一种基于TSP-KNN的事件相关故事单元检索算法

在传统的基于内容视频检索的方法中,由于视频的领域较宽,视频的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义鸿沟,常导致检索效果不佳．本文认为更有现实意义的做法是,以含有比镜头更多语义信息的事件相关故事单元为检索单位,通过提取事件相关媒体中的文本信息并利用机器学习方法自动建立事件类的模型,从而提供概念化的故事单元查询方式．本文提出了组合特征选择方法和一种二阶段修剪KNN：TSP-KNN,组合特征选择方法相对于MI方法更适合事件相关故事单元的检索．二阶段修剪KNN先对训练集进行修剪,然后再用KNN训练得到分类器,该方法解决了样本混叠以及多中心分布问题．实验结果表明所提出的方法是有效的,明显地提高了事件相关故事单元的检索性能．

延安市城区TSP中主要金属元素的源解析研究

文章采用AAS法对延安市城区5个采样点TSP样品中12种主要金属元素的含量进行分析测试。应用富集因子法分析了每个金属元素的富集程度及在不同采样点的空间分布特点,判断出各金属元素的人为来源和自然来源的可能性;对主要金属元素的相关性进行分析;应用因子分析法得出12种金属元素的主要来源及其贡献率。

塔里木盆地区域沙尘气溶胶特征分析

沙尘天气是塔里木盆地地区常见的天气现象 ,对大气沙尘气溶胶的分析表明 ,沙尘暴期间 ,沙尘气溶胶浓度远大于非尘暴期间。由于两地地理环境的差异 ,沙尘暴期间 ,策勒站细颗粒质量百分比呈下降趋势 ;阿克苏站细颗粒质量百分比呈上升趋势。说明尘暴期间由于当地沙尘源丰富 ,细粒物质较多 ,当风速达到起沙风速时 ,细粒物质迅速被携带到高空 ,成为沙尘气溶胶的主要来源。阿克苏站大气气溶胶中Al等元素在不同高度的谱分布呈单峰型 ,浓度最大值出现在 4 .7- 7.0 μm范围内 ,说明当地大气气溶胶颗粒主要来源于地表沙源。富集因子分析表明 ,阿克苏站和策勒站沙尘暴和扬尘天气的各地壳元素含量均高于浮尘和背景大气 ,而且能见度愈小 ,高出的比例愈大 ;各种沙尘天气发生时 ,均以亲地元素的浓度为最高。

巷道掘进粉尘综治措施及水封爆破降尘研究

通过分析矿山矿尘可能造成的危害,从主动减尘和被动防尘两个方面概述了国内外矿尘的综治措施。结合贵州某磷矿的平硐开拓工程,采用水封爆破方式,对地下矿山的粉尘综合治理进行了现场试验。研究结果表明,采用1支水封袋爆破时的平均TSP含量比无堵塞条件下爆破时分别降低了44.2%、51.5%;采用2支水封袋比采用1支水封袋时平均TSP含量降低了13.2%。