HY-2高度计海况偏差非参数估计模型研究

基于HY-2高度计数据,采用局部线性回归非参数估计方法,利用球谐核函数及局部可调带宽,对70和71周期的交叉点进行海况偏差非参数估计。依据解释方差、海况偏差与有效波高及风速的相关度和模型残差分析,检验评价模型。与相同数据集下的参数模型估计结果进行了分析比对,结果表明:所选定的非参数模型的海况偏差与有效波高和风速的相关度均处于较高水平,说明模型更为有效。在不同纬度段,非参数模型和参数模型各有所长,在北半球高纬度区域,非参数模型表现更优。     

烟气连续监测系统的设计与实现

0引言
　　随着最近几年雾霾天气的加重,空气质量的下降,环保减排、环境治理等名词逐渐进入公众视野,气候变化、空气污染等问题日益严重,各国对环保越来越重视,我们国家也是如此。我国在发展经济的同时也将环境保护列为一项基本国策,因此,污染气体监测仪器的研发越来越多的受到重视。政治环境污染从根本抓起,其中控制污染源、监测污染源排放情况就成为其中一项重要任务。而大气中主要的气态污染物位SO2（二氧化硫）以及NOx （氮氧化物）,主要应用CEMS（是Continuous Emission Monitoring System的简称,称“烟气排放连续监测系统”或“烟气在线监测系统”）对其进行验证,而CEMS最为核心的部件也就是气态污染物检测设备--分析仪。     

基于无线通信的温度监测系统的设计

通过对单片机技术和无线传感器网络技术的研究,介绍了一种具有分层结构的无线通信的温度监测系统,并设计了基于这种分层结构的通信协议,给出了系统的硬件结构和软件设计。应用结果表明,系统可以广泛应用在需要温度监测的领域。     

CAE技术在高速列车研发中的应用

现代计算机技术和商用有限元软件的高度发展,促使CAE技术应用到工业产品设计的各个领域．轨道交通领域也不例外,特别是随着我国高速列车技术的快速发展,提高企业自主研发能力、缩短研发周期已成为车辆制造企业的新挑战．学习国外先进经验,在新产品研发中大力推进CAE技术已成为行业共识．     

操作系统课程教学模式的思考与实践

根据实际教学需求,针对操作系统原理教学中存在的问题,提出通过优化教学内容、改进教学方法以及加强实践环节等,对操作系统课程教学模式进行改革,论述了类比教学法和问题驱动教学法的实施过程。     

基于高斯模型和支持向量机的人脸检测方法

针对目前人脸检测方法速度与精度难以兼有的问题,本文提出了一种结合高斯模型和支持向量机的人脸检测方法.先利用皮肤颜色在YCbCr空间的聚类性,对肤色建立高斯模型以分割出可能的人脸区域,再将这些区域输入到支持向量机检测并标记出检测结果.实验结果证明,本文提出的方法检测效果令人满意.     

基于主动防御模式下蠕虫病毒特征码的提取模型及算法设计

从一般的网络攻击技术出发,分析现有网络安全技术的弱点,采用主动防御的新思想来应对当前反病毒技术远远落后病毒技术发展的局面。重点对基于动态陷阱生成技术的蠕虫病毒特征码的自动提取进行研究,对收集的新型蠕虫病毒特征扩充IDS的特征库,弥补入侵检测系统对未知病毒攻击无法识别问题,完善防御系统。     

谓词模态逻辑中变量的严格指派问题

目前,命题模态逻辑已成为人工智能以及计算机科学等其他领域的有效工具,但谓词模态逻辑却不是.关于谓词模态逻辑还存在着很多的争议和问题.表面上看,在命题模态逻辑中添加相应的量词而得到谓词模态逻辑似乎是一件很简单的事情,但是这些新添加的量词却带来了许多的问题和麻烦,例如,变量的严格指派问题、不变论域与可变论域问题、跨界相等问题等.主要研究谓词模态逻辑中变量的严格指派问题.首先,介绍什么是变量的严格指派问题;其次,讨论对于该问题现有的解决办法及所存在的不足;最后,分析造成该问题的深层次原因,并简要介绍该问题的解决办法.     

一种基于快速RSA算法的数据保护技术

本文阐述的大整数除法的新算法,即模算术求商的方法。在RSA算法的幂模运算中,利用该算法代替传统的减法计数方法,通过实验结果比较表明,利用改进的模算术算法可以有效提高RSA进行数据加解密的速度,更好的保护用户数据。     

RTDNet：面向高分辨率卫星影像的赤潮探测网络

目的 赤潮是一种常见的海洋生态灾害,严重威胁海洋生态系统安全。及时准确获取赤潮的发生和分布信息可以为赤潮的预警和防治提供有力支撑。然而,受混合像元和水环境要素影响,赤潮分布精细探测仍是挑战。针对赤潮边缘探测的难点,结合赤潮边缘高频特征学习与位置语义,提出了一种计算量小、精度高的网络模型RTD-Net （red tide detection network）。方法 针对赤潮边缘探测不准确的问题,设计了基于RIR （residual-in-residual）结构的网络,以提取赤潮边缘水体的高频特征;利用多感受野结构和坐标注意力机制捕获赤潮水体的位置语义信息,增强赤潮边缘水体的细节信息并抑制无用的特征。结果 在GF1-WFV （Gaofen1 wide field of view）赤潮数据集上的实验结果表明,所提出的RTDNet模型赤潮探测效果不仅优于支持向量机（support vector machine,SVM）、U-Net、Deep-Labv3+及HRNet （high-resolution network）等通用机器学习和深度学习模型,而且也优于赤潮指数法GF1_RI （Gaofen1 red tide index ）以及赤潮探测专用深度学习模型RDU-Net （red tide detection U-Net）,赤潮误提取、漏提取现象明显减少,F1分数在两幅测试图像上分别达到了0.905和0.898,相较于性能第2的模型DeepLabv3+提升了2%以上。而且,所提出的模型参数量小,仅有2.65 MB,约为DeepLabv3+的13%。结论 面向赤潮探测提出一种基于RIR结构的赤潮深度学习探测模型,通过融合多感受野结构和注意力机制提升了赤潮边缘探测的精度和稳定性,同时有效降低了计算量。本文方法展现了较好的应用效果,可适用于不同高分辨率卫星影像的赤潮探测。