测定 ,分析比较了 2种间序列差异。结果表明 :日本 1 2 S r RNA基因片段长度为 41 4 bp,底栖短桨蟹为 41 5bp,2种的 A,T,G,C含量分别为 1 51 bp(36.47% ) ,1 53bp(36.96% ) ,43bp(1 0 .39% ) ,67bp(1 6.1 8% )和 1 50 bp(36.1 4 % ) ,1 55bp(37.35% ) ,44bp(1 0 .60 % ) ,66bp(1 5.90 % )。 2种间共出现了 3个碱基的缺失 /插入和 38bp的序列差异 ,其碱基转换与碱基颠换比约为 2 .1 7。     

基于支持向量回归和贝叶斯优化的海岸线预测

模拟预测海岸线的动态变化对于沿海地带的开发和科学管理有较重要意义。在获取围头湾研究区Landsat-8卫星时序影像和验潮站数据的基础上,利用支持向量回归模型,结合贝叶斯优化获取最佳超参数,进而预测得到未来年份的海岸线数据,并采用ROC匹配、平均偏移量和均方根误差3种方法验证预测得到的海岸数据。结果表明：基于贝叶斯优化的支持向量回归模型,可以较好地预测围头湾区域未来海岸线,对应的完整度、正确度和质量分别为87.06%、86.10%和80.05%,平均偏移量和均方根误差分别为0.64像素和0.96像素;对于自然岸线预测结果较好,而人工岸线预测部分结果较差。     

食管癌疗效评价及预后的CT影像组学研究进展

食管癌是一种发病率和死亡率较高的恶性肿瘤,及时的疗效评价和预后预测是必要的。影像组学通过算法从医学图像中挖掘病灶的高通量特征并进行分析,获得可视化定量参数,为患者的个体化治疗提供依据,在预测食管癌的治疗反应和预后中有较高的价值。本文就CT影像组学在食管癌预后和疗效评价中的研究进展进行综述。