基于主分量法的雷达回波资料的雹云识别及其效果检验

本文用主分量分析法建立了雷云等强对流天气的综合判别式。该方法首先由某地区的雷达回波历史资料,建立判别指标之间的相关系数矩阵,然后用主分量分析法确定因子荷载,并由荷载矩阵。相关系数矩阵确定判别指标权重,从而建立雹云等强对流天气的综合判别式。该方法用成都市的雷达回波历史资料所建立的判别式对成都市试报和对沪州市进行了效果检验,并将判别结果与综合概率法比较,效果尚好。表明该方法用于雹云判别是可行的。     

用模式识别方法判别氧化物的溶解性

本文用一种叫作两组判别分析的模式识别方法,对无机氧化物的溶解性进行归类判别。其中用了密度、电负性、荷徑比、原子半徑、电离势、电子构型和主副族等7个指标,45个样本。除2个样本外,其余43个正确归类。     

GMS卫星红外云图强对流云团的识别与追踪

利用ＧＭＳ静止气象卫星探测所得到的红外云图资料，用计算机图像学技术来研究经对流云图的识别和追踪，以求能够准确，及时地发现并追踪象强对流云团这种能够造成强烈灾害的天气系统。对红我云图的图象处理，提出区域平滑滤波和阈值剔除相结合的强对流云团算法，对于过滤出的经对流云团，应用图象处轮廓编码法的Ｔ算法和ＩＰ算法提取出它的边界，边界初始点。     

微相分析在高分辨率层序分析中的运用

以科学合理采出的岩心或露头样品中所获得的微相标志,可提供古水深的线索。微相标志可以有效识别作为建立碳酸盐岩三级层序地层格架基础的陆上暴露面、淹没不整合面、初次海泛面以及最大海泛面等层序界面,还可以识别和解释多种类型的准层序。     

基于BERTwwm与数据增强的地质实体识别研究

地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一。本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm-BiLSTM-Attention-CRF,该模型通过改进的预训练层BERTwwm并在模型中加入Self-Attention模块,显著提升了复杂地质实体的识别精度,对地质实体识别的精度达到92.67%的精确率,94.21%的召回率,以及93.29%的F1值。同时,为降低标注成本,提升小规模数据集的识别精度,本研究优化了模型构建流程,采用模型辅助标注方法,加快数据集的标注速度;改进简单数据增强方法,并利用地质字典有效扩充数据集,降低了人工标注的难度。经过实验证明,本研究提出的改进方法提高了地质实体识别效果,为地质文本分析提供了一种高效且经济的解决方案,有助于推动地质领域知识图谱的构建和地质信息的智能化处理。     

可地浸砂岩型铀矿盲矿识别模式

伊犁盆地南缘是典型的可地浸层间氧化带砂岩型铀矿产出区,近年来诸多单位对其控矿因素、成矿环境与成矿远景进行了研究。由于此类型矿床产出部位地表覆盖严重、多属盲矿,因此对其识别定位既是找矿工作中的技术关键,亦是难点。受核工业北京地质研究院开放实验室资助,笔者以伊犁盆地南缘为研究对象,对可地浸层间氧化带型砂岩铀矿盲矿的识别模式进行了专项研究。