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为了分析雾天多次散射引起的激光透射仪能见度测量误差,结合激光大气透射仪的系统参量,基于平流雾和辐射雾分布模型,采用蒙特卡洛法对激光在雾中的传输特性进行了理论分析和数值模拟,获得了雾天透过率数据,并计算得到了多次散射引起的能见度误差。结果表明,在雾天气下随着空气中含水量的增多,多次散射越明显,透过率测量误差越大,辐射雾的透过率相对误差高达116.76%;同等条件下,当接收机直径为100cm时,辐射雾多次散射引起的能见度测量误差为19.30%;同时选取较小的接收机直径可以减小多次散射引起的能见度测量误差。因此, 在雾天应用激光透射仪进行能见度测量时,需考虑多次散射的影响。此研究结果对实际雾天气下激光大气透射仪能见度的测量具有重要的指导意义。 相似文献
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针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献
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