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Changes in brain activation patterns according to cross-training effect in serial reaction time task An functional MRI study
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作者 Yong Hyun Kwon Jung Won Kwon Ji Won Park 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2013年第7期639-646,共8页
Cross-training is a phenomenon related to motor learning, where motor performance of the untrained limb shows improvement in strength and skill execution following unilateral training of the homologous contralateral l... Cross-training is a phenomenon related to motor learning, where motor performance of the untrained limb shows improvement in strength and skill execution following unilateral training of the homologous contralateral limb. We used functional MRI to investigate whether motor performance of the untrained limb could be improved using a serial reaction time task according to motor sequential learning of the trained limb, and whether these skill acquisitions led to changes in brain activation patterns. We recruited 20 right-handed healthy subjects, who were randomly allocated into training and control groups. The training group was trained in performance of a serial reaction time task using their non-dominant left hand, 40 minutes per day, for 10 days, over a period of 2 weeks. The control group did not receive training. Measurements of response time and percentile of response accuracy were performed twice during pre- and post-training, while brain functional MRI was scanned during performance of the serial reaction time task using the untrained right hand. In the training group, prominent changes in response time and percentile of response accuracy were observed in both the untrained right hand and the trained left hand between pre- and post-training. The control group showed no significant changes in the untrained hand between pre- and post-training. In the training group, the activated volume of the cortical areas related to motor function (i.e., primary motor cortex, premotor area, posterior parietal cortex) showed a gradual decrease, and enhanced cerebellar activation of the vermis and the newly activated ipsilateral dentate nucleus were observed during performance of the serial reaction time task using the untrained right hand, accompanied by the cross-motor learning effect. However, no significant changes were observed in the control group. Our findings indicate that motor skills learned over the 2-week training using the trained limb were transferred to the opposite homologous limb, and motor skill acquisition of the untrained limb led to changes in brain activation patterns in the cerebral cortex and cerebellum. 展开更多
关键词 neural regeneration neuroimaging cross-training effects motor skill learning cortical activation cerebellar activation serial reaction time task functional MRI response time response accuracy primary motor cortex dentate nucleus VERMIS grants-supported paper photographs-containingpaper NEUROREGENERATION
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The Serial Communication Based on Multithreading Technique of Windows 被引量:2
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作者 Chen Shu-zhen Shi Bo 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2000年第3期328-328,共1页
Present a kind of method which is used to communicate between serial serial port and peripheral equipment dynamicly and real-time using multithreading technique based on the basic principle of communication and multit... Present a kind of method which is used to communicate between serial serial port and peripheral equipment dynamicly and real-time using multithreading technique based on the basic principle of communication and multitasking mechanism in the circumstance of Windows. This method resolves the question of Real-time answering in the serial communication validly, reduces losing rate of data and improves reliability of system. This article presents a general method used in the serial communication which is practical. 展开更多
关键词 MULTITHREADING serial communication real-time query
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多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量:2
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作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
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多通道远程时间同步单元设计与实现
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作者 李洪涛 李显成 +2 位作者 王龙 汪洪源 王猛 《现代电子技术》 北大核心 2025年第24期182-186,共5页
为解决海水对海底设备GPS信号的屏蔽问题,提出一种基于CPLD的远程时间同步技术。利用光纤数据传输技术设计实现串口转光纤功能,通过万米光电复合电缆将GPS秒脉冲和时间信息传输到海底设备;再基于传输的GPS秒脉冲,采用PID算法对压控振荡... 为解决海水对海底设备GPS信号的屏蔽问题,提出一种基于CPLD的远程时间同步技术。利用光纤数据传输技术设计实现串口转光纤功能,通过万米光电复合电缆将GPS秒脉冲和时间信息传输到海底设备;再基于传输的GPS秒脉冲,采用PID算法对压控振荡器进行校准,解决恒温晶体振荡器的误差积累问题,大幅提高海底设备的时间同步精度。实验结果表明,采用所提方法,海底设备的时间同步精度可达3μs。 展开更多
关键词 时间同步 串口转光纤模块 GPS秒脉冲 压控频率校准 脉宽计数 CPLD
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汉英视/笔译译前阅读阶段的加工模式——基于眼动追踪的证据 被引量:1
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作者 项霞 郑冰寒 钱家骏 《外语与外语教学》 北大核心 2025年第4期79-92,147,148,共16页
串行/并行加工模式是认知翻译研究的核心议题之一。本研究基于现有的串行/并行加工模式,运用眼动追踪技术,对比分析汉英视译、汉英笔译与其基线任务汉汉口述、汉汉笔述前的阅读过程。研究发现:(1)受试在汉英视/笔译译前阅读阶段激活了译... 串行/并行加工模式是认知翻译研究的核心议题之一。本研究基于现有的串行/并行加工模式,运用眼动追踪技术,对比分析汉英视译、汉英笔译与其基线任务汉汉口述、汉汉笔述前的阅读过程。研究发现:(1)受试在汉英视/笔译译前阅读阶段激活了译语,呈现并行加工模式;(2)译语句法结构在视译前阅读早期被激活,在笔译前阅读晚期被激活;(3)并行加工模式及其时间进程受到任务类型的影响:视译前阅读呈现更明显的并行加工趋势,且译语激活的时间点较笔译更早。本研究不仅验证了汉英译前阅读阶段的并行加工模式,还进一步探讨了该模式的时间进程及其如何受任务类型影响,深化了汉英翻译加工研究,并为汉英翻译教学和大语言模型研发提供启示。 展开更多
关键词 汉英视/笔译 译前阅读 眼动追踪 串行/并行加工 时间进程
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基于时间序列模型的烧结矿FeO含量预测
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作者 李芹芹 宋宝宇 +3 位作者 张兆鑫 王奎越 宋君 任伟 《钢铁研究学报》 北大核心 2025年第5期570-578,共9页
钢铁冶金行业是基础工业的重要组成部分,其中烧结矿质量稳定性对整个生产流程至关重要。为了精确预测烧结矿中的FeO含量,提出了一种新型的在线预测框架———过程特征序列化和提取预测模型(PFSE)。该框架首先对原始数据进行序列化和差... 钢铁冶金行业是基础工业的重要组成部分,其中烧结矿质量稳定性对整个生产流程至关重要。为了精确预测烧结矿中的FeO含量,提出了一种新型的在线预测框架———过程特征序列化和提取预测模型(PFSE)。该框架首先对原始数据进行序列化和差分处理,以增加数据的表达能力。然后,通过灰色关联分析(GRA)和相关系数(CC)等特征提取技术,筛选出关键过程特征。最后,利用循环神经网络(RNN)及其变体长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)构建烧结矿FeO含量的预测模型。通过在某钢铁厂2022至2023年的烧结过程数据上进行实验验证,PFSE框架显示出良好的稳定性和准确性,在0.1的误差容忍度内,实现了85.3%的高准确率,验证了该方法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 FeO含量预测 特征序列化 特征提取 时间差分 时间序列模型
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基于0.25μm GaAs pHEMT工艺的Ku频段双通道延时放大多功能芯片
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作者 张帆 王测天 +4 位作者 廖学介 刘莹 罗彬 胡鑫 杜依诚 《固体电子学研究与进展》 2025年第3期29-34,共6页
基于0.25μm GaAs增强/耗尽型赝配高电子迁移率晶体管(Enhanced/Depletion mode pseudomorphic high electron mobility transistor,E/D mode pHEMT)工艺,研制了一款12.8~14.4 GHz双通道延时放大多功能芯片。该多功能芯片集成了两个增... 基于0.25μm GaAs增强/耗尽型赝配高电子迁移率晶体管(Enhanced/Depletion mode pseudomorphic high electron mobility transistor,E/D mode pHEMT)工艺,研制了一款12.8~14.4 GHz双通道延时放大多功能芯片。该多功能芯片集成了两个增益补偿放大器、两个3位数控延时器、一个功分器和一个18位串转并电路。其中集成的串转并电路对两个通道的延时器进行控制,并提供芯片地址识别和TTL并口输出功能。测试结果表明,参考态时,两个通道的增益分别为-1.55~-0.95 dB和-1.64~-0.93 dB,对应的1 dB压缩点输出功率分别大于9.10 dBm和9.05 dBm。延时态时,两个通道的延时均方根误差分别小于1.96 ps和2.02 ps,对应的寄生调幅均方根误差分别小于0.52 dB和0.53 dB,所有延时态的输入输出驻波小于1.61。该多功能芯片具有增益平坦度好、延时精度高、寄生调幅小和集成度高的特点。 展开更多
关键词 双通道 GAAS 延时放大 KU频段 串转并电路
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改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用 被引量:50
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作者 王卓 王艳辉 +1 位作者 贾利民 李平 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期127-131,共5页
针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习... 针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。 展开更多
关键词 铁路客运量 运量预测 神经网络 改进的BP 时间序列
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范例推理中基于时序的范例匹配方法模型 被引量:9
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作者 章曙光 钱权 +1 位作者 方瑾 蔡庆生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第4期640-642,共3页
用传统的最近邻检索和匹配算法找到的最相似范例,由于时间的变迁,在实际应用中,该范例的解决方案对于 新问题的解决不一定是最有用的,因而也不是最优的.为了解决这个问题,本文提出了一种基于时序的范例匹配方法模 型,为找到最优相似范... 用传统的最近邻检索和匹配算法找到的最相似范例,由于时间的变迁,在实际应用中,该范例的解决方案对于 新问题的解决不一定是最有用的,因而也不是最优的.为了解决这个问题,本文提出了一种基于时序的范例匹配方法模 型,为找到最优相似范例提供了一条有效途径. 展开更多
关键词 范例推理 范例匹配 模型 人工智能 CBR 最近邻法 时间序列
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时序分析在变形监测数据处理中的应用 被引量:28
10
作者 石双忠 岳东杰 梅红 《工程勘察》 CSCD 北大核心 2004年第3期59-60,67,共3页
本文简要介绍了时间序列分析的基本原理及方法 ,及其在变形监测数据处理中的应用。详细论述了如何利用监测序列进行识模、建模和预报 ,最后通过对南京建康路濠景花园深基坑变形监测点 (CJ 0 4 )连续 30期的观测数据进行了计算分析 ,论... 本文简要介绍了时间序列分析的基本原理及方法 ,及其在变形监测数据处理中的应用。详细论述了如何利用监测序列进行识模、建模和预报 ,最后通过对南京建康路濠景花园深基坑变形监测点 (CJ 0 4 )连续 30期的观测数据进行了计算分析 ,论证了时序分析法在工程变形监测中应用的可行性与有效性。 展开更多
关键词 时间序列 时序分析 变形监测 深基坑 数据处理
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小波变换在岷江上游杂古脑流域径流时间序列分析中的应用 被引量:10
11
作者 林勇 刘世荣 +3 位作者 李崇巍 葛剑平 索安宁 陈宝玉 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1645-1649,共5页
采用Dmey小波函数对杂古脑(岷江的一个重要流域)水文站41年(1962~2002)的月径流时间序列进行了多尺度分析和周期性分析.结果表明,无论在64月(5.4年)还是在128月(10.7年)的时间尺度上,1962~1978年期间杂古脑流域植被虽然破坏严重,但其... 采用Dmey小波函数对杂古脑(岷江的一个重要流域)水文站41年(1962~2002)的月径流时间序列进行了多尺度分析和周期性分析.结果表明,无论在64月(5.4年)还是在128月(10.7年)的时间尺度上,1962~1978年期间杂古脑流域植被虽然破坏严重,但其径流相对稳定,并略低于多年历史平均;1986~1997年期间径流明显处于上升趋势,表明全球变暖对岷江上游水文动态规律具有重要影响.周期性分析发现,在最近40多年间,杂古脑流域径流出现了多次丰枯交替,次数与时间尺度有关(5年尺度7次,10年尺度3次).这表明在流域尺度上研究土地利用/土地覆盖变化的水文效应时应考虑全球气候变化的影响. 展开更多
关键词 小波变换 杂古脑 径流时间序列 尺度
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深圳市大气PM_(10)浓度对呼吸系统疾病日门诊量的影响 被引量:19
12
作者 彭朝琼 余淑苑 +6 位作者 张振 刘国红 何龙 廖湘庆 张玲 吴辉 吴永胜 《卫生研究》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期485-488,共4页
目的探讨大气PM10对医院呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法采用广义相加Poisson回归模型的时间序列分析,在控制长期趋势、星期几效应、气象和环境因素等的影响后,对深圳市2008年大气PM10日均浓度与同期某医院呼吸系统疾病日门诊量的关... 目的探讨大气PM10对医院呼吸系统疾病日门诊量的影响。方法采用广义相加Poisson回归模型的时间序列分析,在控制长期趋势、星期几效应、气象和环境因素等的影响后,对深圳市2008年大气PM10日均浓度与同期某医院呼吸系统疾病日门诊量的关系进行定量回归分析,同时考虑滞后效应。结果当日大气PM10浓度与当日门诊量的关系无统计学意义(P>0.05)。PM10滞后效应以滞后5日的健康效应最强,每上升10μg/m3,超额危险度为1.113%(95%CI 0.613%~1.616%)。考虑CO、NO2、SO2等的影响后,除单独引入CO降低PM10效应估计值外,其余均使PM10的健康效应估计值有所升高。结论深圳市大气PM10污染与医院呼吸系统疾病日门诊量存在正相关。 展开更多
关键词 可吸入颗粒物 呼吸系统疾病 广义相加模型 时间序列分析 日门诊量
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一种基于HBase的智能电网时序大数据处理方法 被引量:17
13
作者 王远 陶烨 +1 位作者 袁军 何卫 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期559-568,共10页
随着物联网关键技术与理论的发展,物联网应用受到了越来越多的关注。智能电网是一类典型的物联网应用,遍布全网的传感器收集及产生了大量反映关键设备运行状态的时序数据。如何利用时序数据确保智能电网的安全以及稳定运行是当前的研究... 随着物联网关键技术与理论的发展,物联网应用受到了越来越多的关注。智能电网是一类典型的物联网应用,遍布全网的传感器收集及产生了大量反映关键设备运行状态的时序数据。如何利用时序数据确保智能电网的安全以及稳定运行是当前的研究热点之一。针对智能电网时序数据设备多、数据规模大、产生速度快等特点,提出了一种基于HBase的海量时序数据存储处理方法,着重介绍了如何利用策略驱动技术实现时序数据的灵活存储与处理。通过构建HBase集群,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 大数据 物联网 HBASE 时序数据 性能优化
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基于时间序列神经网络的气象预测研究 被引量:22
14
作者 张迎春 肖冬荣 赵远东 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2003年第2期237-240,共4页
月平均气温是气象的主要特性参数 ,也是影响气候变化的重要因素 .文中配合实例介绍了一种基于时间序列的人工神经网络学习算法的流程 ,给出了该算法的实验结果并对不同情况下的结果作了比较 ,同时就在实现该算法的过程中所出现的问题以... 月平均气温是气象的主要特性参数 ,也是影响气候变化的重要因素 .文中配合实例介绍了一种基于时间序列的人工神经网络学习算法的流程 ,给出了该算法的实验结果并对不同情况下的结果作了比较 ,同时就在实现该算法的过程中所出现的问题以及解决方案进行了阐述 .最后提出了将 展开更多
关键词 时间序列 人工神经网络 气温时序分析 气象预测 L-M神经网络 气候系统
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基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测 被引量:22
15
作者 孙建平 王逢瑚 胡英成 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期342-347,共6页
对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿真和预测。利用神经网络建模对声发射信号的累积能量时间序列... 对受力木材的声发射信号进行检测与分析,实现木材损伤过程的检测和监控;研究过程中采用时间序列结合神经网络建模方法,对声发射信号的累积能量时间序列和载荷时间序列进行仿真和预测。利用神经网络建模对声发射信号的累积能量时间序列进行预测,模型对44个样本进行检验的最大误差为5.6%,而且误差较大的样本对应声发射振幅参数值的局部极大值,而振铃计数与声发射率则对应局部极小值。对相应载荷时间序列预测分析中,模型输出与目标输出的最大误差不到0.1%。结构为5×5×1的网络能很好地根据序列前5个值准确预测即将发生的声发射累积能量值;结构为6×5×1的网络能很好地根据序列前6个值精确预测木材即将承受的载荷。 展开更多
关键词 声发射 神经网络 时间序列 损伤过程 木材
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压力脉动时间序列的混沌特性与信息熵研究 被引量:7
16
作者 王晓萍 甄玲 +1 位作者 黄海 陈伯川 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期596-599,共4页
对气固流化床压力脉动时间序列进行混沌特性分析 ,并提出不同流型状态的转变对应着几个混沌参数的变化。进一步 ,基于Shannon互信息理论 ,定义了信息传输速率 ,通过对不同探头之间得到的信息传输速率的讨论 。
关键词 信息熵 压力脉动时间序列 混沌理论 互信息 气固两相流 信息传输速率 流化床
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BP神经网络在北京市API预报中的应用 被引量:11
17
作者 郭庆春 何振芳 +3 位作者 寇立群 李力 张小永 孔令军 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期106-108,共3页
对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围... 对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。 展开更多
关键词 空气污染指数 神经网络 大气污染 时间序列
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东北地区粮食单产的时序变化及影响因素分析 被引量:34
18
作者 何秀丽 张平宇 刘文新 《农业现代化研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期360-363,共4页
东北地区是我国具有战略意义的商品粮基地,粮食单产变化的研究对确保我国粮食安全具有重要意义。以1978-2004年数据为基础,分别从阶段性、趋势性、稳定性与不同作物等4个角度,对东北地区粮食单产时序变化进行了系统分析;并从农业生产条... 东北地区是我国具有战略意义的商品粮基地,粮食单产变化的研究对确保我国粮食安全具有重要意义。以1978-2004年数据为基础,分别从阶段性、趋势性、稳定性与不同作物等4个角度,对东北地区粮食单产时序变化进行了系统分析;并从农业生产条件的角度,对影响东北地区粮食单产变化的因素进行了灰色关联分析,揭示了不同阶段各因素对粮食单产影响程度的变化。 展开更多
关键词 粮食单产 时序变化 影响因素 东北地区
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近50年来黄河流域400mm等雨量线空间变化研究 被引量:24
19
作者 王浩 严登华 +1 位作者 秦大庸 王建华 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期649-655,共7页
以黄河流域及周边地区1026个雨量(水文)站1956—2000年逐日降水过程资料为基础,以GIS技术为关键数据处理平台,建立等值线加权平均位置的定量化表征方法,采用时间序列分析技术,对黄河流域近50年来400mm等雨量线的空间位移特征进行了系统... 以黄河流域及周边地区1026个雨量(水文)站1956—2000年逐日降水过程资料为基础,以GIS技术为关键数据处理平台,建立等值线加权平均位置的定量化表征方法,采用时间序列分析技术,对黄河流域近50年来400mm等雨量线的空间位移特征进行了系统揭示。1956—2000年间,黄河流域多年平均降雨量为454.62mm;400mm等雨量线加权平均位置坐标为(105°0′4″E,36°57′54″N)。整体上看,近50年来,黄河流域400mm等雨量在纬向上的移动是典型的平稳随机序列过程;在经向上的移动尚不能满足平稳随机序列过程。趋势检验结果表明,黄河流域400mm等雨量线有向东和向南发生移动的趋势,且向东移动的趋势显著。功率谱分析表明,黄河流域400mm等雨量线在经向上发生迁移的显著周期为3年;在经向和纬向上均有7年和2年周期;同时,位移具有反向持久性。 展开更多
关键词 黄河流域 400mm等雨量线 加权平均位置 时间序列分析
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使用人工神经网络进行我国大陆强震时间序列预测 被引量:11
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作者 王炜 谢端 +1 位作者 宋先月 赵利飞 《西北地震学报》 CSCD 北大核心 2002年第4期315-319,共5页
使用人工神经网络对中国大陆最大地震时间序列进行预测,预测次年的中国大陆最大地震震级,结果表明该方法具有较好的预报效果.还表明中国大陆强震活动除了与强震时间序列本身有关外,还与全球的强震活动、太阳黑子活动等有密切的非线性关系.
关键词 地震时间序列 人工神经网络 太阳黑子 地震预测 震级
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