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合肥市能见度与相对湿度、PM_(2.5)质量浓度的定量关系 被引量：18
1
作者 张浩 石春娥 +1 位作者 吴必文 杨元建 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期1001-1008,共8页
为了研究合肥市能见度影响规律,为改善城市大气能见度提供科学依据,利用合肥市2013年1月—2015年12月的气象观测数据和颗粒物质量浓度数据,采用统计分析方法研究了合肥市大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)质量浓度的定量关系,以及不同等... 为了研究合肥市能见度影响规律,为改善城市大气能见度提供科学依据,利用合肥市2013年1月—2015年12月的气象观测数据和颗粒物质量浓度数据,采用统计分析方法研究了合肥市大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)质量浓度的定量关系,以及不同等级能见度下相对湿度和PM_(2.5)浓度的统计特征。结果表明,PM_(2.5)质量浓度与相对湿度共同影响合肥市大气能见度变化,较低相对湿度下(RH<60%),能见度降低主要受PM_(2.5)质量浓度升高的影响;较高湿度条件下(RH≥60%),能见度降低主要是由于相对湿度增加造成的大气粒子吸湿增长导致消光性能增大,且这种作用在污染程度较轻时更加突出。RH≥60%时,相对湿度每增加1%,平均能见度降低0.172 km;当RH≥90%时,平均能见度基本在5 km以下。PM_(2.5)质量浓度与能见度呈幂函数关系,40%≤RH<60%时,PM_(2.5)的影响作用最显著;PM_(2.5)质量浓度对能见度的影响阈值随相对湿度增加而减小,当PM_(2.5)质量浓度低于46μg?m^(-3)时,能见度随着PM_(2.5)质量浓度降低而迅速增大。随着相对湿度增加,或者PM_(2.5)质量浓度增加,低能见度出现频率呈上升趋势;高湿度、高细颗粒物浓度均可导致低能见度的出现。当前一日能见度低于7km,当日相对湿度大于75%,且PM_(2.5)质量浓度大于65μg?m^(-3),当日能见度超过75%的比例在5 km以下。当前一日PM_(2.5)质量浓度达到中度及以上污染,当日能见度随着相对湿度增加逐渐减小,RH≥80%时,能见度低于5 km的比例达到70%。 展开更多
关键词 能见度 相对湿度 PM2.5质量浓度 定量关系 合肥
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钻井参数与钻机性能间的量化关系 被引量：1
2
作者 曹钧 芦伟 《建井技术》 2015年第2期44-46,共3页
钻井参数与钻机性能间的量化关系问题,一直是钻井工程研究中的薄弱环节。通过量化分析,引入破岩比功概念,并对其进行推导计算,给出了钻井参数与钻机性能间的量化关系。在工程实践中,可通过研究该量化关系,优化钻井工艺参数设计,提高钻... 钻井参数与钻机性能间的量化关系问题,一直是钻井工程研究中的薄弱环节。通过量化分析,引入破岩比功概念,并对其进行推导计算,给出了钻井参数与钻机性能间的量化关系。在工程实践中,可通过研究该量化关系,优化钻井工艺参数设计,提高钻机实际使用效率;并可根据钻井工艺参数的变化情况,预测钻机性能发挥水平,防止钻机故障发生,实现科学合理的施工目标。 展开更多
关键词 钻井参数 钻机性能 量化关系 破岩比功
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不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法 被引量：3
3
作者 梁艳玲 唐孝 古睿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1460-1466,共7页
在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间... 在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系,构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型;其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略,提出增量式规则获取算法;最后,通过一组UCI数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅能减少误划分损失获得更高的划分精度,而且在运行时间上也具有较大优越性。 展开更多
关键词 不完备区间值决策系统 三支决策 量化相似容差关系 规则获取 增量算法
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基于词典中词语量化关系的中文文本聚类研究 被引量：1
4
作者 胡熠 陆汝占 +1 位作者 陈玉泉 刘慧 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2007年第8期778-782,共5页
鉴于词语知识对提高文本聚类性能的价值,提出了一种用线性插值方式把词典词语之间的量化关系和余弦相似度结合起来的文本相似度计算方法.在实现文本聚类之前,基于词典中一个词条和其释义在语义上等价的假设,构建出词条和释义中词语之间... 鉴于词语知识对提高文本聚类性能的价值,提出了一种用线性插值方式把词典词语之间的量化关系和余弦相似度结合起来的文本相似度计算方法.在实现文本聚类之前,基于词典中一个词条和其释义在语义上等价的假设,构建出词条和释义中词语之间的量化关系,并把这种量化关系值作为文本聚类用到的知识.在k-均值聚类算法的框架下,这种以线性插值方式构造的新的相似度,给文本聚类系统性能带来了明显的提高.实验结果说明从词典中获取的词语量化关系对将来的文本聚类研究可能会有潜在的贡献. 展开更多
关键词 文本聚类 词语量化关系 线性插值 K-均值
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