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题名基于综合干旱指数的鄱阳湖流域干旱时空分异特征研究
被引量：6
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作者
郑金丽
严子奇
周祖昊
王钦钊
刘佳嘉
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机构
中国水利水电科学研究院流域水循化模拟与调控国家重点实验室
江西省水文局
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出处
《水利水电技术（中英文）》
北大核心
2021年第8期91-100,共10页
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基金
国家重点研发计划(2016YFC0402405)
江西省水利科技项目(202022ZDKT03,KT201501,KT201508)
+1 种基金
国家自然科学基金(51779270)
水利前期计划项目“全国江河湖库旱限水位(流量)确定试点”(2019-000011-76-01-000983)。
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文摘
干旱指数适用性问题是当前干旱研究中的热点问题。本文基于标准化降水指数(SPI),标准化降水蒸散指数(SPEI)和降水Z指数(CZI)等传统标准化干旱指数,以线性组合方法构建综合气象干旱指数(linear combination synthesis drought index,LSDI),提出混淆矩阵评价方法对所有气象干旱指数的适用性进行比选分析,并在鄱阳湖流域加以应用。研究表明:(1)LSDI指数与标准化干旱指数的准确率和精度的季节性均值近似相等,但LSDI指数召回率和综合评价指标F1-Score的季节性均值更高。LSDI指数能够像标准化干旱指数一样很好地捕捉到干旱事件,同时具备三个标准化干旱指数表征干旱的优势,对干旱事件识别的效果更好。(2)鄱阳湖流域干旱强度未来趋势:夏季和冬季表现为下降趋势,干旱情况有所缓解,春秋季表现为上升趋势,干旱情况有所加重。(3)鄱阳湖流域夏季和秋季干旱发生频率高,频率范围在30%~40%。干旱发生频率呈现赣南较低,赣北较高的空间分布形式。(4)鄱阳湖流域易发生全域性和局域性干旱,夏季和秋季干旱发生范围存在不显著上升趋势;春季和冬季干旱发生范围存在不显著下降趋势。
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关键词
线性组合综合干旱指数(LSDI)
标准化干旱指数
混淆矩阵
干旱特征
鄱阳湖流域
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Keywords
linear combination synthesis drought index(LSDI)
standardized drought index
obfuscation matrix
drought characteristics
Poyang Lake basin
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分类号
TV213.4
[水利工程—水文学及水资源]
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题名基于深度学习的无人机声音识别算法
被引量：5
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作者
徐浩
刘岳镭
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机构
长安大学电子与控制工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第7期225-232,共8页
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文摘
深度学习在图像识别和声音处理方面已经展现了它优越的性能和广阔的发展前景,对于在禁飞区设立的无人机侦测系统,使用深度学习的方法判断无人机的声音信号具有一定的意义。为了获得更优的侦测效果,首先列举了目前具有代表性的特征提取和分类方法,并分析其优缺点;然后提出了一种扩大可用样本数量的数据处理方式,同时在实验中使用不同组合的深度学习网络训练样本;最后通过混淆矩阵法,针对不同信噪比模型、滤波下限、拟合程度、神经网络组合和跨型号识别的实验效果进行评价。实验结果表明,适当地降低训练样本中的无人机声强可以增大系统的识别距离;使用MFCC提取声音特征,通过全连神经网络进行分类的样本识别的半径更远,误判率更低。
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关键词
声音识别
深度学习
无人机
混淆矩阵
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Keywords
Sound detection
Deep learning
Unmanned aerial vehicle
obfuscation matrix
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Landsat遥感影像的土地利用变化动态监测
被引量：5
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作者
郑怡鹏
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机构
昆明理工大学国土资源工程学院
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出处
《软件》
2019年第6期200-203,222,共5页
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文摘
土地利用变化是土地资源利用情况的综合分析,遥感技术在土地利用变化的应用,更好的解决了大范围内土地利用变化动态监测的难题。本文基于Landsat影像,利用影像融合主成分分析法(PCA法)以及谷歌地球目视解译和最大似然法结合的方式进行监督分类,采用Majority/Minority分析对分类结果进行处理,通过混淆矩阵对分类的结果进行精度评估。运用遥感图像2001-2018年期间解译结果,对昆明市呈贡新区土地利用变化做出分析,以及对2001和2018年分类结果进行变化检测,结果表明,2001-2018年呈贡新区土地利用结构发生显著变化,城市建筑面积明显增多。
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关键词
最大似然法
土地利用变化
混淆矩阵
Majority/Minority分析
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Keywords
Maximum likelihood method
Land use change
obfuscation matrix
Majority/Minority Analysis
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于数据求精的矩阵迷惑
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作者
孙喁喁
黄光球
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机构
西安建筑科技大学管理学院
西安工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第9期2630-2634,共5页
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基金
陕西省教育厅自然科学专项(2013JK1191)
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文摘
目前数据迷惑通常是针对单一具体的数据结构,为了将相同的迷惑方法应用于不同的数据结构,提出了将迷惑看作数据求精,认为迷惑是一个抽象数据类型,建立了证明迷惑正确性的通用方程。通过分割矩阵,改变元素的模式,从而隐藏矩阵的含义。基于该数据类型的操作,利用函数式语言构建了相应的矩阵标准操作的迷惑框架。说明了如何应用矩阵进行纯量及其算术运算的迷惑,运用数学方法证明了迷惑运算的正确性。结果表明迷惑操作与原始操作复杂度相同,提高了操作的难度,是一种有效的数据迷惑方法。
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关键词
迷惑
数据求精
抽象数据类型
分割矩阵
函数式语言
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Keywords
obfuscation
data refinement
abstract data type
splitting matrix
functional language
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分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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