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有强带C-根的半群
1
作者
李慧明
高振林
刘皖平
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第1期15-20,共6页
应用半群理论简介中关于半群的根描述,引进半群的强(带)C-根、有强带C-根的半群等概念.指出有强带C-根的半群类包含左(右)群带的半格半群作为其子类.讨论强(带)C-根的性质,有强带C-根的半群的结构性质.明确它与左(右)群带的半格半群、...
应用半群理论简介中关于半群的根描述,引进半群的强(带)C-根、有强带C-根的半群等概念.指出有强带C-根的半群类包含左(右)群带的半格半群作为其子类.讨论强(带)C-根的性质,有强带C-根的半群的结构性质.明确它与左(右)群带的半格半群、左C-半群之间的关系.有强带C-根的半群的结构特征定理推广了左(右)群带的半格半群、左C-半群的结构特征定理的结果.这些结果表明,半群的根理论是研究半群结构的一种有效方法.
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关键词
左(右)逆半群
(左)
c
-半群
强(带)
c
-根
左(右)群带的半格
在线阅读
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职称材料
关于左C-wrpp半群的若干性质
2
作者
张晓敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第32期62-64,共3页
左C-wrpp半群是左C-半群和左C-rpp半群的共同推广,杜兰等研究了左C-wrpp半群,给出了左C-wrpp半群的curler结构。进一步研究左C-wrpp半群,得到左C-wrpp半群的若干特征和等价刻画,丰富了杜兰等关于左C-wrpp半群的结果。
关键词
左
c
-wrpp半群
强WRPP半群
左正则带
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职称材料
基于LightGBM算法的强对流天气分类识别研究
被引量：
36
3
作者
刘新伟
黄武斌
+4 位作者
蒋盈沙
郭润霞
黄玉霞
宋强
杨勇
《高原气象》
CSCD
北大核心
2021年第4期909-918,共10页
强对流天气将导致多种灾害性天气,但由于其突发性强且尺度较小,在气象业务工作中仍难以准确地预警和预报。本文基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,利用甘肃三个地区的C波段雷达回波产品以及地面观测数据,构建了LightGB...
强对流天气将导致多种灾害性天气,但由于其突发性强且尺度较小,在气象业务工作中仍难以准确地预警和预报。本文基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,利用甘肃三个地区的C波段雷达回波产品以及地面观测数据,构建了LightGBM模型,并分类判识了三类主要的强对流天气[冰雹、雷暴大风、短时强降水(短强)]。结果表明,在2011-2017年训练集中,LightGBM模型表现较好,整体误判率仅为4.9%。在2018年的独立样本测试中,模型对三类强对流和非强对流天气的整体误判率为7.0%,对三类强对流天气的平均命中率(Probability of Detection,POD)为86.4%,平均临界成功指数(Critical Success Index,CSI)为64.3%,平均空报比率(False Alarm Ratio,FAR)为29.0%。其中,短强的误判率最低,POD和CSI最高,FAR也最小,而雷暴大风和冰雹的误判率和评分比较接近。因此,本文构建的LightGBM模型对强对流天气的分类识别较为理想,首次对三类主要的强对流天气实现了自动化预警,在未来的气象业务自动化工作中有广阔的应用前景。
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关键词
强对流天气
LightGBM
c
波段雷达产品
分类识别
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职称材料
题名
有强带C-根的半群
1
作者
李慧明
高振林
刘皖平
机构
上海理工大学理学院
出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第1期15-20,共6页
文摘
应用半群理论简介中关于半群的根描述,引进半群的强(带)C-根、有强带C-根的半群等概念.指出有强带C-根的半群类包含左(右)群带的半格半群作为其子类.讨论强(带)C-根的性质,有强带C-根的半群的结构性质.明确它与左(右)群带的半格半群、左C-半群之间的关系.有强带C-根的半群的结构特征定理推广了左(右)群带的半格半群、左C-半群的结构特征定理的结果.这些结果表明,半群的根理论是研究半群结构的一种有效方法.
关键词
左(右)逆半群
(左)
c
-半群
强(带)
c
-根
左(右)群带的半格
Keywords
left （ right ） inverse semigroups
（ left ）
c
- semigroups
strong （ band ） c -radicals
semilatti
c
e of left（right）
band
s of groups
分类号
O152.7 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
关于左C-wrpp半群的若干性质
2
作者
张晓敏
机构
临沂大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第32期62-64,共3页
基金
山东省自然科学基金(No.ZR2010AL004)
文摘
左C-wrpp半群是左C-半群和左C-rpp半群的共同推广,杜兰等研究了左C-wrpp半群,给出了左C-wrpp半群的curler结构。进一步研究左C-wrpp半群,得到左C-wrpp半群的若干特征和等价刻画,丰富了杜兰等关于左C-wrpp半群的结果。
关键词
左
c
-wrpp半群
强WRPP半群
左正则带
Keywords
left
c
-wrpp semigroup
strong
wrpp semigroup
left regular
band
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O152.7 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于LightGBM算法的强对流天气分类识别研究
被引量：
36
3
作者
刘新伟
黄武斌
蒋盈沙
郭润霞
黄玉霞
宋强
杨勇
机构
兰州中心气象台
中国科学院西北生态环境资源研究院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室
出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2021年第4期909-918,共10页
基金
中国气象局预报员专项(CMAYBY2020-134)
甘肃省气象局面上项目(Ms2020-06)
+1 种基金
甘肃省气象局创新团队项目(GSQX‐CXTD-2020-01)
甘肃省重点研发计划项目(20YF3FA012)。
文摘
强对流天气将导致多种灾害性天气,但由于其突发性强且尺度较小,在气象业务工作中仍难以准确地预警和预报。本文基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,利用甘肃三个地区的C波段雷达回波产品以及地面观测数据,构建了LightGBM模型,并分类判识了三类主要的强对流天气[冰雹、雷暴大风、短时强降水(短强)]。结果表明,在2011-2017年训练集中,LightGBM模型表现较好,整体误判率仅为4.9%。在2018年的独立样本测试中,模型对三类强对流和非强对流天气的整体误判率为7.0%,对三类强对流天气的平均命中率(Probability of Detection,POD)为86.4%,平均临界成功指数(Critical Success Index,CSI)为64.3%,平均空报比率(False Alarm Ratio,FAR)为29.0%。其中,短强的误判率最低,POD和CSI最高,FAR也最小,而雷暴大风和冰雹的误判率和评分比较接近。因此,本文构建的LightGBM模型对强对流天气的分类识别较为理想,首次对三类主要的强对流天气实现了自动化预警,在未来的气象业务自动化工作中有广阔的应用前景。
关键词
强对流天气
LightGBM
c
波段雷达产品
分类识别
Keywords
strong
c
onve
c
tive weather
LightGBM
c
-
band
radar produ
c
ts
c
lassified identifi
c
ation
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有强带C-根的半群
李慧明
高振林
刘皖平
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
关于左C-wrpp半群的若干性质
张晓敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于LightGBM算法的强对流天气分类识别研究
刘新伟
黄武斌
蒋盈沙
郭润霞
黄玉霞
宋强
杨勇
《高原气象》
CSCD
北大核心
2021
36
在线阅读
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职称材料
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