基于对比学习的终端区相似气象场景识别（英文）

为了提高终端区相似气象场景（Similar weather scenarios,SWSs）的识别准确率,提出一种基于对比学习的SWS(SWS based on contrastive learning,SWS-CL)识别模型。首先,针对对流天气图像特点,设计了一种数据增强方法来增加天气图像样本的数量和质量。接着,设计了一种对比损失函数使向量表征空间中的正样本与锚点样本之间的距离更近,而负样本与锚点样本之间的距离更远,进而基于对比学习技术在无标记样本集上训练得到相似气象场景分类预训练模型。最后,利用少量标记样本对预训练SWS-CL模型进行监督微调,进一步提高SWS-CL模型的性能。在广州终端区气象图像集上的对比实验表明,所提出的数据增强方法能有效提高气象图像集的质量,所提出的SWS-CL模型能取得令人满意的识别精度,且在标签稀少的数据集上具有明显的优势。     

AMS结构飞行件工艺模块的加工工艺

通过采用合理的加工方法和工艺保证措施，解决了AMS空间探测器的铆接成型问题，，保证了32个型腔内壁无损、大小一样。并沿圆周分布均匀，准确向心。     

对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析

准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法。利用卷积神经网络与K-means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K-means算法识别交通流的中心轨迹。对...