风云四号B星(FY-4B)是中国最新一代的静止轨道气象卫星,其资料具有更高的时空分辨率。为了进一步推进FY-4B云导风资料在数值模式中的应用,以FY-4B云导风资料为主要研究对象,结合FY-4A云导风资料进行对比,首先分析了其观测误差的垂直分...风云四号B星(FY-4B)是中国最新一代的静止轨道气象卫星,其资料具有更高的时空分辨率。为了进一步推进FY-4B云导风资料在数值模式中的应用,以FY-4B云导风资料为主要研究对象,结合FY-4A云导风资料进行对比,首先分析了其观测误差的垂直分布情况,以此更新WRFDA(Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system)同化系统中默认观测误差,随后进一步探究了云导风资料同化对2022年台风“梅花”的预报影响。研究结果表明:FY-4B云导风资料U、V分量的观测误差整体上小于FY-4A;同化FY-4A云导风资料后,模拟的台风路径逐渐偏西;而同化FY-4B云导风资料使得台风中心动力场信息更加完善,分析场对流层中高层西风增强,预报的台风路径更接近实况;相较于同化FY-4A云导风资料,同化FY-4B云导风资料对降水预报的改善效果更好。展开更多
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(Large language models,LLMs)在多个领域的应用日益广泛。然而,航空发动机领域由于缺乏高质量的人工编写问答数据集,限制了专家问答大模型的应用。本文提出了一种基于LLMs的问答数据集自动化构...随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(Large language models,LLMs)在多个领域的应用日益广泛。然而,航空发动机领域由于缺乏高质量的人工编写问答数据集,限制了专家问答大模型的应用。本文提出了一种基于LLMs的问答数据集自动化构建方法,该方法无需人工干预即可生成高质量的开放式问答数据。在数据生成阶段,采用上下文学习方法和输入优先生成策略,增强了生成数据的稳定性;在数据过滤阶段,通过原文相似度的忠实度评估和大模型的语义质量评估,建立了数据质量自动评估机制,有效筛选出受幻觉影响的异常数据,确保数据的事实可靠性。实验结果表明,该方法显著提升了生成数据集的质量,经过指令微调后的模型在航空发动机领域的知识问答表现显著提升。本文的研究成果不仅为航空发动机领域的大模型应用提供了坚实基础,也为其他复杂工程领域的数据集自动化构建提供了参考。展开更多
文摘风云四号B星(FY-4B)是中国最新一代的静止轨道气象卫星,其资料具有更高的时空分辨率。为了进一步推进FY-4B云导风资料在数值模式中的应用,以FY-4B云导风资料为主要研究对象,结合FY-4A云导风资料进行对比,首先分析了其观测误差的垂直分布情况,以此更新WRFDA(Weather Research and Forecasting model Data Assimilation system)同化系统中默认观测误差,随后进一步探究了云导风资料同化对2022年台风“梅花”的预报影响。研究结果表明:FY-4B云导风资料U、V分量的观测误差整体上小于FY-4A;同化FY-4A云导风资料后,模拟的台风路径逐渐偏西;而同化FY-4B云导风资料使得台风中心动力场信息更加完善,分析场对流层中高层西风增强,预报的台风路径更接近实况;相较于同化FY-4A云导风资料,同化FY-4B云导风资料对降水预报的改善效果更好。
文摘随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(Large language models,LLMs)在多个领域的应用日益广泛。然而,航空发动机领域由于缺乏高质量的人工编写问答数据集,限制了专家问答大模型的应用。本文提出了一种基于LLMs的问答数据集自动化构建方法,该方法无需人工干预即可生成高质量的开放式问答数据。在数据生成阶段,采用上下文学习方法和输入优先生成策略,增强了生成数据的稳定性;在数据过滤阶段,通过原文相似度的忠实度评估和大模型的语义质量评估,建立了数据质量自动评估机制,有效筛选出受幻觉影响的异常数据,确保数据的事实可靠性。实验结果表明,该方法显著提升了生成数据集的质量,经过指令微调后的模型在航空发动机领域的知识问答表现显著提升。本文的研究成果不仅为航空发动机领域的大模型应用提供了坚实基础,也为其他复杂工程领域的数据集自动化构建提供了参考。
