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北京地区严重污染状况下的大气边界层结构与参数研究
被引量：
36
1
作者
殷达中
洪钟祥
《气候与环境研究》
CSCD
1999年第3期303-307,共5页
利用北京３２５ ｍ 铁塔资料对出现在１９９８ 年９ 月２６～３０ 日的一次严重污染过程的边界层结构和决定大气污染物扩散稀释的边界层参数作了分析和研究。分析发现， 这段时间边界层稳定层结占绝大多数， 白天在近地面的不稳定层结...
利用北京３２５ ｍ 铁塔资料对出现在１９９８ 年９ 月２６～３０ 日的一次严重污染过程的边界层结构和决定大气污染物扩散稀释的边界层参数作了分析和研究。分析发现， 这段时间边界层稳定层结占绝大多数， 白天在近地面的不稳定层结上还时有逆温盖， 另外在此期间风速较小。
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关键词
严重大气污染
污染物扩散
边界层
结构和参数
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职称材料
概率图模型的稀疏化学习
被引量：
4
2
作者
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期1597-1611,共15页
利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图...
利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向.
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关键词
概率图模型
稀疏化学习
结构和参数
图套索
精度矩阵
机器学习
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职称材料
题名
北京地区严重污染状况下的大气边界层结构与参数研究
被引量：
36
1
作者
殷达中
洪钟祥
机构
中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室
出处
《气候与环境研究》
CSCD
1999年第3期303-307,共5页
基金
中国科学院 "九五"重大A 项目
文摘
利用北京３２５ ｍ 铁塔资料对出现在１９９８ 年９ 月２６～３０ 日的一次严重污染过程的边界层结构和决定大气污染物扩散稀释的边界层参数作了分析和研究。分析发现， 这段时间边界层稳定层结占绝大多数， 白天在近地面的不稳定层结上还时有逆温盖， 另外在此期间风速较小。
关键词
严重大气污染
污染物扩散
边界层
结构和参数
Keywords
heavy pollution condition pollutant diffusion structure and parameters of boundary layer
分类号
X16 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
概率图模型的稀疏化学习
被引量：
4
2
作者
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
机构
中国石油大学(北京)自动化研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期1597-1611,共15页
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目基金(2012CB720500)
国家自然科学基金(21006127)
中国石油大学(北京)基础学科研究基金项目(JCXK-2011-07)资助
文摘
利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向.
关键词
概率图模型
稀疏化学习
结构和参数
图套索
精度矩阵
机器学习
Keywords
probabilistic graphical models
sparse learning
structure and parameters
graphical lasso
precision matrix
machine learning
分类号
TP181 [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
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1
北京地区严重污染状况下的大气边界层结构与参数研究
殷达中
洪钟祥
《气候与环境研究》
CSCD
1999
36
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职称材料
2
概率图模型的稀疏化学习
刘建伟
崔立鹏
罗雄麟
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
4
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职称材料
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