郭艳萍
- 作品数：11 被引量：16H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 图形坐标系统变换原理及其在数字地图中的应用被引量：1
- 2007年
- 图形坐标系统变换是计算机绘图的基本操作之一,本文着重探讨了比例变换、相似变换、仿射变换、投影变换、换带变换的原理及其在数字化成图系统中的应用。
- 郭艳萍
- 关键词：数字成图仿射变换高斯投影
- 基于ConvLSTM的雷达回波外推预报
- 2022年
- 本文分析了雷达回波外推的主要技术和存在问题,按照雷达回波外推技术的特点,对ConvLSTM模型进行了分析阐述,设计了基于ConvLSTM雷达回波外推网络模型。使用山西省大同市2019-6-1~2019-6-6共1191幅雷达站基本反射率图进行作为基数据,对其进行了分析和处理,包括图像的裁剪与灰度化以及数据的建模和可视化。最后,对ConvLSTM模型进行了建立和分析,使用建好的ConvLSTM模型对处理后的回波数据集进行训练和测试,并对外推结果进行了评估。结果表明本实验对于图像的特征提取有效,具有较好的外推预报能力。
- 高云郭艳萍周建慧张叶娥杨泽民
- 关键词：反射率因子CNN
- 一种雷达回波外推短临预报方法仿真被引量：1
- 2022年
- 雷达回波外推结果是短临预报的基础,为获取准确短临预报内容,并提升预报内容的时效性,研究基于循环动态卷积的雷达回波外推短临预报方法。在动态卷积神经网络的基础上,参考循环神经网络结构特性,构建循环动态卷积神经网络,在卷积层内引入循环结构,生成外推雷达回波图像同过去一段时间内输入雷达回波图像序列间的相关性。在循环动态子网络内输入采集到的雷达回波图像,通过循环动态子网络处理获取两个概率向量,以其作为概率外推层的卷积核,并与输入图像序列内最后一幅图像实施卷积处理,获取雷达回波图像外推结果。依据外推结果同短临预报内容间的相关性,生成短临预报内容。仿真结果显示,上述方法外推结果与实际观测获取的雷达回波图像一致度更高,且时效更长。
- 郭艳萍高云周建慧彭炜
- 关键词：短临预报
- 面向多领域知识融合的本体集成方法被引量：3
- 2021年
- 针对目前本体集成方法在多领域知识融合中由于本体规模差异导致冗余度高的问题,提出面向多领域知识融合的本体集成方法。该方法首先通过本体映射获得映射结果,然后对映射结果进行联结获得全局映射结果,最后按照节点之间不同类型的关系选用不同的规则依次将领域本体与全局映射结果合并获得最终集成化的本体。以工业机器人领域本体为例进行实例验证,实验结果表明,与常见本体集成系统相比,该方法具有更高的召回率和更低的冗余度。
- 周建慧张旭龙高云郭艳萍彭炜
- 关键词：本体集成本体映射知识融合
- 基于t-SNE降维的数据可视化分析研究被引量：5
- 2021年
- 本文分析了t-SNE降维方法的原理及算法过程,并以sklearn.datasets中内置的手写数字图片作为数据集,观测该64维数据集在2维映射空间中呈现良好的聚类结果,且降维结果显现出一定的规律性[1]。将t-SNE和PCA降维方法对该数据集的可视化结果进行了对比,表明t-SNE降维方法用于可视化分析时明显优于PCA降维方法,但在其他一些方面还有不足之处。
- 郭艳萍高云吕丙东
- 关键词：可视化
- 基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型被引量：2
- 2021年
- 常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型。转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气。实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度。
- 高云郭艳萍张叶娥
- 关键词：卷积神经网络天气雷达回波
- 基于Apriori算法的大气污染物关联性分析研究被引量：1
- 2023年
- 常用的空气质量等级分析方法由于没有考虑大气污染物之间的关联性,导致在治理空气质量时可能存在单一性和片面性。文章提出了基于Apriori算法(关联规则算法)对各项大气污染物之间的关联性进行分析研究。该方法对获取的原始样本集进行了属性规约、数据离散化等预处理,将处理后的样本数据集输入模型,设置并调整了模型的最小支持度和最小置信度,直至输出符合现实意义的关联规则集合。根据实验得出的关联规则,证明空气污染问题通常是多种污染物共同作用的结果。
- 郭艳萍高云景雯
- 关键词：APRIORI大气污染物置信度
- 基于K-means算法的空气质量分析的改进研究被引量：2
- 2020年
- K-means算法越来越多的应用于空气质量分析领域,针对这种应用迅速增加的原因,即K-means算法对比传统AQI分析的改进方面,做了两点研究。首先使用K-means算法对大气污染物浓度和相对应的IAQI值分别进行了聚类,给出了聚类结果相似度的定义,通过对比两种聚类的聚类结果相似度,证明了两种聚类结果的一致性程度高,可以直接使用污染物浓度进行聚类,无需再进行复杂的IAQI计算。其次将K-means聚类结果与AQI分析结果进行了对比研究,证明进行相同等级的划分,K-means聚类结果能够综合分析所有大气污染物对空气质量的影响,降低了AQI具有的片面性和低区分度。
- 高云郭艳萍张叶娥杨泽民
- 关键词：聚类算法
- 任务驱动的领域本体搜索方法研究与应用
- 2021年
- 由于领域本体中蕴含了大量语义信息,而传统的本体搜索工具仅采用文本特征进行索引,在面向业务需求时未能发现最相关的领域本体。针对这种情况,提出任务驱动的领域本体搜索方法。首先对领域本体中的语义信息进行索引建模,然后对用户提出的任务进行解析,查询索引文件获得匹配结果,最后利用索引中领域本体的语义信息计算每个领域本体的排序得分,获得搜索的最终结果。实验结果表明,在不同的领域本体中,术语的相关度权重有所不同,进而能够有效地对领域本体的搜索结果进行排序,并且与传统的本体搜索工具相比,搜索的准确率和召回率均有所提升。
- 周建慧彭炜高云张旭龙郭艳萍
- 关键词：领域本体知识管理
- 基于雷达回波光流场的天气预报数据误差识别被引量：1
- 2023年
- 天气预报数据具有相似度高、关联性强的特点,导致挖掘和分类的误差识别难度较大。为此提出新的天气预报数据误差识别方法。将雷达回波图划分为多个小空间区域,求解得到各空间的回波光流场。通过整合得到多普勒天气雷达测得的整个雷达回波光流场。利用解得的实际与预报回波相关系数,定量描述数据误差相关性,结合平均绝对误差与探测概率指标,定性补充预报数据误差分析结果。将预报数据误差的识别转换为数据挖掘与分类问题,以监督决策树理念为基础,建立误差识别模型。仿真以降水强度、位置以及形态展开误差识别检验。通过对错误、缺漏识别次数与识别时间等指标的验证,证明了所设计模型具有较高的误差识别精度,且短时预报的误差识别实时性较强。
- 郭艳萍高云吕丙东彭炜
- 关键词：光流场
