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林明森,邹巨洪,解学通,张毅
《中国工程科学》 2013年 第15卷 第7期 页码 68-74
本文针对我国首颗自主发射的海洋二号(HY-2A)卫星微波散射计,建立了业务化运行的风场反演算法,该算法将散射计海面风矢量反演分为粗搜索和精搜索两个步骤采用矢量圆中数滤波算法进行风向模糊解去除,并采用NCEP风场作为背景场对初始场进行选择,提高了模糊去除准确性。算法的反演结果经与NDBC对比和ASCAT风场星星对比验证,结果表明HY-2A卫星微波散射计可提供风速精度优于2 m/s或10 %,风向精度优于±20°的海面风场观测产品,可满足海洋科学研究和海洋业务应用的需求
王桂忠,张杰,苗洪利,李国强,王鑫
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第6期 页码 60-64
王振占,鲍靖华,李芸,谌华
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第6期 页码 70-82
针对海洋二号(HY-2)卫星扫描辐射计,利用辐射传射方程模拟,建立了海面温度、海面风速、大气水汽含量、大气液态水含量和雨率的反演算法,并利用扫描辐射计在轨数据对上述参数进行反演经过对反演的海面温度和风速全球产品的真实性检验表明,算法合理可行,能够反演大气海洋参数,反演精度满足设计指标需求。目前,其他参数的反演产品的检验还在进行,而且反演算法还要根据对辐射计测量值定标的深入而进一步优化。
李德军,吕艳华,王润田
《中国工程科学》 2007年 第9卷 第5期 页码 81-84
贾永君,张有广,林明森
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第6期 页码 54-59
本文给出了海洋二号(HY-2)卫星雷达高度计风速反演的双参数算法模型,并利用Jason-1 产品和HY-2 卫星微波散射计产品定性验证了双参数算法模型的正确性美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)再分析数据验证方法三种不同方法对该模型进行定量化验证,结果表明HY-2 卫星雷达高度计风速反演的双参数算法模型的反演精度达到
蒋兴伟,林明森
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第10期 页码 86-95
主要针对HY-2卫星微波散射计,提出反演海面风矢量模型算法,并进行误差精度分析,给出了HY-2卫星微波散射计数据获取、预处理、风矢量场反演和产品制作技术流程
穆博,林明森,彭海龙,宋清涛,周武
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第6期 页码 39-45
樊玮,陈增强,袁著祉
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第6期 页码 43-49
不同微波遥感模态和不同数据组合的等湿度区域分布与土壤湿度的反演
袁苇,李宗谦,刘宁
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第6期 页码 50-56
论述了主动、被动和主动被动相结合的3种微波遥感模态反演土壤湿度的方法和特点。为了采用人工神经网络方法反演出土壤湿度,在随机粗糙面双谱散射模型的基础上计算了裸土壤表面的散射系数和发射率,分析了3种不同的微波遥感模态和不同数据组合的等湿度区域分布的特点,从而确定了适合于各个微波遥感模态的输入数据组合反演结果表明,只要选择适当的人工神经网络输入数据组合,采用3种模态中的任何一种微波遥感模态反演土壤湿度都是可行的,并具有较好的反演精度,结果对于微波遥感反演土壤湿度方案的选取具有指导意义。
李芸,姜景山,王振占,张德海,张晓辉
《中国工程科学》 2013年 第15卷 第7期 页码 106-112
本文利用理论研究的结果,建立了月表物理温度反演模型,结合嫦娥一号微波探测仪(CELMS)数据对全月球物理温度进行了反演。同时分析了物理温度变化对微波辐射的影响及其与表面地形等的关系,为其他月表信息反演提供了依据和物理温度的测量信息。
基于频率域全波形反演的隧道超前探测研究 Article
于明羽, 程飞, 刘江平, 彭代诚, 田志坚
《工程(英文)》 2022年 第18卷 第11期 页码 197-206 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.018
王英
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第7期 页码 57-59
分析了遗传算法及退火算法的优缺点,提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后,使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例,与单纯的遗传算法的结果进行对比,说明该方法是有效的。
高尚,杨静宇
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第11期 页码 94-98
经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决。
标题 作者 时间 类型 操作
第四届智能系统、元启发式智能算法(ISMSI 2020)
2020年03月21日
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