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用Pg波初动求解中小地震的震源参数 被引量:1
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作者 龙思胜 《地震研究》 CSCD 北大核心 2003年第z1期89-94,共6页
依据震源理论 ,根据我国数字化地震台网目前的实际情况 ,在前人研究成果的基础上 ,提出一种用Pg波初动求中小地震震源参数的实用方法。可以用三个台的Pg波初动 (初动峰值和峰值时间 ) ,较简便地计算出地震的震源参数 ,从而为以震源和介... 依据震源理论 ,根据我国数字化地震台网目前的实际情况 ,在前人研究成果的基础上 ,提出一种用Pg波初动求中小地震震源参数的实用方法。可以用三个台的Pg波初动 (初动峰值和峰值时间 ) ,较简便地计算出地震的震源参数 ,从而为以震源和介质动态变化为依据的地震预报 ,提供一个用于日常监测预报的方法。 展开更多
关键词 地震台网 pg波初动 中小地震 震源参数
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基于Pn/Pg相对定位方法研究2017年8月8日九寨沟M7.0地震起始破裂深度 被引量:5
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作者 魏星 王向腾 +3 位作者 李志伟 王烁帆 黄志斌 刘杰 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1300-1311,共12页
本文利用Pn/Pg相对定位方法,测定了2017年8月8日四川九寨沟M7.0主震及部分余震的起始破裂深度.地震的起始破裂深度是理解地震孕震机理的重要参数,而九寨沟地区台网稀疏,地壳速度结构复杂,基于传统的到时定位方法测定地震起始破裂深度误... 本文利用Pn/Pg相对定位方法,测定了2017年8月8日四川九寨沟M7.0主震及部分余震的起始破裂深度.地震的起始破裂深度是理解地震孕震机理的重要参数,而九寨沟地区台网稀疏,地壳速度结构复杂,基于传统的到时定位方法测定地震起始破裂深度误差较大.Pn/Pg相对定位方法首先基于流动观测近台记录对2017年8月10日M4.1和11月7日M4.5余震震源位置进行测定,选择其为参考事件,再利用Pg校正主震水平位置,Pn约束震源起始深度,基于参考事件可以有效降低速度模型对震源位置测定的影响.结果显示:九寨沟主震起始破裂深度约9km,早期余震的震源深度分布在7~13km,主要集中在主震起始破裂深度附近. 展开更多
关键词 九寨沟地震 起始深度 Pn/pg相对定位方法 台网稀疏
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停车诱导系统中车位预测模型的研究 被引量:6
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作者 孙涌 崔志明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第11期124-126,161,共4页
研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出基于BP神经网络的车位占有预测模型,同时将自适应学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本BP神经网络,优化了学习速率,减少了训练过程的震荡趋势,改善了网络的收敛性。以此... 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出基于BP神经网络的车位占有预测模型,同时将自适应学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本BP神经网络,优化了学习速率,减少了训练过程的震荡趋势,改善了网络的收敛性。以此为基础实现了停车位的智能预测。最后,进行了多种方法比对实验。 展开更多
关键词 停车诱导系统 神经网络 预测
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基于Plane-Gaussian神经网络的网络流状态监测
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作者 杨绪兵 冯哲 +1 位作者 顾一凡 薛晖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期782-785,816,共5页
针对复杂网络环境下网络流监测(分类)问题,为实现多个类别直接分类以及提高学习方法的训练速度,提出了一种随机的人工神经网络学习方法。该方法借鉴平面高斯(PG)神经网络模型,引入随机投影思想,通过计算矩阵伪逆的方法解析获得网络连接... 针对复杂网络环境下网络流监测(分类)问题,为实现多个类别直接分类以及提高学习方法的训练速度,提出了一种随机的人工神经网络学习方法。该方法借鉴平面高斯(PG)神经网络模型,引入随机投影思想,通过计算矩阵伪逆的方法解析获得网络连接矩阵,理论上可证明该网络具有全局逼近能力。在人工数据和标准网络流监测数据上进行了实验仿真,与同样采用随机方法的极限学习机(ELM)和PG网络相比,分析与实验结果表明:1)由于继承了PG网络的几何特性,对平面型分布数据更为有效;2)采用了随机方法,训练速度与ELM相当,但比PG网络快得多;3)三种方法中,该方法更有利于解决网络流监测问题。 展开更多
关键词 Plane-Gaussian人工神经网络 极限学习机 随机投影 全局逼近 分类精度
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面向法律文书的分段式摘要模型 被引量:4
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作者 王刚 孙媛媛 +1 位作者 陈彦光 林鸿飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期288-294,共7页
是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Tr... 是指对文本信息内容进行概括、提取主要内容进而形成摘要的过程。现有的文本摘要模型通常将内容选择和摘要生成独立分析,虽然能够有效提高句子压缩和融合的性能,但是在抽取过程中会丢失部分文本信息,导致准确率降低。基于预训练模型和Transformer结构的文档级句子编码器,提出一种结合内容抽取与摘要生成的分段式摘要模型。采用BERT模型对大量语料进行自监督学习,获得包含丰富语义信息的词表示。基于Transformer结构,通过全连接网络分类器将每个句子分成3类标签,抽取每句摘要对应的原文句子集合。利用指针生成器网络对原文句子集合进行压缩,将多个句子集合生成单句摘要,缩短输出序列和输入序列的长度。实验结果表明,相比直接生成摘要全文,该模型在生成句子上ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1平均值提高了1.69个百分点,能够有效提高生成句子的准确率。 展开更多
关键词 司法摘要 预训练模型 Transformer编码器 序列标注 指针生成器网络 分段式摘要模型
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基于信任度的对等实体间的网络用户漫游机制
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作者 秦娟 凌力 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第21期105-107,110,共4页
针对网络应用中用户频繁注册、多账号多密码和反复登录的问题,该文提出了网络用户漫游机制,构造了相应的网络用户漫游模型。引入了漫游信任度、对等实体综合信任度、网络用户信任度来描述实体的可漫游性,给出了各个信任度的计算算法,讨... 针对网络应用中用户频繁注册、多账号多密码和反复登录的问题,该文提出了网络用户漫游机制,构造了相应的网络用户漫游模型。引入了漫游信任度、对等实体综合信任度、网络用户信任度来描述实体的可漫游性,给出了各个信任度的计算算法,讨论了网络用户漫游技术。分析和验证表明,基于信任度的对等实体间的网络用户漫游机制具备可行性。 展开更多
关键词 对等实体 对等组 网络用户漫游 信任度
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