Windows终端在地震监测网络中的解决方案

地震监测是一项对震情应急反映要快 ,系统网络安全性要求较高的工作 ,Windows终端就是建立在系统网络的基础上 ,以允许多个用户同时登录到一台服务器并运行服务器上应用的网络系统终端。它具有成本低 ,安全性好 ,解决网络阻塞能力强 ,应急反映速度快等优势。“Windows终端”的局域网模式是目前应用较为广泛 ,使用性能较好的一种网络连接方式。本文系作者在参加福建省地震局“1 0 5 - 0 3”十五重点项目中 ,对监测中心的台网监测网络系统建设的思考。目前我局新办公楼即将竣工 ,我监测中心新的办公写字间网络系统连接方式 ,选择“Windows终端”不失为一个较好的方案。     

择优法降水集合预报试验的研究

基于集合平均预报方法的基础上，提出了择优法降水集合预报方法，以多物理过程集合预报系统为例，对该方法进行阐述和试验。利用集合预报系统各成员过去24 h预报的500 hPa和700 hPa温度差（T500-700）与实况温度差的相关系数作为集合预报成员的筛选因子，选择相关系数较大的成员作为集合成员进行降水集合预报试验。初步试验结果表明，择优法降水集合预报要略优于集合平均法的预报，24 h降水集合预报有所改善。择优法降水集合预报简单易行，在计算资源有限的情况下，可优先计算择优的成员，因此比集合平均法节约计算时间，提高集合预报时效，具有一定的业务应用价值。     

Application of artificial neural networks in tide-forecasting

An accurate tidal forecast is an important task in determining constructions and human activities in ocean environments. Conventional tidal forecasting has been based on harmonic analysis using the least squares method to determine harmonic parameters. However, a large number of parameters are required for the prediction of a long-term tidal level with harmonic analysis. Unlike conventional harmonic analysis, this paper presents an artificial neural network (ANN) model for forecasting the tidal-level using the short term measuring data. The ANN model can easily decide the unknown parameters by learning the input–output interrelation of the short-term tidal records. Three field data with three types of tides will be used to test the performance of the proposed ANN model. The numerical results indicate that the hourly tidal levels over a long duration can be predicted using a short-term hourly tidal record.     

溶藻弧菌HY9901血红素结合蛋白HutB的原核表达及纯化

为探究溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)HY9901血红素结合蛋白HutB作为疫苗候选抗原的可能性,采用PCR方法扩增V.alginolyticus HY9901 hutB基因全长序列,克隆到pMD18-T载体,经双酶切、连接后,定向插入到pET-28a(+)中,构建原核表达载体pET-HutB,转入大肠杆菌BL21(DE3)中进行IPTG诱导表达。SDS-PAGE验证后,优化诱导表达条件和纯化条件,并进行Western-blot分析。结果表明,HutB蛋白在E.coli中诱导表达的最优条件:0.4 mmol/L IPTG,37℃诱导4h,表达的蛋白分子量与预期大小相符,主要以包涵体的形式存在,300 mmol/L咪唑洗脱时效果最佳,能与鼠抗His-tag单抗特异性结合。     

利用Vicon系统进行IMU标定

针对传统IMU标定方法操作复杂、过于依赖转台的问题,本文提出了一种利用Vicon系统进行IMU标定的方法。首先,利用预积分技术将IMU数据与Vicon数据融合,得到IMU残差;然后,将Vicon相邻帧间的状态量相减,得到Vicon残差;最后,将IMU残差和Vicon残差放到同一个状态向量中,并引入边缘化先验信息,建立非线性优化函数,求解得到陀螺仪和加速度计的零偏估计参数。同时本文设计EuRoc数据集测试试验和室内定位对比试验,结果表明,该方法对IMU的标定结果优于传统方法的标定结果,具有更高的精度。     

小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测

针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。     

混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。     

电离层斜测数据集

电离层斜测数据集包括F₂层临界频率数据和最大电子密度空间分布图,来源于中国地震电离层监测试验网观测数据。2008年汶川地震后,中国地震局地震预测研究所和中国电子科技集团第22研究所,在国防科技工业电波环境观测站网原有的稀疏发射站网基础上,根据地震重点监测区带分布和区域数据覆盖能力的双重需要,利用电离层对地基发射信号的反射特性,在华北5个电离层垂测发射站的基础上,建立了20个电离层斜测接收站,形成100条发射—接收链路,达到以经济手段取得电离层加密监测的效果。数据由接收台站接收后,汇聚到北京数据中心,并建立Oracle数据库,将数据入库。通过人工判读,生成可应用的电离层斜测观测数据。此数据集通过数据共享网站提供数据共享服务,可为地震系统内部各省地震局和研究所进行地震监测预测研究以及系统外部科研机构和院校电离层观测研究提供基础数据。     

多数据源三维量测技术在输电线路勘测设计中的应用

本文介绍构建以全数字摄影测量、高分辨率遥感卫星影像、地形图等多数据源为基础,通过立体匹配技术生成大场景三维立体量测平台,为输电线路优化选线提供强大的技术支撑,实现输电线路勘测设计作业流程的创新.     

Land use structure optimization under systematic framework

This paper puts forward the concept of land use structure optimization under space-time coupling through analyzing the systematic characteristic of land use structure optimization. It mainly expounds the construction of land use structure optimization model at different levels. Lastly, this paper explains the practicableness of land use structure optimization under systematic framework through the example of Qionghai city.