边缘海沉积物的化学风化过程与全球变化息息相关,但是其化学风化强度对古气候和海平面变化的响应机制还存在争议。本研究利用山东半岛近岸泥质区LHSD-1钻孔沉积物数据,通过多种化学风化指标(CIA、WIP、CIX、α^(Al)E)恢复末次盛冰期以...边缘海沉积物的化学风化过程与全球变化息息相关,但是其化学风化强度对古气候和海平面变化的响应机制还存在争议。本研究利用山东半岛近岸泥质区LHSD-1钻孔沉积物数据,通过多种化学风化指标(CIA、WIP、CIX、α^(Al)E)恢复末次盛冰期以来沉积物的化学风化强度。分析Al/Si比值校正粒度效应发现,LHSD-1钻孔沉积物的化学风化指标受沉积物源影响较小,但在11.4~9.0 ka显著受到海平面变化导致的沉积旋回作用影响,表现为CIA(Chemical Index of Alteration)和WIP(Weathering Index of Parker)的不一致性。在高海平面时期(7.6 ka至今),CIA主要受东亚季风的控制,特别是8.2、7.2和4.2 ka冷事件东亚冬季风增强时,CIA快速降低,说明源区化学风化强度能快速响应气候变化。在低海平面时期,CIA等风化指标显示该时期沉积物化学强度增强,这与前人在赤道陆架研究的结论一致。我们认为,末次冰期海平面降低导致的陆架暴露是化学风化增强的主要因素,因此,我们提出在冰期-间冰期旋回尺度上,海平面变化通过控制沉积物的滞留时间来影响到边缘海沉积物的风化指标记录。这一新发现对认识冰期-间冰期旋回尺度上的全球气候变化和碳循环具有重要意义。展开更多
炸药运输环境的要求较高也较为复杂,可能会有跌落、撞击等意外风险的发生,使得炸药内部形成局部损伤,引起燃烧、爆炸等后果。但炸药撞击过程中的不确定性使装药撞击点火也存在不确定性,从而导致现有的确定性定量分析结果往往过于保守或...炸药运输环境的要求较高也较为复杂,可能会有跌落、撞击等意外风险的发生,使得炸药内部形成局部损伤,引起燃烧、爆炸等后果。但炸药撞击过程中的不确定性使装药撞击点火也存在不确定性,从而导致现有的确定性定量分析结果往往过于保守或偏离理想状态。为此,研究了炸药爆炸过程中不确定性参数对装药撞击的影响,采用ANSYS/LS-DYNA,建立能够反映装药撞击点火的有限元模型,同时依据“裕量和不确定性量化(quantification of margins and uncertainties,QMU)”概念,提出了基于证据理论的装药撞击点火“最大动内能和”QMU方法,建立了装药撞击点火最大动内能和的响应面函数,从而获得“最大动内能和”的概率上下界。最后,基于QMU理论,确定了装药撞击点火模型“最大动内能和”在不同置信水平下的置信因子,用以评价装药撞击点火结构的安全性。该研究能为排查炸药撞击产生的安全隐患提供理论依据,亦为此后炸药运输的安全性设计提供基础保障。展开更多
Based on an extended Gauss-Markov model where the unknown parameters has the prior normal distribution, this paper derives the maximum posterior estimate formulas of the parameters which are proved to be unbiased,effi...Based on an extended Gauss-Markov model where the unknown parameters has the prior normal distribution, this paper derives the maximum posterior estimate formulas of the parameters which are proved to be unbiased,efficient, and of variance of unit weight which is biased. Finally, the marginal maximum posterior estimate formula of the variance with unbiased and efficient , properties is derived.展开更多
The performance of scene classification of satellite images strongly relies on the discriminative power of the low-level and mid-level feature representation. This paper presents a novel approach, named multi-level ma...The performance of scene classification of satellite images strongly relies on the discriminative power of the low-level and mid-level feature representation. This paper presents a novel approach, named multi-level max-margin analysis （M 3 DA） for semantic classification for high-resolution satellite images. In our M 3 DA model, the maximum entropy discrimination latent Dirichlet allocation （MedLDA） model is applied to learn the topic-level features first, and then based on a bag-of-words repre- sentation of low-level local image features, the large margin nearest neighbor （LMNN） classifier is used to optimize a multiple soft label composed of word-level features （generated by SVM classifier） and topic-level features. The categorization performances on 21-class land-use dataset have demonstrated that the proposed model in multi-level max-margin scheme can distinguish different categories of land-use scenes reasonably.展开更多
研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在FBMMC中,首先通过引入原始训练样本集的模糊隶属度矩阵,定义了面向图像的行方向模糊离散度矩阵和行方向模...研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在FBMMC中,首先通过引入原始训练样本集的模糊隶属度矩阵,定义了面向图像的行方向模糊离散度矩阵和行方向模糊最大间距准则,进一步求得行方向最优投影矩阵;然后,对原始训练样本集中的每一个样本,采用行方向最优投影矩阵进行投影变换,从而得到行方向特征训练样本集。同样地,通过引入行方向特征训练样本集的模糊隶属度矩阵,给出了面向图像的列方向模糊离散度矩阵和列方向模糊最大间距准则的定义,进一步求得列方向最优投影矩阵。FBMMC在得到行、列两个方向的最优投影矩阵后,就可以将原始数据空间的样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对原始样本数据的特征提取。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,文中提出的模糊双向最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率。展开更多
依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion,MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论,提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion,MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二...依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion,MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论,提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion,MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二维无监督特征提取方法(Two-directional two-dimensional unsupervised feature extraction method with fuzzy clustering ability,(2D)2UFFCA).该方法不但能直接实现矩阵模式数据的模糊聚类,而且还可以对矩阵模式数据进行双向二维特征提取,实现特征降维.同时我们还从几何的直观含义出发,合理地设定矩阵模式的模糊最大间距判别准则中的调节参数γ,并从理论上证明其合理性.为了提高特征提取的效率,还提出一种能有效计算矩阵模式数据的投影变换矩阵的方法.实验结果表明该方法具有上述优势.展开更多
文摘边缘海沉积物的化学风化过程与全球变化息息相关,但是其化学风化强度对古气候和海平面变化的响应机制还存在争议。本研究利用山东半岛近岸泥质区LHSD-1钻孔沉积物数据,通过多种化学风化指标(CIA、WIP、CIX、α^(Al)E)恢复末次盛冰期以来沉积物的化学风化强度。分析Al/Si比值校正粒度效应发现,LHSD-1钻孔沉积物的化学风化指标受沉积物源影响较小,但在11.4~9.0 ka显著受到海平面变化导致的沉积旋回作用影响,表现为CIA(Chemical Index of Alteration)和WIP(Weathering Index of Parker)的不一致性。在高海平面时期(7.6 ka至今),CIA主要受东亚季风的控制,特别是8.2、7.2和4.2 ka冷事件东亚冬季风增强时,CIA快速降低,说明源区化学风化强度能快速响应气候变化。在低海平面时期,CIA等风化指标显示该时期沉积物化学强度增强,这与前人在赤道陆架研究的结论一致。我们认为,末次冰期海平面降低导致的陆架暴露是化学风化增强的主要因素,因此,我们提出在冰期-间冰期旋回尺度上,海平面变化通过控制沉积物的滞留时间来影响到边缘海沉积物的风化指标记录。这一新发现对认识冰期-间冰期旋回尺度上的全球气候变化和碳循环具有重要意义。
文摘炸药运输环境的要求较高也较为复杂,可能会有跌落、撞击等意外风险的发生,使得炸药内部形成局部损伤,引起燃烧、爆炸等后果。但炸药撞击过程中的不确定性使装药撞击点火也存在不确定性,从而导致现有的确定性定量分析结果往往过于保守或偏离理想状态。为此,研究了炸药爆炸过程中不确定性参数对装药撞击的影响,采用ANSYS/LS-DYNA,建立能够反映装药撞击点火的有限元模型,同时依据“裕量和不确定性量化(quantification of margins and uncertainties,QMU)”概念,提出了基于证据理论的装药撞击点火“最大动内能和”QMU方法,建立了装药撞击点火最大动内能和的响应面函数,从而获得“最大动内能和”的概率上下界。最后,基于QMU理论,确定了装药撞击点火模型“最大动内能和”在不同置信水平下的置信因子,用以评价装药撞击点火结构的安全性。该研究能为排查炸药撞击产生的安全隐患提供理论依据,亦为此后炸药运输的安全性设计提供基础保障。
文摘Based on an extended Gauss-Markov model where the unknown parameters has the prior normal distribution, this paper derives the maximum posterior estimate formulas of the parameters which are proved to be unbiased,efficient, and of variance of unit weight which is biased. Finally, the marginal maximum posterior estimate formula of the variance with unbiased and efficient , properties is derived.
基金Supported by the Open Projects Program of National Laboratory of Pattern Recognition and the National Natural Science Foundation of China(91338113)
文摘The performance of scene classification of satellite images strongly relies on the discriminative power of the low-level and mid-level feature representation. This paper presents a novel approach, named multi-level max-margin analysis （M 3 DA） for semantic classification for high-resolution satellite images. In our M 3 DA model, the maximum entropy discrimination latent Dirichlet allocation （MedLDA） model is applied to learn the topic-level features first, and then based on a bag-of-words repre- sentation of low-level local image features, the large margin nearest neighbor （LMNN） classifier is used to optimize a multiple soft label composed of word-level features （generated by SVM classifier） and topic-level features. The categorization performances on 21-class land-use dataset have demonstrated that the proposed model in multi-level max-margin scheme can distinguish different categories of land-use scenes reasonably.
文摘研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在FBMMC中,首先通过引入原始训练样本集的模糊隶属度矩阵,定义了面向图像的行方向模糊离散度矩阵和行方向模糊最大间距准则,进一步求得行方向最优投影矩阵;然后,对原始训练样本集中的每一个样本,采用行方向最优投影矩阵进行投影变换,从而得到行方向特征训练样本集。同样地,通过引入行方向特征训练样本集的模糊隶属度矩阵,给出了面向图像的列方向模糊离散度矩阵和列方向模糊最大间距准则的定义,进一步求得列方向最优投影矩阵。FBMMC在得到行、列两个方向的最优投影矩阵后,就可以将原始数据空间的样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对原始样本数据的特征提取。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,文中提出的模糊双向最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率。
