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针对传统卫星云图特征提取方法复杂且深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)模型开发困难的问题,提出一种基于参数迁移的台风等级分类方法。利用日本气象厅发布的近40 a 10 000多景台风云图数据,构建了适应于迁移学习的台风云图训练集和测试集。在大规模ImageNet源数据集上训练出3种源模型VGG16,InceptionV3和ResNet50,依据台风云图低层特征与高层语义特征的差异,适配网络最佳迁移层数并冻结低层权重,高层权重采用自适应微调策略,构建出了适用于台风小样本数据集的迁移预报模型T-typCNNs。实验结果表明:T-typCNNs模型在自建台风数据集上的训练精度为95.081%,验证精度可达91.134%,比利用浅层卷积神经网络训练出的精度高18.571%,相比于直接用源模型训练最多提高9.819%。 相似文献
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运行时验证是提升普适计算应用可靠性的重要手段.这类应用的很多性质同时涉及时间关系和空间位置关系,这样的时空性质给运行时验证带来了特有的挑战.一方面,传统的时态逻辑难以描述空间性质;另一方面,适合描述空间性质的Ambient Logic在真值不确定等情况下不能很好支持有限轨迹中时间性质的描述.为支持普适计算应用时空性质的运行时验证,本文引入三值逻辑语义,提出了AL3(3-valued Ambient Logic);并在此基础上设计实现了基于AL3的性质检验算法和运行时监控器.最后,通过案例分析和运行效率实验阐明了所提方法的有效性和可行性. 相似文献
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目的 水下图像是海洋信息的重要载体,然而与自然环境下的图像相比,其成像原理更复杂、对比度低、可视性差。为保证不同类型水下图像的增强效果,本文提出在两种颜色模型下自适应直方图拉伸的水下图像增强方法。方法 首先,进行基于Gray-World理论对蓝、绿色通道进行颜色均衡化预处理。然后,根据红绿蓝(R-G-B)通道的分布特性和不同颜色光线在水下传播时的选择性衰减,提出基于参数动态优化的R-G-B颜色模型自适应直方图拉伸,并采用引导滤波器降噪。接下来,在CIE-Lab颜色模型,对‘L’亮度和‘a’‘b’色彩分量分别进行线性和曲线自适应直方图拉伸优化。最终,增强的水下图像呈现出高对比度、均衡的饱和度和亮度。结果 选取不同类型的水下图像作为数据集,将本文方法与融合颜色模型(ICM)、非监督颜色纠正模型(UCM)、基于暗通道先验性(DCP)的水下图像复原和基于水下暗通道先验(UDCP)的图像复原方法相比较,增强后的图像具有高对比度和饱和度。定性和定量分析实验结果说明本文提出的方法能够获得更好视觉效果,增强后的图像拥有更高信息熵和较低噪声。结论 在RGB颜色模型中,通过合理地考虑水下图像的分布特性和水下图像退化物理模型提出自适应直方图拉伸方法;在CIE-Lab颜色模型中,引入拉伸函数和指数型曲线函数重分布色彩和亮度两个分量,本方法计算复杂度低,适用于不同复杂环境下的水下图像增强。 相似文献
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面向动作的上下文感知(AOCA)应用组织环境中的资源,为用户动作的顺利进行提供支持.为应对环境和动作相关需求的开放性,这类应用采用轻量级、增量式的开发方法进行开发.相比于在开发阶段描述全局信息的开发方法,AOCA应用的开发可能由不同开发者在不同时间共同参与,这可能会导致较多的不一致等问题,且难以在开发阶段被发现.我们围绕使用运行时验证手段提高AOCA应用可靠性这一目标展开了研究.本文给出了对于AOCA应用运行状态进行形式化规约、对于系统级和应用级性质进行描述的方法.进一步地,我们设计实现了AOCA应用监控器.最后,通过案例分析以及性能评估证实该方法的有效性. 相似文献
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运用四种沉降计算方法,对不同类型、不同试验条件的土工格室加筋复合结构体进行了沉降计算。通过对比计算得出的P-S曲线与试验实测值,分析了造成误差的原因。最后通过计算结果对试验结果差值的标准差分析,得出关于在设计中选用沉降计算方法的一般性结论。 相似文献
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通过介绍行波测距单端测距的原理以及行波的反射机理,阐述了单端行波测距的扩展模型,并结合原理及扩展模型分析了源霸二线跳闸后的XC-21行波测距装置采集到的录波波形,分析出故障点位置,并与实际故障点进行比较得到很高的测距精度。 相似文献
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一起500 kV接地故障暂态特征和继电保护动作行为分析 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了在复杂电网中,一起5 00 kV超高压长输电线路永久性单相接地故障后暂态过程,结合继电保护动作报告及故障录波图,分析并推断了故障的发展过程,从谐波含量、各序分量和三相电压不平衡度等角度分析了故障发生后至故障点未切除前系统的电能质量,对继电保护装置在故障情况下的动作正确性进行了详尽的分析,对其防范措施进行了探讨. 相似文献