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多任务学习方法在机器学习、计算机视觉、人工智能领域已得到广泛关注,利用任务间的相关性,将多个任务同时学习的效果优于每个任务单独学习的情况.采用多任务Lasso回归法(Multi-task Lasso Regression)用于恒星光谱物理参量的估计,不仅可以获取不同物理参量间的共同的特征信息,而且也可以很好地保留不同物理参量的特有的补充信息.使用恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中的光谱数据和美国大型巡天项目Sloan发布的SDSS实测光谱数据进行实验,模型估算精度优于相关文献中的方法,特别是对重力加速度(lg g)和化学丰度([Fe/H])的估计.实验中通过改变光谱的分辨率,施加不同信噪比(SNR)的噪声,来说明模型的稳定性强.结果表明,模型精度受光谱分辨率和噪声的影响,但噪声对其影响更大,可见,多任务Lasso回归法不仅操作简便,稳定性强,而且也提高了模型的整体预测精度. 相似文献
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利用连州市1961-2010年逐日降水资料,采用统计分析、突变检验和小波分析等方法,对连州市暴雨日数的年际变化和逐月分布特征进行统计,结果表明:连州市暴雨日的年际变化差异大,最多的年份达12 d,最少的年份则全年无暴雨日,主要集中在3-9月;暴雨日数呈单峰型,峰值出现在5月;大暴雨日数呈多峰型,7月份最多,4、6月份次之,且非汛期的3、10月份亦可能出现大暴雨;年平均暴雨日为4.6 d,暴雨的平均强度为73.3 mm/d,暴雨日数与暴雨雨量、年降水量呈很好的相关性。暴雨日数及暴雨雨量增加的突变点是1991年。暴雨频次存在准15 a和准27 a的周期震荡。 相似文献
873.
基于GRAPES_ Mesov3.1模式建立的GRAPES_ Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行.应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES_ Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析.结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16~18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义.预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报.模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温.预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因.对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关.同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大. 相似文献
874.
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876.
877.
利用1900—2017年间中国大陆地区64次MS≥7.0地震资料,根据太阳黑子11年周期变化计算了它们的相位角,分析了它们的相位角分布,利用统计检验方法对它们与太阳黑子11年周期变化之间的关系进行了检验。结果是:中国大陆地区MS≥7.0地震中约66%发生在太阳黑子11年周期变化的谷值点前2年—后3年的时段内,在α=0.001显著性水平下通过显著性检验。2019年底太阳黑子11年周期变化将达谷值点,因此,2018—2022年为中国大陆地区MS7.0地震易发时段。 相似文献
878.
[本刊讯]中国科学技术信息研究所每年出版的《中国科技期刊引证报告》(核心版)定期公布中国科技论文与引文数据库收录的中国科技论文统计源期刊的20余个科学计量指标。2012年12月7日,中国科学技术信息研究所在京发布2012年版《中国科技期刊引证报告》(核心版),其中测绘学类14种核心期刊统计指标如下: 相似文献
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基于局部空间统计的产业集群空间分析——以北京市制造业集群为例 总被引:4,自引:2,他引:2
将集群识别与空间分析相结合,通过全国集群模板识别产业集群,进而利用局部空间统计方法,探测产业集群的空间布局特征。利用2008年北京市和全国经济普查数据,从产业联系的角度识别了北京市制造业集群,在此基础上进一步测度了北京市制造业集群的空间分布现状与布局特征。研究发现,北京市制造业集群主要分布在近郊区并向远郊区延伸,资源条件、政策环境、交通区位、历史因素等多种区位因子均对集群的区位选择产生影响。从总体分布来看,北京市制造业集群的空间布局存在分布比较分散、功能重叠或与区县功能定位不符等问题。未来在政策制定时,应进一步强化北京市制造业集群的空间集聚,发挥区域产业政策的引导作用,并不断依托产业园区优化集群发展环境,引导符合区县功能定位的制造业集群发展。 相似文献