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1.
为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.  相似文献   
2.
针对在GNSS卫星钟频率稳定性分析中,数据缺失对稳定度计算结果造成影响及相应处理策略研究不足的问题,分析了不同卫星钟差数据缺失量对频率稳定度计算结果的影响,提出一种数据缺失条件下的卫星钟频率稳定度计算策略。在计算卫星钟频率稳定度时,当所用数据缺失率低于4%时,可以通过拟合一次多项式模型来补充缺失历元的频率数据,然后基于补充后的连续完整频率数据计算该时间段的稳定度;否则,不使用该数据计算稳定度结果。最后,基于所提策略对BDS-3卫星钟频率稳定性进行了评估和分析。结果表明,BDS-3氢钟和铷钟天稳定度比BDS-2铷钟高出一个数量级,BDS-3在轨卫星钟性能在当前所有GNSS中处于先进水平,有效保证了其先进性和高质量的服务水平。  相似文献   
3.
本文研究了两台自私型机器上有自私型工件的关于二元均衡的排序问题。对任意工件序列$L$, 证明了二元均衡排序的PoA的紧界为$\frac{8}{7}$。如果工件尺寸在区间$[1, r](r\ge1)$内, 得到了二元均衡排序的PoA的紧界为关于$r$的分段线性函数。  相似文献   
4.
滑雪场的雪道坡度信息不仅是雪场规划和建设所需的必要内容,也是滑雪运动员提高成绩、减少运动损伤的重要数据。传统的手动测量方式费时费力,且雪场的低温环境不利于测量人员长时间作业。为了解决滑雪场的雪道坡度计算问题,提出了一种基于激光雷达点云的雪道坡度自动提取算法。使用投影高程差滤波、聚类分割等算法对雪场点云进行预处理,获取雪道边缘特征数据。提出了一种自适应阈值的拟合算法,用于雪道中线的提取,该算法可根据点云数量信息及坐标信息,自动选择阈值拟合雪道中线,消除了实际应用中部分点云数据稀疏或缺失对中线拟合带来的不利影响。数据处理结果表明,该方法计算所得坡度值与多次手动测量平均值之间的相对误差为2.2%。这一方法对激光雷达在雪场目标上的应用、雪场测绘中雪道坡度计算等具有参考意义。  相似文献   
5.
赵亚运  李方犁 《物理通报》2021,(2):26-28,32
大学物理是理工类学生的必修课,往往因为学习或教学过程忽略与中学物理结合等问题,成为大部分学生的难点课程.因此,文章对中学物理到大学物理的过渡教学进行研究,主要为学生对大学物理的学习提供帮助,为教师教学提供参考.  相似文献   
6.
为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.  相似文献   
7.
采用共沉淀法成功地合成了不同Mg掺杂量的Ce1-xMgxO2(x=0.05、0.10、0.15、0.20)固溶体催化材料,并运用透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、氮气吸附-脱附测试、拉曼光谱、X射线光电子能谱(XPS)、CO2程序升温脱附(CO2-TPD)等技术对这些材料进行了表征。结果发现,通过调控CeO2晶格中Mg的含量,可以调控所制备的Ce1-xMgxO2催化材料的粒径、比表面积、表面缺陷等。其中Ce0.90Mg0.10O2展现了最佳的表面性质,具有最小的平均粒径(约5.8 nm),最大的比表面积(约136 m2·g-1)以及最高的表面氧含量(31.98%)。将Ce1-xMgxO2催化材料涂覆在堇青石蜂窝陶瓷上制成整体催化剂,考察其对CO2和CH3OH直接合成碳酸二甲酯的催化性能。在140℃、2.4 MPa、反应2 h的条件下,Ce0.90Mg0.10O2整体催化剂上碳酸二甲酯的收率高达20.21%,催化效果明显优于CeO2和其余的Ce1-xMgxO2(x=0.05、0.15、0.20)催化材料。  相似文献   
8.
赵永刚  孙春生 《应用光学》2022,43(5):967-972
水下偏振成像技术是目前水下成像研究的热点,由于自然光在水中衰减大,水下成像系统多采用主动照明方式。针对分焦平面偏振成像系统中偏振照明光源与偏振探测像元偏振方向不匹配引起采集图像偏振信息存在的偏差,进而影响目标图像增强质量的问题,提出了一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法。阐述了偏振光源的标定原理,然后给出偏振光源标定的实施步骤,最后采用偏振去雾算法和图像质量评价方法对标定前后的水下目标图像进行了图像增强和图像质量评价。评价结果表明,标定后的增强图像质量优于未标定的增强图像质量,平均梯度最大提升了2.48倍。该标定方法简单有效,实用性强,适用于分焦平面偏振成像系统偏振光源标定。  相似文献   
9.
浮游植物初级生产作为海洋生态系统的重要起点,是海洋食物网的基础,是衡量海水质量的重要指标。为了准确测量、监测和预测浮游植物初级生产力的时空变化及其对外部环境条件的动力学响应,研究了一种基于叶绿素荧光动力学的测量技术,研制出响应时间为1.6 min、精度为4.86%的快速测量仪器。仪器测得的浮游植物初级生产力与液相氧电极法测得的光合放氧速率的相关系数为0.991。该仪器装备在中国海监101号实验船上,用于黄渤海浮游植物初级生产力在线测量和垂直剖面测量。测量结果表明,渤海湾内的浮游植物初级生产力是湾外的1.1~1.4倍,垂直剖面测量结果显示黄海区域各点位的浮游植物初级生产力的均与深度相关。与传统方法相比,所研制的仪器具有快速、稳定、无需样品培养等优点,可为海洋生态环境评价提供先进的技术方法。  相似文献   
10.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。  相似文献   
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