LiCl-NiCl2熔盐体系相图

用原子参数 模式识别方法研究AX BX2 型卤化物熔盐体系形成固溶体的规律性 ,同时预报了LiCl NiCl2 熔盐体系能形成以LiCl为基的广泛固溶体。采用热分析法和X 射线衍射分析等实验测定了LiCl NiCl2熔盐体系相图 ;结果与计算预报相符。     

7月份两种东亚阻塞形势对中国主要雨带位置的不同影响

根据长期的业务实践,把7月份东亚阻塞形势分为副热带高压偏西型(W型)和副热带高压偏东型(E型)两类阻塞形势,对比两种阻塞形势下中国主要雨带位置的差别后发现,W型主要雨带在长江流域,1951年以来较严重的长江大水是此类阻塞形势造成的;E型主要雨带位于江南至华南地区,长江流域洪涝较轻。不仅两种阻塞形势的7月份环流有重大差别,其前期秋、冬、春季海洋、大气和天气气候特点也大不相同。     

Supervised neural network recognition of habitat zones of rice invertebrates

This study aimed to evaluate effectiveness and performance of several supervised neural network models and make pattern recognition on invertebrate habitat zones. Probabilistic, general regression, and linear neural networks, and discriminant analysis were used to recognize both known and unknown invertebrate habitat zones. The results showed that neural network models were better than traditional discriminant analysis in the recognition of known habitat zones. There was not distinctive variation in recognition from different neural network models. Sensitivity analysis indicated that the learning rate of the neural network would influence recognized results. An unknown invertebrate species from Lepidoptera was recognized to be soil-dweller (dryland) by both neural network models and discriminant analysis. In sensitivity analysis it was additionally recognized to be the type of plant canopy (terrestrial). Overall the species was estimated to be a soil-dweller (dryland) or live on plant canopy (terrestrial). It was concluded that neural network models can perform better than conventional statistic models in pattern recognition, but a comprehensive comparison among various models is necessary in order to achieve a high reliable recognition and prediction. Furthermore, sensitivity analysis can lead to an in-depth grasp on the mechanism in the recognition and is thus needed.     

基于机器学习的重庆长江航道雾图像特征识别研究

基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明：机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。     

中长期径流预报的一种灰关联模式识别与预测方法

基于时间序列多重信息利用的扩维原理和灰色系统理论的关联分析思想,提出一种应用于水文中长期预报的方法.它的特点是直接从径流序列的扩维相型关联分析中,寻求径流情势变化规律,较适合于缺乏输入因子资料或选择影响因子有困难条件下的水文中长期预报.利用海河、黄河和长江流域若干水文站的实测资料序列对该方法做了初步验证.     

FS方法及其在综合多项震兆中的应用

本文提出了一种模式识别方法--FS方法.该方法的特征取为某些论域上的模糊子集.先以每三个原始特征组成子分类器的特征集,“训练”这些分类器,然后对子分类器进行筛选,最后用筛选出的子分类器的“软”分类结果的加权平均作为判别函数,形成总的分类决策.将FS方法应用于综合多项震兆,并进行了一系列控制试验,还与地震学中几种常用的方法进行了对比试验.结果表明,FS方法是稳定和有效的.     

用雷达回波资料识别雹云的最新进展

本文评述了当前国内外利用雷达回波资料识别雹云的现状,着重介绍了笔者近年来利用雷达回波资料建立雹云识别模式的研究工作,并展望了雹云识别的未来发展前景。     

区域土地利用及土地覆盖的空间格局研究--以广西梧州市为例

从分析梧州市土地利用现状入手, 总结其土地利用的现状特征, 而后在引入多样性指数、优势度指数、均匀度指数和破碎度指数的基础上, 对梧州市土地利用／ 覆盖的空间格局进行了定量分析。最后, 根据计算结果得出有关结论。     

河西走廊中西段肃州区景观空间格局研究

景观空间格局研究是景观生态学研究的核心之一。运用景观生态学原理,借助GIS技术(ArcGIS 8．1)和Fragstats Version 3．3软件,基于2000年Landsat5 的4、3、2(RGB)波段合成影像解译结果．将研究区分为19个景观要素,选取斑块特征指数(斑块伸长指数、斑块密度、边缘密度、分维数)、景观多样性指数(香农多样性指数、均匀度、优势度)和景观空间构型指数(蔓延度、破碎度、分离度)等指标,对酒泉市肃州区进行了景观格局研究。结果表明：(1)肃州区景观的主要斑块类型为戈壁(沙地)、耕地、盐碱地和低覆盖草地,体现了景观的基质是戈壁沙地和农牧业绿洲类型的特点;(2)斑块特征指数表现为：农村居民点、耕地和低覆盖草地斑块密度较大,耕地、戈壁、低覆盖草地和盐碱地斑块边缘密度较大,反映出农村居民点多而分散,草地退化和耕地碎片化状况;(3)景观多样性指数SHDI表明景观异质性较高的特点,SHEI则表明景观中有一定的优势类型,以戈壁、耕地和盐碱地等景观类型占优势;(4)景观空间构型指数蔓延度反映了聚集度适中的特点,破碎度则反映肃州区景观总体受人类活动干扰相对较小,戈壁、耕地、沙地、盐碱地分离度较小,反映出肃州区这些景观类型占较大面积,斑块相对聚集,构成控制性生态景观。