海图水深综合的人工神经元网络方法

水深或水深点是海图的重要内容,水深综合是海图制图综合的重要方面,也是海科综合的难题之一。本语文在分析海图水深化综合要求的基础上,研究了水深综合的神经元网络的网络结构与作业策略、网络参数、网络学习、网络实现,并给出了实验结果。     

PARTICIPATORY LEARNING AND TRAINING FOR DEVELOPMENT

Ｉｎｔｈｅｉｒｌｉｆｅａｎｄｗｏｒｋ,ｖｉｌｌａｇｅｒｓｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｍａｎｙｗａｙｓｗｉｔｈｔｈｅｉｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ,ｗｉｔｈｍａｒｋｅｔｓａｎｄｗｉｔｈａｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｐｒｏｖｉｄｅｒｓ,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｏｆｆｉｃｉａｌｓ．Ｔｈｅｓｅｉｎ－ｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ,ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｒｅｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｄｙｎａｍｉｃ．Ｔｏｃｏｐｅｗｉｔｈｔｈｉｓｅｖｅｒｃｈａｎｇｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ,ｐａｒｔｉｃ…     

Deglitching methods by the ISOPHOT Interactive Analysis (PIA)

The ISOPHOT detectors were continuously exposed to high energy cosmic particles hits, resulting in an average hit rate frequency of an event per every 7 s. The net effect is a disturbance of the readout voltages, which decreases the signal-to-noise ratio and hence the photometric accuracy level. Thanks to the highly redundant readout method of ISOPHOT it is relatively easy to identify cosmic particle hits which have enough energy to produce a noticeable deviation in the readouts. The most energetic particles can cause a short term change in the detector response. Different algorithms are implemented into PIA to cope with this problem. PIA provides handy interfaces to perform individual treatment of the data and optimize the parameters of the deglitching algorithms.     

深度学习在海洋信息探测中的应用:现状与展望

深度学习可以通过深度神经网络,使机器理解学习数据,从而提高数据分类效果和预测结果的准确性,因此在海洋信息探测中应用越来越受到重视.作者基于深度学习的基本原理,阐述了海洋上常用的深度学习神经网络模型,并结合海洋信息探测要素,对温度、盐度、风场、有效波高和海冰等进行了海洋环境信息因子的预测分析;同时,对船舶、溢油和涡旋等进...     

BP网络学习参数模糊自适应算法的实现

前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。     

基于浏览器的Google Earth交互式系统开发技术

介绍了基于浏览器的Google Earth交互式系统、开发技术、Struts框架和Ajax技术,描述了系统架构及开发途径。基于浏览器的Google Earth交互式系统具有广泛的商业应用前景。     

塞罕坝地区高空间分辨率叶面积指数时序估算与变化检测

叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品.本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法...     

河南省夏季臭氧生成敏感性及其驱动因素分析

明确当地臭氧生成敏感性变化的主控因子是制定有效臭氧污染控制策略的前提。采用卫星观测OMI FNR (Ratio of the tropospheric columns of Formaldehyde to Nitrogen dioxide,HCHO/NO₂)指示剂将河南省夏季臭氧生成敏感性OFS (Ozone Formation Sensitivity)划分为VOCs控制区、协同控制区和NO_x控制区。基于地理探测器,量化气象条件、人为源前体物及其交互作用与OFS的关系。研究揭示：(1)河南省夏季OFS以协同控制区为主,区域内臭氧污染严重,仅次于VOCS控制区。2005年—2015年,FNR值波动下降,OFS向协同控制区转变,主要受NO_X减排的影响。2016年之后,FNR值变大,OFS有向NOX控制区转变的趋势。(2)人为源排放是OFS变化的主要驱动因子,平均可解释FNR变化的40.5%(q=0.405)。若CO、PM_2.5、NO_x和非甲烷挥发性有机物NMVOC (Non-met...     

基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成的挑战

基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域.深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法,在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段,还有一系列问题亟需解决.以卷积神经网络为例,探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战:训练样本不足和深度学习网络模型构建困难,重点分析了...     

基于深度学习的立体影像密集匹配方法综述

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等.视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术.近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功.然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中.回顾了双...