一种基于深度信念网络的径流量预测方法

针对流域径流序列的非平稳性和随机性,本文研究将深度信念网络方法引入到日径流量的预测,对天山北部玛纳斯河6 120天的实测数据进行训练、预测,并与粒子群优化的支持向量机、支持向量机和前馈神经网络3种数据驱动模型的日径流量预测结果进行对比分析.结果表明:基于深度学习理论的DBN预测下判定系数R2比FFNN、SVM、PSOS...     

虚拟手术中的弹性模型研究

在虚拟手术的模拟中，为带有复杂的生理结构和管道系统的脏器建立弹性模型是一个难点和关键。本文对建立弹性模型的几种可行方法进行了介绍与讨论。     

中等强度ENSO对中国东部夏季降水的影响及其与强ENSO的对比分析

选取1979年以来6次主要ENSO事件, 并按其强度划分为强和中等强度, 合成分析了ENSO对东亚夏季风和中国东部夏季降水的影响, 发现ENSO的影响随夏季季节进程有明显变化, 6月影响较弱而8月影响最强, 这显示ENSO的影响有很长的滞后效应. 此外, 强ENSO造成的环流和降水异常强度大, 影响开始的时间也较早, 而中等强度ENSO的影响在8月才较为明显. 同时, 中等强度ENSO年的合成结果显示, 中国东部夏季降水为北方型, 这也与经典的ENSO型降水分布有很大差异. 在合成分析的基础上, 选取2个相似的中等强度ENSO年(1995和2003年)做进一步的对比分析, 发现在6~7月期间, 亚欧大陆中高纬度环流和南半球环流的变化可在相当程度上调制东亚夏季风环流对中等强度ENSO的响应, 并进而在中国东部形成不同的降水分布. 与1983年的强ENSO事件对比表明, 强ENSO不仅造成中国东部夏季降水异常, 而且能进一步控制其他因子对东亚夏季风的影响, 这与中等强度ENSO是不同的.     

基于舍弃采样的光线投射加速算法

光线投射法是一种重要的体绘制算法,但直线上采样点的确定和采样值计算是非常费时的,也是影响体绘制实时性的重要因素.针对这个问题,该文利用对象空间的相关性,采用舍弃贡献不大的射线段参与采样的方法,加快了绘制速度.同时利用平面簇的交点可以快速求得直线上的采样点及其特征值,结合自适应采样方法,提高了绘制图像的质量.改进以后的算法复杂度明显降低,实验结果证明绘制速度可以提高20%左右.     

基于Web在线咨询施肥系统的设计

针对土壤肥力信息数据在农业生产中的重要作用,本文以新疆兵团第五师为例,集成数据库、专家经验和网络技术,以WebGIS为空间信息管理平台,采用分布式网络体系结构,建立了网络化、数字化的在线咨询施肥系统,具有作物施肥推荐、在线咨询等功能,实现了推荐施肥的Web在线实时决策和发布,以及土壤养分信息和施肥决策方案的共享。     

本科毕业设计与科研实践创新能力培养

毕业设计是高校学生在校期间最重要和最后一个实践环节,将毕业设计与科研项目相结合,对培养学生的科研能力、实践和创新能力有着积极的促进作用。     

三江多才玛超大型铅锌矿床同位素地球化学及矿源研究

多才玛超大型铅锌矿床是三江北段铅锌铜银多金属成矿带中的典型矿床,其主要硫化物的δ34S值变化范围大,主要集中于-26.72‰~-4.1‰之间,具塔式分布特征;其中,方铅矿的δ34S最高值大于黄铁矿的相应值。这表明成矿过程中硫同位素未达到平衡,硫主要是细菌还原硫酸盐的产物。矿区208Pb/204Pb=38.985~39.253,206Pb/204Pb=18.825~18.918;铅同位素构造环境演化图解和Δβ-Δγ成因分类图解显示铅的来源复杂多样,不仅来自上地壳和造山带,还来自壳幔混合的俯冲带。δ13CV-PDB=1.2‰~6.7‰,而δ18OV-SMOW=16.4‰~23.4‰,碳氧同位素明显来源于海相碳酸盐岩,成矿过程中应伴随有碳酸盐岩的溶解作用。综上,多才玛大型铅锌矿成矿物质来源复杂,碳酸岩围岩和深部物质都有可能提供成矿物质来源,生物作用参与成矿的痕迹明显。     

基于GA-PSO-BP神经网络的气象能见度预测

针对安徽省气象能见度数据缺测问题,本文选取安徽省四种不同地形条件下的自动气象站点(黄山站、灵璧站、山南溪谷站、白泽湖站)2017-2019年的气象数据,首先采用灰色关联分析法筛选出与能见度联系紧密的气象要素,然后构建遗传算法(Genetic algorithm, GA)和粒子群算法(Particle swarm optimization algorithm, PSO)混合算法优化BP(Back Propagation)神经网络的预测模型,对四种不同地形条件下的自动气象站点的能见度进行预测,并与RF预测模型、XGBoost预测模型的预测效果进行对比,结果表明采用GA-PSO-BP神经网络预测模型无论在哪种地形条件下,预测误差更小,模型精度更高。