如何提高天气预报和气候预测的技巧？

从理论上探讨如何提高天气预报和气候预测的技巧.气候包括以小时为基本单位的昼夜循环、以日为基本单位的年(季节)循环、年代际循环和世纪循环等时间尺度的变化.这些气候变化存在确定的外强迫,是可以被认识和预报的.相对气候昼夜循环和年(季节)循环的偏差是天气尺度扰动.天气尺度的瞬变大气扰动可引发极端天气事件.有技巧的天气预报正是要通过天气尺度大气扰动信号,提前几天甚至十几天,预报出极端天气事件的发生.相对气候年代际和世纪循环的偏差是气候异常,有技巧的气候预测正是要预报出这种异常.距平天气图会大大提高短期和中期—延伸期天气预报的技巧,距平数值预报模式的研制也会加快提高中期—延伸期天气预报和气候预测的技巧.     

基于BP神经网络的在役管线焊缝故障缺陷的分类识别

本文利用计算机辅助进行在役管线焊故障缝缺陷检测,在缺陷特征提取中提出圆形度、长宽比、填充度、尖部尖锐度、对称度、灰度比以及缺陷的重心坐标相对焊缝中心的位置等7个参数作为缺陷的特征值,可有效地分类识别不同故障缺陷。在缺陷分类的解决方案上,采用具有自组织、自适应的3层前馈式神经网络,运用改进的BP算法,以焊缝缺陷的特征参数作为神经网络的训练样本。本文还通过实验的方法,分析了初始权值、隐含层的神经元数量、动量系数、误差水平及学习速率对网络训练的影响。     

深地震反射剖面构造信息识别研究

随着我国深部探测计划的实施,近年来在中国大陆地区实施了多条深地震反射剖面,获得了大量揭示地壳上地幔精细结构的宝贵资料. 为了更充分地挖掘这些资料中所包含的深部构造信息,本文在研究和总结前人工作的基础上,提出一种快速识别深地震反射剖面构造格架的方法. 该方法通过数据预处理、强振幅提取、中值滤波、对象识别、连续性计算和连续性滤波实现对深地震反射剖面构造格架识别. 同时,该方法还可通过对象倾角计算对复杂区域进行属性分析.     

基于小波分析的钻探孔内工况识别技术

根据地表钻探参数识别钻孔内工况是降低钻孔内事故的有效途径之一。在传统孔内工况识别技术基础上,利用小波分析提取孔内工况突变特征信息,并在相应典型工况识别表上对其变化斜率进行映射,快速识别当前工况,从而形成孔内工况早期快速识别技术。通过对CUG-2钻参仪采集的钻探参数进行信号分析,验证了该技术能有效地、准确地识别钻孔内典型工况。     

利用点对分析法检测线段

结合图像中直线段点密度分布的一些视觉经验,提出一种检测线段的点对分析算法,避免了Hough变换中累加参数空间的复杂计算过程。实验表明,本文方法具有精度高、消耗内存量小并能直接检测出线段及其端点的优点,可应用在弹道轨迹检测、字符笔画识别和遥感图像道路检测等领域。     

Group Decision Making-Based Fuzzy Pattern Recognition Model for Lectotype Optimization of Offshore Platforms

This paper develops a fuzzy pattern recognition model for group decision making to solve the problem of lectotype optimization of offshore platforms. The lack of data and the inexact or incomplete information for criteria are the main cause of uncertainty in the evaluation process, therefore it is necessary to integrate the judgments from different decision makers with different experience, knowledge and preference. This paper first uses a complementary principle-based pairwise comparison method to obtain the subjective weight of the criteria from each decision maker. A fuzzy pattern recognition model is then developed to integrate the judgments from all the decision makers and the information from the criteria, under the supervision of the subjective weights. Finally a case study is given to show the efficiency and robustness of the proposed model.     

应用数字标识法识别地形图中黑块类符号

采用数学形态学的方法对扫描图进行腐蚀和膨胀等处理,采用数字标识的方法,有效的记忆各像素点在处理过程中的变化规律;通过数字标识,快速滤掉无关要素,无损地恢复有关要素,达到高效识别出黑块类符号并自动提取符号图形信息的目的.     

赤道中东太平洋表层水温异常与热带气旋活动的统计关系

利用1950-2005年西北太平洋热带气旋(TC)和赤道中东太平洋表层水温(SST)资料,统计分析了赤道中东太平洋表层水温异常与TC频数、强度、源地和路径等的关系.结果表明,赤道中东太平洋暖异常年:(1)TC发生频数偏少,较常年平均偏少2～3个,但强度偏强,强台风和超强台风发生数偏多,较常年平均偏多1个左右,且随着暖异常强度的增强,TC发生频数偏少,强度增强愈加明显;(2)TC生成位置偏东偏南,145°E以东海区TC生成频数较冷异常年和La Nina年增加明显;(3)TC路径偏东,转向路径出现频次增加,西向路径出现频次减少,从而导致日本东部海区TC通过频数增加,而我国南海和华东沿海TC通过频数减少;(4)在我国登陆的TC频数偏少,较常年平均偏少1～2个.赤道中东太平洋冷异常年,情况基本与上相反.上述影响主要是由于赤道中东太平洋SST异常导致大气环流发生异常造成的.     

一种基于特征的人工神经网络数字识别系统模型

在进行神经网络方法的数字图像识别研究时，针对数字图像的复杂性、神经网络输入数据量巨大和学习收敛速度慢的情况，提出了基于特征的神经网络数字识别方法。设计提取了13个结构特征以组成一个13维的超空间，对13维的超平面空间的整个识别过程采用了神经网络聚类方法(其中聚类数为10)，并利用数学软件MATLAB强大的矩阵运算能力和C语言高效的代码实现了数字识别系统模型。实验结果表明，在特征差异不十分明显的情况下，识别时间和识别率仍令人满意。     

GeoCorpora: building a corpus to test and train microblog geoparsers

In this article, we present the GeoCorpora corpus building framework and software tools as well as a geo-annotated Twitter corpus built with these tools to foster research and development in the areas of microblog/Twitter geoparsing and geographic information retrieval. The developed framework employs crowdsourcing and geovisual analytics to support the construction of large corpora of text in which the mentioned location entities are identified and geolocated to toponyms in existing geographical gazetteers. We describe how the approach has been applied to build a corpus of geo-annotated tweets that will be made freely available to the research community alongside this article to support the evaluation, comparison and training of geoparsers. Additionally, we report lessons learned related to corpus construction for geoparsing as well as insights about the notions of place and natural spatial language that we derive from application of the framework to building this corpus.