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基于贝叶斯理论及MCMC-MH算法推演地基土材料阻尼比的概率分布模型 被引量：5
1
作者 曹艳梅 李东伟 +1 位作者 张玉玉 杨林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期216-222,277,共8页
浅层土壤的材料阻尼比参数分布可以通过多通道表面波(MASW)分析法提取的表面波衰减曲线来反演识别,但是衰减曲线对于较大深度和小空间尺度土壤性质的变化不敏感,反演的土壤材料阻尼比分布是非唯一的和不确定的。基于该研究建立了土体材... 浅层土壤的材料阻尼比参数分布可以通过多通道表面波(MASW)分析法提取的表面波衰减曲线来反演识别,但是衰减曲线对于较大深度和小空间尺度土壤性质的变化不敏感,反演的土壤材料阻尼比分布是非唯一的和不确定的。基于该研究建立了土体材料阻尼比随深度变化的先验概率分布模型,利用Nataf变换和Karhunen-Loeve将其分解为标准高斯变量与特征值及特征向量的乘积和;随后依据贝叶斯理论,以TLM-PML模型结合频率波数域-半功率带宽法对衰减曲线进行正演,并与试验数据联合构建似然函数,使用蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)-Metropolis(MH)算法得到土体材料阻尼比的后验概率分布模型;对马尔科夫链的收敛性和独立性进行检验获得了多组相互独立的后验样本数据;用独立的后验样本计算出自由场振动响应,利用核密度估计得到具有一定置信度的置信区间,并与试验数据进行比较,验证了该研究提出的土体阻尼比非确定性概率模型的合理性和可靠性。 展开更多
关键词 材料阻尼比 衰减曲线 半功率带宽法 后验概率模型 非高斯过程 贝叶斯理论 蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)-Metropolis(MH)算法
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模糊证据权法在地震滑坡危险度区划中的应用 被引量：16
2
作者 谢洪斌 杨雪 +1 位作者 谭德军 罗真富 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期164-170,共7页
为克服滑坡危险度评价中因子边界划分不确定性和因子权重的主观性问题,引入模糊证据权法,对汶川震区岷江流域雁门乡至映秀段,进行滑坡发生后验概率计算。采用修正后验概率模型,来满足模糊证据权法中证据层间的条件独立性假设,以提高预... 为克服滑坡危险度评价中因子边界划分不确定性和因子权重的主观性问题,引入模糊证据权法,对汶川震区岷江流域雁门乡至映秀段,进行滑坡发生后验概率计算。采用修正后验概率模型,来满足模糊证据权法中证据层间的条件独立性假设,以提高预测结果精度。最后按照预测的滑坡点数,完成研究区滑坡危险度区划。通过与野外实际踏勘数据对比,结果显示:75.24%的已知滑坡点处于修正后验概分级中等危险度以上。表明模糊证据权方法,可较为客观准确地对地震滑坡危险度进行区划,适用于预测以自然因素为主导的事件发生概率。 展开更多
关键词 模糊证据权 修正后验概率模型 滑坡危险度区划 汶川 地震滑坡
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模糊证据权法在夏橙产区土地适宜性评价中的应用 被引量：4
3
作者 谢洪斌 杨雪 +1 位作者 谭德军 罗真富 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期693-698,共6页
为解决土地适宜性评价中因子权重选取的主观性和随意性问题,以夏橙产区为例,引入模糊证据权法.评价结果显示:85%的已知适宜点处于修正后验概率分级图的中等适宜级别以上,表明集数据驱动和知识驱动为一体的模糊证据权法与修正后验概率模... 为解决土地适宜性评价中因子权重选取的主观性和随意性问题,以夏橙产区为例,引入模糊证据权法.评价结果显示:85%的已知适宜点处于修正后验概率分级图的中等适宜级别以上,表明集数据驱动和知识驱动为一体的模糊证据权法与修正后验概率模型结合可以客观、准确地对土地进行适宜性评价. 展开更多
关键词 模糊证据权 修正后验概率模型 土地适宜性评价 夏橙
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一种图像纹理分割的小波—像素曲线演化方法
4
作者 周昌雄 于盛林 吴陈 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2005年第2期167-171,共5页
提出了图像纹理分割的小波—曲线演化方法,该方法运用二维小波对纹理图像进行分解,由四个小波系数描述纹理特征,并组成四维小波系数特征矢量图,然后采用最大后验概率模型的曲线演化方法,对特征矢量图进行分割和分类,从而获得原图像纹理... 提出了图像纹理分割的小波—曲线演化方法,该方法运用二维小波对纹理图像进行分解,由四个小波系数描述纹理特征,并组成四维小波系数特征矢量图,然后采用最大后验概率模型的曲线演化方法,对特征矢量图进行分割和分类,从而获得原图像纹理分割结果.实验结果表明,与小波—FCM聚类纹理分割方法相比,该方法对双纹理图像能取得较好的分割效果,分割出的边界连续,并且具有较强的抗噪能力. 展开更多
关键词 图像纹理分割 小波 曲线演化 最大后验概率模型
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高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布 被引量：19
5
作者 宋德娟 张承明 +4 位作者 杨晓霞 李峰 韩颖娟 高帅 董海燕 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期596-608,共13页
精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数... 精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。 展开更多
关键词 高分二号 卷积神经网络 RefineNet模型 最大后验概率模型 冬小麦 空间分布 章丘
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