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近60年中国群发性极端温度事件演变特征及数据集的建立
1
作者
况雪源
张耀存
+2 位作者
黄丹青
薛道凯
成柯蒙
《大气科学学报》
北大核心
2025年第2期207-216,共10页
基于中国区域1961—2020年逐日气温站点观测资料,考虑极端事件的时空关联性,利用群发性极端事件识别方法,对近60年中国群发性高温天气、酷热天气、极端高温、极端低温及剧烈降温等5类极端温度事件进行了识别并建立了数据集,分析了不同...
基于中国区域1961—2020年逐日气温站点观测资料,考虑极端事件的时空关联性,利用群发性极端事件识别方法,对近60年中国群发性高温天气、酷热天气、极端高温、极端低温及剧烈降温等5类极端温度事件进行了识别并建立了数据集,分析了不同类型群发性极端温度事件的演变特征。结果表明:群发性高温及酷热天气事件主要发生于夏季,高发区位于新疆地区和江淮流域,综合强度排名前十的事件有7次发生于2000年以后,且持续时间和影响范围显著增强;群发性剧烈降温事件主要发生于除夏季外的其余三个季节,内蒙古及东北南部发生频率最高,长江以南地区次之,近年来群发性剧烈降温事件发生频数略有下降,但持续时间、影响范围及降温强度却保持稳定;群发性极端高温事件和极端低温事件在全年全区域均有发生,在全球变暖背景下,前者各项指标呈显著上升趋势,而后者呈显著下降趋势。本数据集的建立为深入理解极端温度事件的演变规律及机理提供了数据基础。
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关键词
中国
群发性极端温度事件
演变特征
数据集建立
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职称材料
基于改进残差学习的东巴象形文字识别
被引量：
2
2
作者
骆彦龙
毕晓君
+1 位作者
吴立成
李霞丽
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期79-87,共9页
基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题。为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的...
基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题。为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率。同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进的网络结构,设计了残差跳跃连接方式和卷积层的数量,并通过加入最大池化层实现了下采样的改进。实验结果表明,在本文建立的东巴象形文字数据集上,改进的ResNet模型实现了东巴象形文字识别字数多且识别准确率高的最好效果,识别准确率可达到98.65%。
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关键词
深度学习
东巴象形文字
图像识别
数据集建立
ResNet模型
残差跳跃连接
下采样改进
识别准确率
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职称材料
题名
近60年中国群发性极端温度事件演变特征及数据集的建立
1
作者
况雪源
张耀存
黄丹青
薛道凯
成柯蒙
机构
南京大学大气科学学院
出处
《大气科学学报》
北大核心
2025年第2期207-216,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFF0801601)。
文摘
基于中国区域1961—2020年逐日气温站点观测资料,考虑极端事件的时空关联性,利用群发性极端事件识别方法,对近60年中国群发性高温天气、酷热天气、极端高温、极端低温及剧烈降温等5类极端温度事件进行了识别并建立了数据集,分析了不同类型群发性极端温度事件的演变特征。结果表明:群发性高温及酷热天气事件主要发生于夏季,高发区位于新疆地区和江淮流域,综合强度排名前十的事件有7次发生于2000年以后,且持续时间和影响范围显著增强;群发性剧烈降温事件主要发生于除夏季外的其余三个季节,内蒙古及东北南部发生频率最高,长江以南地区次之,近年来群发性剧烈降温事件发生频数略有下降,但持续时间、影响范围及降温强度却保持稳定;群发性极端高温事件和极端低温事件在全年全区域均有发生,在全球变暖背景下,前者各项指标呈显著上升趋势,而后者呈显著下降趋势。本数据集的建立为深入理解极端温度事件的演变规律及机理提供了数据基础。
关键词
中国
群发性极端温度事件
演变特征
数据集建立
Keywords
China
clustered extreme temperature events
evolution characteristics
dataset establishment
分类号
P423 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于改进残差学习的东巴象形文字识别
被引量：
2
2
作者
骆彦龙
毕晓君
吴立成
李霞丽
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中央民族大学信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期79-87,共9页
基金
国家社科基金重大项目(20&ZD279)。
文摘
基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题。为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率。同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进的网络结构,设计了残差跳跃连接方式和卷积层的数量,并通过加入最大池化层实现了下采样的改进。实验结果表明,在本文建立的东巴象形文字数据集上,改进的ResNet模型实现了东巴象形文字识别字数多且识别准确率高的最好效果,识别准确率可达到98.65%。
关键词
深度学习
东巴象形文字
图像识别
数据集建立
ResNet模型
残差跳跃连接
下采样改进
识别准确率
Keywords
deep learning
Dongba pictographs
image recognition
build dataset
ResNet model
residual shortcut connection
improved down-sampling
recognition accuracy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近60年中国群发性极端温度事件演变特征及数据集的建立
况雪源
张耀存
黄丹青
薛道凯
成柯蒙
《大气科学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进残差学习的东巴象形文字识别
骆彦龙
毕晓君
吴立成
李霞丽
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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