毛乌素沙地上空沙尘暴的前向轨迹及其影响范围

基于气象数据、MODIS遥感影像数据和NCEP再分析资料, 利用HYSPLIT模型模拟2000—2019年毛乌素沙地上空不同海拔高度(500, 1000和1500 m)各季节沙尘暴的前向轨迹, 并与遥感影像识别出的沙尘信息进行比较, 识别毛乌素沙地沙尘暴的影响范围。结果显示: 1) 在过去的20年中, 共有143个沙尘暴月和387个沙尘暴日, 并且 2004 年以来, 毛乌素沙地发生沙尘暴的频率逐渐降低; 2) 季节性气候条件对毛乌素沙地沙尘暴的移动路径有很大的影响, 春季沙尘暴发生频率较高, 秋季发生频率最低; 3) 受毛乌素沙地沙尘暴影响的国内地区主要包括陕西省北部、山西省北部、河北省北部和中部、山东省北部和中部、北京市、天津市、内蒙古自治区东部以及东北三省, 国外受影响的地区有朝鲜、日本北部以及俄罗斯与我国交界处, 受影响的海域有渤海、黄海北部和日本海西北部。遥感影像与HYSPLIT模型的比较提供了一种对沙尘运输、扩散和沉积过程进行验证和加深了解的有效工具, 研究结果可以为防灾减灾决策及沙源地治理提供科学的参考依据。     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

一种基于嵌入式的颜色识别转换音阶方法的研究及实现

设计选用STM32作主控芯片,由自带FIFO的OV7725摄像头对颜色进行采集与存储,并由TFTLCD显示屏显示采集到的图像.STM32根据显示屏图像的像素点做颜色统计及分析,将不同颜色转换为相应的指令控制语音芯片输出与该颜色相对应的音阶指令,并通过扬声器播放对应的声乐谱中的Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Xi这几个音阶,同时可通过功放及数字电位器控制扬声器音量大小.设计可应用于幼儿音乐教具制作等相关领域.     

基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的神经网络储层流体识别

地震资料的瞬时属性包含丰富的地质信息,可用于储层流体的识别。希尔伯特-黄变换目前在地震资料的瞬时属性提取中呈现出了很大的优势,但是该方法中存在模态混叠、频率误差等问题,限制了其应用。基于此,引入了基于完备集合经验模态分解和归一化希尔伯特变换的改进方法有效提取地震资料更具物理意义的瞬时属性。同时,为了提高储层含气性检测的准确性和精度,选取瞬时频率和瞬时振幅构建分频剖面模型,对目标区域的储层特性和含气特征进行描述。再结合测井资料,运用有监督的神经网络实现对储层含气性的自适应高精度识别。实例研究表明,基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的前向反馈神经网络方法能够根据某一区域地震数据有效预测该区域储层的含气状况。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。     

基于EPR的供应链治理机制博弈分析

研究了生产者责任延伸(EPR)制度背景下的供应链系统中主体决策影响因素和治理机制的融合问题,基于供应链治理和博弈的理论视角,构造了个体生产者责任(IPR)模式下的非合作博弈模型和集体生产者责任(CPR)模式下的合作博弈模型,分别得出了IPR和CPR模式下企业污染治理技术的最佳决策.研究结果表明,企业的污染治理决策主要取决于企业之间生产技术的差距,以及相互依赖程度.强技术差距和强依赖性更容易导致CPR模式的产生;反之,IPR模式更容易出现在低依赖性和实力相当的企业当中.最后总结了EPR制度下供应链系统动态均衡治理的内部效率机制和外部合法性机制.