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1.
作者引入 I(L)值完全下半连续映射 ,研究其性质。利用 I(L)值完全下半连续映射定义I(L)值完全诱导空间 ,给出 I(L)值完全诱导空间的拓扑基的表达形式 ,证得两个 I(L)值完全诱导空间的映射是连续映射的充分必要条件 ,并建立了乘积空间的 I(L)值完全诱导空间与 I(L)值完全诱导空间的乘积空间的联系 相似文献
2.
聚类分析在海洋产业分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
聚类分析是多元统计分析中的一种方法,是将数学引入分类学形成的,比以前仅凭经验及专业知识进行分类更为科学、适用.用聚类分析方法分析研究沿海地区海洋产业状况是较高层次统计知识的运用,也是对数据挖掘技术的一种探索性研究.本文仅从产值的角度考虑地区海洋经济实力的状况,是利用聚类分析方法、借助海洋经济统计数据对地区海洋经济的实证研究. 相似文献
3.
4.
高精度GPS形变监测网数据处理的理论与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了高精度GPS形变监测网数据处理中系统误差的影响,给出了顾及系统误差影响的自由网平差模型;针对粗差在GPS观测数据中存在的广泛性,在对平差模型进行整体性检验的基础上,采用检验方法消除粗差对平差结果的影响;结合抗差估计,对中国地壳运动观测网络工程1999~2003年观测数据进行了处理,验证了模型的精度和可靠性. 相似文献
5.
Summary ?Long-term trends in annual, seasonal, and monthly mean temperature (abbreviated as AMT, SMT, MMT, respectively) in Japan
are investigated. The magnitude of a trend is measured by assuming it to be linear. The statistical significance of a site
trend is assessed by the Mann-Kendall (MK) with consideration of serial correlation. The statistical field significance of
trends in three major climatic regions: Hokkaido (I), areas adjacent to the Japan sea (II), and to the Pacific Ocean (III),
is evaluated by the bootstrapping test which preserves cross-correlation among sites.
From 1900 to 1996, AMT increased from 0.51 to 2.77 °C averaged across all 46 sites. At the regional scale, AMT increased by
1.38, 1.08, and 1.32 °C in regions I, II, and III, respectively. The trends at both sites and regions are statistically significant
even at the significance level (α) of 0.005. SMT increased from 0.47 to 3.69 °C at all the 19 available sites with the highest
increases in winter and spring. Except for a few series, the changes in SMT are statistically significant at α = 0.01. The
upward trends in SMT are statistically significant even at α = 0.001 in both regions II and III. MMT at 19 sites increased
within a wide range from 0.17 to 4.12 °C. The increases are largest in the winter and spring months, and most of the site
increases are statistically significant at α = 0.05. The trends are statistically significant at α = 0.025 and 0.001 in regions
II and III, respectively. The trends in both SMT and MMT in region III are larger than those in region II.
Received January 28, 2002; revised November 11, 2002; accepted December 1, 2002
Published online May 19, 2003 相似文献
6.
第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统开发与研制 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统的开发环境及总体设计。在分析与地下水有关的数据信息的基础上,提出了较为合理的地下水信息管理数据库系统的结构。将该系统按其功能分为5个子系统基础子系统、数据信息管理子系统、区域信息管理子系统、动态绘图子系统、水资源评价子系统,并对5个子系统的功能进行了详细阐述。 相似文献
7.
The Zhangjiakou–Penglai seismotectonic zone (ZPSZ) lies in the northern part of North China and extends along the Zhangjiakou–Beijing–Tianjin–Bohai Bay–Penglai–Yellow Sea. It is about 900 km long and some 250 km wide in a northwest direction. The great Sanhe-Pinggu (MS=8.0) earthquake occurred on September 1679 and the Tangshan (MS=7.8) earthquake on July 1976 caused serious economic and life losses. According to some differences in crust structure and regional tectonic stress field, the ZPSZ is divided into western and eastern segment by the 117°E line for study on long-term seismic hazard analysis. An analysis of Gutenberg–Richter's empirical relation of earthquake-frequency and time process of historic and recent earthquakes along the eastern and western segments shows that the earthquake activity obeys a Poisson process, and these calculations indicate that the earthquake occurrence probability of MS=6.0–6.9 is 0.77–0.83 in the eastern segment and the earthquake occurrence probability of MS=7.0–7.9 is 0.78–0.80 in the western segment of the ZPSZ during a period from 2005 to 2015. 相似文献
8.
基于扩增子的高通量测序技术广泛应用于微型生物多样性的研究, 不同的测序手段和数据分析流程, 影响着微型生物多样性与群落结构的分析结果。本研究以易于形态鉴定的砂壳纤毛虫作为研究对象, 比较DNA测序、RNA测序和形态学方法检获的多样性和物种组成等, 探究序列分析流程中关键步骤: 嵌合体处理、可操作分类单元分析方法选择、合并相似分类单元以及去除稀有类群等对多样性结果的影响。研究结果显示无论基于DNA还是RNA的分子手段与形态学方法检获的主要物种基本一致, 与DNA测序相比, RNA测序检获的物种数少, 但差异不显著。基于97%以上相似度聚类和单核苷酸变异所得群落结构相似, 无显著差异; 且所有分析方法都能在一定程度上反映出自然界中不同类群的相对丰度。相较于单核苷酸变异和其他相似度阈值, 99%相似度下聚类所得多样性更为接近形态学结果。去除嵌合体和稀有类群(去除阈值: DNA测序0.05%; RNA测序0.07%), 可明显改善分子多样性虚高的问题。本研究为纤毛虫等真核微生物的分子多样性研究提供了科学的数据分析流程, 对未来真核微生物多样性研究具有指导意义。 相似文献
9.
水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。 相似文献
10.