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[目的]识别气象变量在气候变化影响下出现的非平稳特征,揭示青海省气象干旱特征的时空演变规律,进而为青海省抗旱减灾提供一定的技术支持。[方法]基于GAMLSS模型构建以气候因子为解释变量的非平稳NSPEI,通过与传统SPEI对比遴选一种更适合青海省的气象干旱指数,并利用游程理论与Copula方法分析了不同情景下干旱重现期的分布特征。[结果]NSPEI较SPEI能更准确地识别青海省不同干旱程度,尤其对于较严重干旱事件。1961—2020年青海省干旱频率呈下降趋势且主要发生中度干旱和轻度干旱,干旱频率高发区为柴达木盆地西北部,青南牧区西南部为干旱低频区;干旱历时、干旱烈度分别以0.018 9/a, 0.016 6/a的速率减小,两干旱特征时空变化较同步,均由西北向东北部递减。在中旱情景下,Tor平均为2.79 a一遇,Tand平均为7.52 a一遇;重旱Tor平均为4.11 a一遇,Tand平均为16.22 a一遇,青海省西南部是中、重旱高风险集中区,而东部农业区为重、中旱低风险集中区。[结论]青海省降水、气温序列的平稳性不复存在,考虑以气候因子为协变量NSPEI在揭示青海省时空变化趋势方面... 相似文献
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目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
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云计算在电子商务中已经有了广泛的运用,能够有效帮助企业控制成本,提供更便捷的使用感受,保障数据的安全。本文讨论了云计算在电子商务中的运用,进一步讨论了在生鲜电子商务中的具体运用,并说明了高等院校在利用云计算服务生鲜电商中的作用。 相似文献
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