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基于支持向量机的地震预警震级快速估算研究 被引量:14
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作者 朱景宝 宋晋东 李山有 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期126-134,共9页
以更准确的估算地震预警(earthquake early warning,EEW)震级为目标,利用P波触发后3 s内的日本K-net强震数据,选取幅值参数、周期参数、能量参数、衍生参数这4大类共12个P波特征参数作为输入,构建基于支持向量机震级预测模型(support ve... 以更准确的估算地震预警(earthquake early warning,EEW)震级为目标,利用P波触发后3 s内的日本K-net强震数据,选取幅值参数、周期参数、能量参数、衍生参数这4大类共12个P波特征参数作为输入,构建基于支持向量机震级预测模型(support vector machine for earthquake magnitude estimation,SVM-M)。结果表明,比较传统的震级估算“τc方法”与“P d方法”,建立的SVM-M模型震级预测误差明显减小且不受震中距变化的影响,小震高估问题得到明显改善。2016年日本熊本地震主震(M j7.3)与2008年中国汶川地震主震(M s8.0)的震例分析结果表明,3 s时间窗不能匹配震源破裂全过程而出现了一定程度的震级低估,但仍可在P波触发后短时间窗内明确是大地震事件。建立的SVM-M模型可应用于地震预警震级快速估算。 展开更多
关键词 地震预警(EEW) 震级估算 支持向量机(SVM) P波 特征参数
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基于深度卷积神经网络的2021年5月21—22日云南漾濞地震和青海玛多地震震级估算 被引量:5
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作者 朱景宝 宋晋东 李山有 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期594-603,共10页
以探索深度卷积神经网络震级估算模型对2021年5月21日云南漾濞和5月22日青海玛多地震预警震级估算的可行性为目标,本文使用P波到达后不同时间窗下的特征参数作为深度卷积神经网络输入进行训练和验证,构建了1~40 s内不同时间窗下的深度... 以探索深度卷积神经网络震级估算模型对2021年5月21日云南漾濞和5月22日青海玛多地震预警震级估算的可行性为目标,本文使用P波到达后不同时间窗下的特征参数作为深度卷积神经网络输入进行训练和验证,构建了1~40 s内不同时间窗下的深度卷积神经网络单台震级估算模型,并采用多台加权平均方法对玛多地震主震以及漾濞地震主震、前震和余震共11次地震事件进行实时震级估算.结果表明:在P波到达后1~40 s的不同时间窗下,随着时间窗的增加,深度卷积神经网络单台震级估算模型对训练集和验证集的震级估算误差和标准差逐渐减小,且逐渐趋于稳定;对于云南漾濞M_(S)6.4主震与青海玛多M_(S)7.4主震,大部分单台震级估算误差主要分布在±0.5震级单位内;通过多台加权平均方法计算预测震级,漾濞主震与玛多主震在首台触发后2 s时,震级估算结果分别是M 6.0和M 7.0;同时,随着首台触发后时间的增加,漾濞与玛多主震的震级估算逐渐接近实际震级,且在首台触发后9 s时,漾濞主震和玛多主震的震级估算分别是M 6.2和M 7.3;在首台触发后1 s时,对于玛多与漾濞地震的前震和余震,多台加权平均震级估算结果也主要分布在±0.5震级单位误差范围内.该方法为中国地震预警系统的震级估算方案提供了潜在可能. 展开更多
关键词 地震预警 深度卷积神经网络 震级估算 漾濞地震 玛多地震
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玉米花期根系结构的表型变异与全基因组关联分析 被引量:5
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作者 张小琼 郭剑 +11 位作者 代书桃 任元 李凤艳 刘京宝 李永祥 张登峰 石云素 宋燕春 黎裕 王天宇 邹华文 李春辉 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第14期2391-2405,共15页
【目的】根系作为植株吸收水分和养分的重要器官,对玉米生长及产量的形成至关重要。研究玉米根系结构的遗传机制指导玉米高产育种实践。【方法】以111份玉米优异自交系为材料,于2017年在北京、陕西永寿、山西定襄和河南原阳4个环境下对... 【目的】根系作为植株吸收水分和养分的重要器官,对玉米生长及产量的形成至关重要。研究玉米根系结构的遗传机制指导玉米高产育种实践。【方法】以111份玉米优异自交系为材料,于2017年在北京、陕西永寿、山西定襄和河南原阳4个环境下对玉米地下节根层数(RLN)、地下节根总条数(TRN)、地下节根角度(RA)、地下节根面积(RS)、地下节根体积(RV)和地下节根干重(RDW)等6个玉米根系相关性状进行调查。取4个环境的平均值作为6个根系相关性状的表型数据,对6个相关性状进行统计分析和相关性分析,对不同年代、不同类群自交系的地下节根相关性状进行差异分析。基于该群体全基因组152 352个高质量SNP标记,利用FarmCPU模型进行全基因组关联分析获得显著关联SNP位点,并在LD衰减距离范围内查找候选基因,对候选基因的功能进行富集分析。【结果】表型分析表明,6个地下节根性状均呈现正态分布,且均显示出较高的遗传力;相关性分析结果表明,地下节根层数和总条数均与地下节根角度和面积呈负相关,地下节根的角度、面积、体积和干重等4个性状之间相互呈现显著正相关关系;不同年代的玉米地下根系结构存在差异,地下节根层数和总条数在年代的更替间表现出下降的趋势,地下节根角度和面积在年代更替间表现出上升的趋势,根干重和根体积在各年代间无显著差异;玉米地下根系结构在类群间也存在差异,旅大红骨类群的6个地下节根性状值均高于其余类群。全基因组关联分析共检测到26个SNP位点与地下节根层数、总条数、体积和干重性状显著关联(P<0.00001),其中11个显著关联位点定位于前人报道的根系QTL区间内,2个显著关联SNP在地下节根层数和总条数中均被检测到。基于显著关联SNP位点共挖掘到177个候选基因,其中135个具有功能注释,Zm00001d037368可能为控制地下 展开更多
关键词 玉米 节根 全基因组关联分析 候选基因
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地震烈度仪对卷积神经网络模型地震预警震级估计的影响
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作者 朱景宝 宋晋东 李山有 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期81-90,共10页
为探索地震烈度仪对卷积神经网络模型地震预警震级估计的影响,以2022年中国发生的5次破坏性地震(M_S≥5.8)为例,将地震数据应用到卷积神经网络震级估计模型中,分析引入烈度仪地震数据后的震级估计。结果表明:在P波到达后3 s,烈度仪和强... 为探索地震烈度仪对卷积神经网络模型地震预警震级估计的影响,以2022年中国发生的5次破坏性地震(M_S≥5.8)为例,将地震数据应用到卷积神经网络震级估计模型中,分析引入烈度仪地震数据后的震级估计。结果表明:在P波到达后3 s,烈度仪和强震仪的单台震级估计误差主要分布在±1震级单位范围内;对于震中距100 km以内的数据,在P波到达后10 s内,与强震仪相比,烈度仪震级估计误差均值更接近0;对于信噪比小于20的数据,强震仪震级估计误差均值比烈度仪的震级估计误差均值更接近0,且烈度仪有更大震级估计误差的不确定度。此外,对于这5次地震,与强震仪相比,烈度仪的数量更多、分布更密,引入烈度仪地震数据后,卷积神经网络模型更快地获得鲁棒的震级估计。研究结果为地震烈度仪在卷积神经网络震级估计模型中的适用性提供了依据,也为地震预警系统震级估计提供参考。 展开更多
关键词 地震预警 卷积神经网络 震级估计 地震烈度仪 破坏性地震
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基于残差神经网络的天然地震与非天然地震信号分类
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作者 沈婕 朱景宝 +2 位作者 缪发军 宋晋东 李山有 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2024年第5期13-25,共13页
以准确区分天然地震与非天然地震为目标,构建了一种基于一维卷积和残差结构的神经网络模型:ResNet-1D。该模型利用不同长度卷积核的卷积层、最大池化构成的池化层和残差结构自动提取三分量地震记录特征,采用适应性矩估计方法(Adams)作... 以准确区分天然地震与非天然地震为目标,构建了一种基于一维卷积和残差结构的神经网络模型:ResNet-1D。该模型利用不同长度卷积核的卷积层、最大池化构成的池化层和残差结构自动提取三分量地震记录特征,采用适应性矩估计方法(Adams)作为优化参数,利用线性判别函数(Linear)实现天然地震与非天然地震区分。以2008—2020年中国地震台网中心统一编目报告的天然地震和非天然地震共40000条速度记录,随机划分为6∶2∶2的比例构建训练数据集、验证数据集和测试数据集。研究结果表明:天然地震和非天然地震的分类准确率分别为92.65%和94.30%,与传统机器学习方法比较,ResNet-1D模型在准确率、精确率、召回率和F1分数的测试结果均有明显提升,有效地提高了天然地震和非天然地震识别的准确性。同时,震级和震中距的变化对模型分类准确率都有影响,具体表现为震级越高,准确率越低;震中距越大,准确率越低。文中提出的模型具有更高的准确性,可为地震监测中的天然地震与非天然地震准确区分提供技术支撑。 展开更多
关键词 残差神经网络 地震信号分类 非天然地震 天然地震 地震监测
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基于支持向量机的2021年2月13日日本福岛近海M_(j)7.3级地震震级估算 被引量:4
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作者 朱景宝 宋晋东 李山有 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2021年第2期74-81,共8页
2021年2月13日日本福岛县近海发生M_(j)7.3级地震,触发了日本气象厅地震预警系统,系统在首台触发后5.6s发出震级为M_(j)6.3级的预警第1报,首台触发后10s对公众发布警报、预警震级为M_(j)6.4级。基于多类型特征参数输入的机器学习支持向... 2021年2月13日日本福岛县近海发生M_(j)7.3级地震,触发了日本气象厅地震预警系统,系统在首台触发后5.6s发出震级为M_(j)6.3级的预警第1报,首台触发后10s对公众发布警报、预警震级为M_(j)6.4级。基于多类型特征参数输入的机器学习支持向量机震级估算模型(SVM-M),利用2021年2月13日日本福岛县近海M_(j)7.3级地震获取的日本K-net强震动观测数据,分析SVM-M模型在该次地震中首台触发初期(首台触发后1~10s)的震级估算效能。结果表明:SVM-M震级估算模型,在首台触发后1s即可给出M_(j)6.3级的震级估算结果,与日本气象厅在首台触发后5.6s发布的预警第1报震级相同;随着时间窗的增加,首台触发后5s和10s,SVM-M模型的震级估算结果分别是M_(j)6.7级和M_(j)6.6级,均大于日本气象厅首台触发后10s对公众发布警报的预警震级。该次地震的离线模拟结果表明:SVM-M模型可在地震发生初期有效提高地震预警震级确定的准确性和时效性。 展开更多
关键词 地震预警 支持向量机 福岛县近海地震 震级估算 机器学习
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Multi-walled carbon nanotubes covalently functionalized by axially coordinated metal-porphyrins: Facile syntheses and temporally dependent optical performance 被引量:3
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作者 Aijian Wang jingbao song +9 位作者 Zhipeng Huang Yinglin song Wang Yu Huanli Dong Wenping Hu Marie P. Cifuentes Mark G. Humphrey Long Zhang Jianda Shao Chi Zhang 《Nano Research》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第2期458-472,共15页
Axially coordinated metal-porphyrin-functionalized multi-walled carbon nanotube (MWCNT) nanohybrids were prepared via two different synthetic approaches (a one-pot 1,3-dipolar cycloaddition reaction and a stepwise ... Axially coordinated metal-porphyrin-functionalized multi-walled carbon nanotube (MWCNT) nanohybrids were prepared via two different synthetic approaches (a one-pot 1,3-dipolar cycloaddition reaction and a stepwise approach that involved 1,3-dipolar cycloaddition followed by nucleophilic substitution), and characterized through spectroscopic techniques. Attachment of the tin porphyrins to the surface of the MWCNTs significantly improves their solubility and ease of processing. These axially coordinated (5,10,15,20-tetraphenylporphyrinato)tin(Ⅳ) (SnTPP)- MWCNTs exhibit significant fluorescence quenching. The third-order nonlinear optical properties of the resultant nanohybrids were studied by using the Z-scan technique at 532 nm with both nanosecond and picosecond laser pulses. The results show that the nanohybrids exhibit significant reverse saturable absorption or saturable absorption when nanosecond or picosecond pulses, respectively, are employed. Improvement in the nanosecond regime nonlinear absorption is observed on proceeding to the nanohybrids and is ascribed to a combination of the outstanding properties of MWCNTs and the chemically attached metal-porphyrins. 展开更多
关键词 metal-porphyrin axially coordinated multi-walled carbon nanotubes facile syntheses optical performance cycloaddition
原文传递
基于深度卷积神经网络的2022年日本福岛7.4级地震震级估算 被引量:2
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作者 曾奎原 朱景宝 +1 位作者 宋晋东 李山有 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2022年第5期1-8,共8页
2022年3月16日日本福岛县近海发生M_(JMA)7.4级破坏性地震,文中基于深度卷积神经网络震级估算模型DCNN-M,利用P波初至后不同时间窗下的特征参数作为输入进行单台震级估算,在此基础上,通过多台平均方法探索DCNN-M模型实时估算本次地震预... 2022年3月16日日本福岛县近海发生M_(JMA)7.4级破坏性地震,文中基于深度卷积神经网络震级估算模型DCNN-M,利用P波初至后不同时间窗下的特征参数作为输入进行单台震级估算,在此基础上,通过多台平均方法探索DCNN-M模型实时估算本次地震预警震级的可行性。结果表明:以日本气象厅紧急地震速报每一报发布时刻为对照,首台触发后1.6 s时(第1报),DCNN-M模型的震级估算结果为5.85级,满足日本气象厅预警信息发布的震级阈值M_(JMA)3.5;首台触发后4.2 s(第3报),DCNN-M模型的震级估算结果为6.47级,震级估算误差小于1个震级单位;随着首台触发后时间窗增加,DCNN-M模型的震级估算结果逐渐趋向实际震级;首台触发后11 s,震级估算结果达到6.94级,误差小于0.5个震级单位;首台触发后23.4 s,震级估算结果达到7.37级,与实际震级的误差仅为0.03个震级单位;在本次地震中,深度卷积神经网络震级估算DCNN-M模型在首台触发初期可以给出鲁棒的震级估算结果,随着首台触发后时间窗的增加,震级估算的误差迅速的降低到1个震级单位内,且震级估算结果趋近于实际震级,同时与传统的τ_(c)和P_(d)方法对比,其优化了首台触发初期震级估算误差较大和震级低估高估的现象。 展开更多
关键词 地震预警 震级估算 深度卷积神经网络 日本福岛地震
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4个草莓品种在广西来宾市露地种植表现及品质特性
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作者 邓立宝 谭玉金 +8 位作者 刘敬宝 黄颂 马涛 陈淑芬 黄增宏 罗瑞鸿 黄雪莲 胡雪松 潘鸿 《中国南方果树》 北大核心 2022年第5期182-186,共5页
为筛选出适宜广西来宾市露地种植的优良草莓品种,引进了“妙香7号”“红颜”“红玉”“宁玉”4个草莓品种并开展种植试验和调查分析。结果表明,“妙香7号”“红颜”“红玉”“宁玉”4个草莓品种在露地种植条件下平均单株产量0.172~0.292... 为筛选出适宜广西来宾市露地种植的优良草莓品种,引进了“妙香7号”“红颜”“红玉”“宁玉”4个草莓品种并开展种植试验和调查分析。结果表明,“妙香7号”“红颜”“红玉”“宁玉”4个草莓品种在露地种植条件下平均单株产量0.172~0.292 kg,平均产量18060~30660 kg/hm^(2),果实可溶性固形物含量8.35%~10.92%,果实可溶性糖含量5.59%~7.35%。这些草莓品种产量较高,果实品质接近或优于本地主栽品种“甜查理”,抗性中等或偏弱,在做好水肥管理和病虫害综合防治的情况下可作为“甜查理”的重要补充。 展开更多
关键词 草莓 引种 露地栽培 种植表现 品质特性
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2021年5月21日云南漾濞地震及5月22日青海玛多地震的支持向量机震级估算 被引量:2
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作者 朱景宝 何斌 +1 位作者 李山有 宋晋东 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2021年第3期65-72,共8页
2021年5月21日及5月22日,云南漾濞县与青海玛多县分别发生破坏性地震,主震震级分别为Ms6.4级与M s7.4级。本文基于机器学习中的支持向量机方法,以多类型特征参数为输入建立地震预警震级估算模型SVM-M,离线模拟云南漾濞Ms5.6级前震、Ms6.... 2021年5月21日及5月22日,云南漾濞县与青海玛多县分别发生破坏性地震,主震震级分别为Ms6.4级与M s7.4级。本文基于机器学习中的支持向量机方法,以多类型特征参数为输入建立地震预警震级估算模型SVM-M,离线模拟云南漾濞Ms5.6级前震、Ms6.4级主震以及青海玛多Ms7.4级主震的连续震级估算。结果表明:对于云南漾濞Ms5.6级前震,支持向量机方法在首台触发后1s可估算震级为5.6级,且随着首台触发时间的增加,估算震级一直在实际震级附近波动;对于云南漾濞Ms6.4级主震和青海玛多Ms7.4级主震,随着首台触发时间的增加,支持向量机方法对于大震低估问题得到了有效的改善,且震级估算结果逐渐接近实际震级。同时,这3次地震的震级估算离线模拟表明:引入震源距的支持向量机方法(SVM-M1模型)对于震级估算有更好的稳定性,且在地震预警系统的震级估算中有着潜在的应用前景。 展开更多
关键词 地震预警 支持向量机 漾濞地震 玛多地震 震级估算
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基于阈值预警的2022年1月8日青海门源M_(s)6.9级地震潜在破坏区估计 被引量:1
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作者 何斌 朱景宝 +1 位作者 李山有 宋晋东 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2022年第4期1-7,共7页
为了评估基于阈值的地震预警方法在2022年1月8日青海门源M_(s)6.9级地震中估计潜在破坏区的表现并初步探索将烈度计用于地震预警的可行性,文中使用在此次地震中由烈度计记录的加速度数据进行离线模拟。该方法通过台站观测数据的特征周... 为了评估基于阈值的地震预警方法在2022年1月8日青海门源M_(s)6.9级地震中估计潜在破坏区的表现并初步探索将烈度计用于地震预警的可行性,文中使用在此次地震中由烈度计记录的加速度数据进行离线模拟。该方法通过台站观测数据的特征周期参数τ_(c)、幅值参数P_(d)与预先设定的阈值进行比较并使用预测方程进行计算2个方面同时对地震的破坏情况进行评估。根据此次离线模拟的结果显示,使用该方法可以实现在台站触发3 s后快速对地震的破坏情况进行判断,通过与中国地震局公布的震后烈度图对比发现,该方法预测出的潜在破坏区范围也基本与烈度图中Ⅶ度以上的区域重合,这表明该方法在应用到此次地震中进行地震预警时具有良好表现,并体现了烈度计在应用于地震预警中的可行性;然而从最终的结果来看,在Ⅶ度区内仍有2个警报级别为1的台站并且潜在破坏区在沿地震破裂的方向上还存在着低估的现象,这些偏差为该方法和烈度计在用于地震预警方面的适用性及未来的改进方向提供了一些参考。 展开更多
关键词 地震预警 阈值 警报级别 潜在破坏区估计
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