重尾ON_OFF源模型生成自相似业务流研究

重尾ON/OFF源模型生成自相似业务流研究

作者：胡严， 张光昭

作者单位：中山大学,电子与通信工程系,广东,广州,510275

刊名：

电路与系统学报

英文刊名：JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS

年，卷(期)：2001,6(3)

被引用次数：35次

参考文献(6条)

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3.Marl E.Crovella;A.Bestavros Self-Similarity in World Wide Web Traffic Evidence and Possible Causes 1996

4.Walter Willinger;Vern Paxson;Murad S Taqqu Self-Similary and Heavy Tails: Structural Modeling of Network Traffic 1998

5.Walter Willinger;Murad S Taqqu Self-Similarity Through High-Variability: Statistical Analysis of Ethernet LAN Traffic at theSource Level[外文期刊] 1997(01)

6.Mark E Crovella, Lester Lipsky .Long-Lasting Transient in Simulations with Heavy-Tailed Workloads 引证文献(35条)

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2010(7)

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3.李振基金会现场总线的建模与仿真[期刊论文]-电脑知识与技术 2009(31)

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12.付方发.张庆利.王进祥.喻明艳.孙玉峰支持多种流量分布的片上网络性能评估技术研究[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报 2007(5)

13.刘星成.何莉.余顺争网络可用带宽的高精度测量算法[期刊论文]-电子学报 2007(1)

14.余仲寒.黄琼.吕翊OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响[期刊论文]-重庆邮电大学学报（自然科

学版） 2007(1)

15.张冬梅.王韬.侯景辉网络流量自相似性产生原因的分析[期刊论文]-科学技术与工程 2006(17)

16.高晓娟.容晓峰.钟联炯基于自相似通信量的p-坚持CSMA/CD协议仿真[期刊论文]-计算机工程与应用 2006(25)

17.刘星成.莫其明网络可用带宽测量算法IGI的实现和改进[期刊论文]-小型微型计算机系统 2006(3)

18.刘星成.莫其明网络可用带宽测量算法IGI的实现和改进[期刊论文]-小型微型计算机系统 2006(3)

19.温倩3G系统分组域业务源模型的研究与应用[学位论文]硕士 2006

20.刘芳丢包率层析成像及在混合主动网下的实现[学位论文]硕士 2006

21.朱龙杰基于QoS的多媒体无线蜂窝网呼叫允许控制仿真研究[学位论文]硕士 2006

22.甄皓琮无线多媒体网络中具有QoS保证的动态资源分配与优化研究[学位论文]硕士 2006

23.张丹丹无线多媒体通信网络中的呼叫允许控制策略研究[学位论文]硕士 2006

24.程臣双嵌入式以太网技术在变电站自动化系统中的应用研究[学位论文]硕士 2006

25.张连明.陈志刚.邓晓衡高速网络环境下突发通信量生成算法研究[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(36)

26.刘安丰.陈志刚.曾志文.陆文彦主动接纳策略的Web集群多维QoS目标优化调度算法[期刊论文]-小型微型计算机系统 2005(6)

27.吴在军.胡敏强.杜炎森变电站通信网络实时性能仿真分析[期刊论文]-电力系统自动化 2005(8)

28.LIU An-Feng.CHEN Zhi-gang.LONG Guo-ping Research on Fault Tolerant Scheduling Algorithms of Web Cluster Based on Probability[期刊论文]-武汉大学学报（英文版） 2005(1)

29.王先涛基于Alpha稳定分布的FARIMA自相似模型[学位论文]硕士 2005

30.王先涛基于Alpha稳定分布的FARIMA自相似模型[学位论文]硕士 2005

31.张爱萍.赵明旺网络中的流量模型[期刊论文]-武汉科技大学学报（自然科学版） 2004(2)

32.赵沈红基于小波分析的网络流量模型[学位论文]硕士 2004

33.吴在军变电站内部通信网络与系统的研究[学位论文]博士 2004

34.胡严.张光昭.张国清RAAR:多媒体流在Internet上传输的一种TCP-Friendly拥塞控制机制[期刊论文]-计算机学报 2003(4)

35.罗俊.李乐民.许都测试交换结构性能的仿真信源实现[期刊论文]-电子科技大学学报 2003(3)

本文链接：https://www.wendangku.net/doc/939762155.html,/Periodical_dlyxtxb200103015.aspx

农业非点源污染预测模型

第23卷第5期2007年5月农业工程学报 T r ansactions of the CSA E V ol.23　N o.5M ay 2007 农业非点源污染预测模型研究进展 王少丽1,2,王兴奎1,许　迪2 (1.清华大学水沙科学教育部重点实验室,北京100084;　2.中国水利水电科学研究院水利研究所,北京100044)摘　要:农业非点源污染是一种间歇发生、随机性、突发性、不确定性很强的复杂过程,因此,模型化研究一直是非点源污染研究领域的一个核心内容。该文回顾了农业非点源污染预测模型的发展,简要阐述了国外农田尺度和流域规模尺度农业非点源污染模拟模型的功能和研究进展,对中国非点源污染预测、模型发展及存在问题进行了论述,提出从农业生产和水环境保护的角度去探讨污染物运移特征和定量预测模型,结合3S 技术,并考虑非点源污染的不确定性将是今后非点源污染模型研究的主要内容之一。 关键词:农业非点源;污染;预测模型;地理信息系统 中图分类号:X 592 文献标识码:A 文章编号:1002-6819(2007)5-0265-07 王少丽,王兴奎,许　迪.农业非点源污染预测模型研究进展[J ].农业工程学报,2007,23(5):265-271. Wang Shaoli,W ang Xing kui,Xu Di.A dv ances in the predictio n mo dels of ag ricultural non-point so urce pollution [J ].T r ansa ct ions of t he CSA E,2007,23(5):265-271.(in Chinese with English abst ract) 收稿日期:2006-08-15　修订日期:2007-02-12 基金项目:国家自然科学基金重点项目(50639040);水利部“948”计划技术创新与转化项目(C T200404) 作者简介:王少丽(1963-),女,江苏无锡人,教授级高工,博士生,主要从事农田灌排理论与技术、农业水环境保护方面的研究。北京中国水利水电科学研究院水利研究所,100044。Email:s haoliw @iw h https://www.wendangku.net/doc/939762155.html, 0　引　言 近年来,随着工业点源污染控制水平的提高,非点源污染已经成为水环境污染的主要来源。在各种非点源污染引起的水环境污染问题中农业非点源污染最为普遍,并构成当今世界水质恶化的第一大威胁,农业非点源污染具有影响因素多、发生的随机性大、危害范围广、污染物排放种类和数量不确定、污染负荷时空差异性显著等特点,使得农业非点源污染的研究与防治工作比点源污染更为困难。 农业非点源污染是由化肥、农药、畜禽粪便,以及水土流失经降雨径流、淋溶和农田灌溉回归水进入水体而造成的。影响农业非点源污染的因素众多,如土壤质地、土地利用类型、施肥种类及方法和时间、耕作方法、降雨强度和降雨量等。采用常规的监测手段定量估算某一时段内非点源污染负荷量,受客观条件的限制而难以大面积采用,因此,模型化研究一直是非点源污染研究领域一个活跃的分支。目前,利用模型对非点源污染问题进行模拟研究是广泛使用的方法之一,一方面对非点源污染机理的进一步认识促进了非点源污染模型的快速发展;另一方面模型的发展又加强了非点源污染机理的进一步认识。利用数学模型可以有效解决非点源污染的随 机性和观测点的不确定性,可以模拟各类非点源污染的形成、运移、输出等过程,从而为地表水资源的合理开发和利用提供决策依据,并使地表水环境保护措施的实施 更加科学化和定量化。 1　农业非点源污染预测模型的发展 描述农业非点源污染预测的模型可大致分为3大类:经验性模型、确定性(机理)模型和随机模型。经验性模型不考虑溶质运移的机制或动力学特征,如早期的非点源污染模型研究始于土地利用对河流水质产生影响的认识,其方法往往依据因果分析和统计分析来建立统计模型,并以此建立污染负荷与流域土地利用或径流量之间的统计关系[1],这类模型对数据的需求比较低,表现了较强的实用性和准确性,但是由于它们难以描述污染物运移的路径与机理,使得这类模型的进一步应用受到了较大的限制。自20世纪70年代中后期以来,随着对农业非点源污染物理化学过程研究的深入和对其运移过程的广泛监测,机理模型逐渐成为非点源污染模型开发的主要方向,即依据达西定律和连续原理建立的对流-弥散方程,对整个系统及其内部发生的复杂转化运移过程进行定量描述,评估土地利用的变化及不同的管理技术措施对污染负荷和水质的影响,通常由降雨径流过程(水文过程)、土壤侵蚀过程和化学物质转化运移3个主要过程组成,其中著名的有综合水文、侵蚀和污染物运移过程的农田尺度模型CREAM S ,GLEAMS ,LEACHM ,DRAINMOD-N ,RZWQM ,EPIC 等,这些 模型在美国和加拿大广为应用,对于指导农业生产,减少农业活动对水体的污染起着积极的作用。20世纪90 265

基于深度学习的图像字幕生成方法研究

基于深度学习的图像字幕生成方法研究 发表时间：2019-02-28T15:08:21.577Z 来源：《基层建设》2018年第36期作者：王珊珊 [导读] 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。 华风气象影视技术中心北京 100000 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。 关键词：深度学习；图像字幕；生成方法 1图像字幕生成概述 图像字幕生成是继图像识别、目标定位、图像分割后又一新型计算机视觉任务。在计算机视觉发展的初期，研究者们尝试利用计算机程序来模拟人类视觉系统，并让其告诉我们它看到了什么，这也就是最基本的图像识别。继图像识别之后，人们又提出更高的要求，即在识别的基础上确定目标在图像中的位置或将其从图像中分割出来。但是，上述任务都是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去，它既没有描述出图像中各个对象的关系，也没有给出图像中正在发生的事情。为此，图像字幕生成应运而生，图像字幕生成方法也开始逐渐产生、发展并不断成熟起来。上个世纪七十年代，研究者们认为要让计算机理解它所看到的是什么东西时，必须像人眼一样具有立体视觉。在这种认知的情况下，研究者们希望把物体的三维结构从图像中恢复出来，并在此基础上再让计算机理解和判断。到了八九十年代，研究人员发现要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构，而是靠物体所具有的一些表面或局部特征。例如，当计算机识别一个苹果时，假设计算机事先知道苹果的形状纹理等特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将看到的物体的特征与先验知识库中的特征进行匹配。如果能够匹配，计算机就可以被认为理解了这个物体。随后，研究者们又利用这些特征，设计各种分类器来达到理解图像的目的。在计算机理解图像的基础上，研究者们又设计不同的算法来实现目标定位、图像分割、简单的图像字幕生成。其中，传统的图像字幕生成方法就是在得到图像里面的不同物体的基础上，采用自然语言处理技术通过一些检索的方法生成对应的字幕描述。 2基于深度学习的图像字幕生成方法研究 深度学习是机器学习（ML）领域中的一个新的研究方向，它的概念来源于人工神经网络（ANN）的研究，其实质就是通过构建机器学习模型和利用海量的训练数据，来逐层变化特征，以提升分类或者预测的准确性。同传统的机器学习方法一样，深度学习也有监督学习和无监督学习之分，不同学习框架下建立的学习模型也是不同的。 2.1基于卷积与循环神经网络的图像字幕生成 2.1.1基于卷积神经网络的图像特征提取 图像特征提取是指计算机经过一系列算法将一幅原始RGB图像转化成一个特征向量或一个特征矩阵，该向量或矩阵就在其空间中代表了这幅图像。图像特征一般包括低级特征和高级特征。常见的低级特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。低级特征的优点是计算简单直接，缺点是对图像敏感，不能反映图像本身所包含的对象信息。图像的高级特征是指该特征包含了一定的语义信息，利用该特征可以更加容易地识别该图像所包含的内容。本文将利用最先进的卷积神经网络结构进行图像特征提取，常见的有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等，这些网络在ImageNet图像分类比赛（ImageNet是由美国斯坦福大学计算机视觉实验室建立的，目前世界上最大的图像识别数据库）中可以达到与人类相媲美的优异结果。本文同大多数计算机视觉应用一样，将采用在ImageNet数据集上预训练好的卷积神经网络，然后通过迁移学习的方法将其用于图像字幕生成任务。对于上述任何一个卷积神经网络可以将其简化成如下图的结构： 2.1.2基于循环神经网络的语言建模与生成 图像可以通过卷积神经网络转变成含有高级语义信息的特征向量。类似的，对于句子也要将其转换成向量才能方便后续处理。一般的，句子往往是由很多个单词组成，将每个单词转变成成一个有意义的词向量比向量化整个句子处理起来更加灵活。有了词向量以后，句子则可以通过一系列按顺序排列的词向量表示。为了能表示出所有字幕，本章将字幕集出现过的所有单词组成一个集合，并将该集合形象化地称为“字典（V ocabulary）”。对于字典里的所有单词，可以将其按顺序排列，并将其序号作为其唯一索引。假设字典的大小为V，即字典共包含V个单词。对于每一个单词，为了方便可以将其进行独热（One-hot）编码，即用长度为V的向量S表示，该向量除了单词对应的索引位为1以外其余全部为0。one-hot编码只是给出了单词的唯一索引信息，想要将其应用在其他任务中就必须将其特征向量化，即word2vec （Word to Vector）。常见的word2vec模型有CBoW（Continuous Bag of Words）模型、Skip-grams模型，采用这些模型就必须单独将其在语料库上训练，这同样会导致模型不能进行端到端训练。近些年，研究证明循环神经网络是一种非常适合该任务的时序模型，它不仅可以根据语句的上下文信息完成word2vec，还可以非常方便地生成新的句子。 2.2基于注意力机制模型的图像字幕生成 2.2.1图像特征提取 上一节的图像字幕生成模型所提取的图像特征是来自卷积神经网络最后的全连接层，它是一个一维向量。因此，它只包含了图像全局的语义信息，而丢失了图像内容之间的位置信息。对于图像的卷积运算来说，它有一个很好的特点，就是卷积的结果能够保留输入图像大致的位置信息。因此，不含有全连接网络的卷积神经网络同样具有这个性质。根据上述思想，为了将每个特征向量与二维图像内容的位置

非点源污染产出估算方法研究

非点源污染产出估算方法研究 李丹，郝振纯，薛联青 河海大学水资源环境学院，江苏南京（210098） 摘要：根据非点源难以在其源头处监测的特点，对非点源污染的产出估算方法进行了初步探讨，提出在已有监测资料的基础上，利用成熟的数学模拟技术反演非点源污染负荷，从而分析得到非点源在流域的分布概况，其结果既可作为非点源污染模型应用的基础资料，同时也能指导非点源污染控制。论文以实例论证了该方法的可行性。 关键词：非点源污染，产出估算，反演 1. 引言 随着城市污水处理率的提高，点源污染控制技术已经比较成熟。然而在水体污染中占比重较大的非点源污染却仍是一大难题。至今国内外尚无成熟和标准化的控制和监测技术1。非点源污染发生的随机性、排放的间歇性以及污染负荷的时空变化大等特点决定了其监测、控制和处理都相当困难而复杂2。 国外对非点源污染的研究真正起步于60年代。首先在美、英、日等一些发达国家率先开展，随后在世界各地逐渐受到重视。40多年来，西方国家在这方面的研究工作从概念、研究方法到新技术应用，管理手段逐步发展，已经相对完善。相比而言，我国对非点源污染的研究起步就晚得多。北京城市径流污染及20世纪80年代初全国湖泊、水库富营养化调查和河流水质规划的研究标志着我国开始了真正意义上的非点源污染研究。此后，我国的非点源污染研究开始变得活跃。刘枫3于1988年对流域非点源污染量化识别进行了初步研究，并成功应用于于桥水库流域；李怀恩等4-5以非点源污染物的迁移转化机理为基础，从宏观角度和较大尺度上直接研究野外实际流域的非点源污染发生过程与特点，建立了次暴雨非点源污染负荷数学模型，并在相关流域做了验证；朱萱等6（1985）通过研究农田暴雨径流污染特征及污染物输出规律提出了采用统计技术的区域径流－污染负荷模型。 到目前为止，虽然在非点源污染定量化研究方面已经做了大量工作并有了一定进展，但是真正能在实践中推广应用的成果并不多见。大部分是引进并改造国外已有的非点源污染模型7-10，然后这些模型对资料的要求太高，且需要率定大量的参数，根据我国目前的现状，非点源污染试验与监测条件都达不到国外的先进水平，几乎没有系统的长系列非点源污染监测资料，从而限制了这些模型的应用并造成研究上的困难及计算结果的不精确、不可靠。鉴于此，本文尝试利用已有的水质监测资料和成熟的水质数学模型来反演非点源污染负荷，通过分析确定非点源污染在流域的分布概况，以此作为非点源污染模型运行的基础资料。这不仅对模型的实际应用具有指导作用，同时也有利于区域面源污染的控制和管理，对少资料或无资料区域非点源污染模拟和预测具有重要意义。 2. 思路与方法 2.1思路 传统上按污染的发生类型将水环境污染源分为点源（point source）和非点源（non-point source）。点源通常具有固定的排放位置，集中排放，如工业废水、污水处理厂的出水以及生活废水等。非点源则是向环境中排放不连续且不能由一般的污水处理方法获得水质改善的

城市非点源污染模型研究进展

第31卷第10期2010年10月 环境科学ENVIRONMENTAL SCIENCE Vol.31，No.10 Oct.， 2010城市非点源污染模型研究进展 王龙，黄跃飞，王光谦 （清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京 100084） 摘要：回顾了城市非点源污染模型的发展历史，分析了能够模拟城市非点源污染的7个国外模型（SWMM 、STORM 、SLAMM 、HSPF 、DR3M-QUAL 、MOUSE 和HydroWorks ）的特点、适用性和局限性，介绍了国外城市非点源污染模型不确定性研究方法和成果以及城市非点源污染分析概率模型，总结了国内城市非点源污染模型的研究成果.指出国外城市非点源污染模型在污染物累积和冲刷、 泥沙和污染物运移、污染物的生化反应等方面模拟能力不足，而国内城市非点源污染模型多是经验模型，模拟面积较小，模拟精度较差.提出未来城市非点源污染模型研究应提高泥沙和污染物的模拟能力，探索无资料和不完全信息下城市非点源污染的模拟和预测， 加强城市非点源污染随机性模型的研究，发展城市非点源污染模型与GIS 的耦合应用.关键词：城市非点源污染；累积；冲刷；生化反应；不确定性；研究进展 中图分类号：X52 文献标识码：A 文章编号：0250- 3301（2010）10-2532-09收稿日期：2009-12-15；修订日期：2010-04-01基金项目：国家重点基础研究发展规划（973）项目（2005CB724202）； 优秀重点实验室基金项目（50823005）作者简介：王龙（1983 ），男，博士研究生，主要研究方向为城市非 点源污染模型， E-mail ：wanglong08@https://www.wendangku.net/doc/939762155.html, Review of Urban Nonpoint Source Pollution Models WANG Long ，HUANG Yue-fei ，WANG Guang-qian （State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering ，Tsinghua University ，Beijing 100084，China ） Abstract ：The development history of urban nonpoint source pollution models is reviewed.Features ，applicability and limitations of seven popular urban nonpoint source pollution models （SWMM ，STORM ，SLAMM ，HSPF ，DR3M-QUAL ，MOUSE ，and HydroWorks ）are discussed.The methodology and research findings of uncertainty in urban nonpoint source pollution modeling are presented.Analytical probabilistic models for estimation of urban nonpoint sources are also presented.The research achievements of urban nonpoint source pollution models in China are summarized.The shortcomings and gaps of approaches on urban nonpoint source pollution models are pointed out.Improvements in modeling of pollutants buildup and washoff ，sediments and pollutants transport ，and pollutants biochemical reactions are desired for those seven popular models.Most of the models developed by researchers in China are empirical models ，so that they can only applied for specific small areas and have inadequate accuracy.Future approaches include improving capability in fate and transport simulation of sediments and pollutants ，exploring methodologies of modeling urban nonpoint source pollution in regions with little data or incomplete information ，developing stochastic models for urban nonpoint source pollution simulation ，and applying GIS to facilitate urban nonpoint source pollution simulation. Key words ：urban nonpoint source pollution ；buildup ；washoff ；biochemical reaction ；uncertainty ；research advance 城市非点源污染是指城市屋面、路面和其它地面污染物在降雨径流的淋溶冲刷作用下以广域、分散的形式进入河湖引发的水体污染.目前，随着城市点源逐渐得到有效控制，非点源污染逐渐成为城市水环境保护面临的首要问题.美国环境保护署（USEPA ）的调查报告指出， 1988年城市暴雨径流引起的污染是河流水质恶化的第四大因素和湖泊水质恶化的第三大因素， 1992年则分别是第三大因素和第二大因素.欧洲和其它国家也得到了大致相同的结论［1］ .在我国，随 着城市化进程的快速发展， 城市非点源污染也逐渐成为影响河流湖泊水质的主要因素之一. 国内外众多学者对城市非点源污染的研究主要包括2个方面：定量化研究和控制管理研究.城市非点源污染的控制管理研究主要是在美国学者提出的最佳管理措施（best management practices ，BMPs ）的基础上，结合实际情况制定各种非点源污染控制管理措施，削减和控制非点源污染.制定城市非点源污 染控制管理措施的前提是准确把握城市非点源污染的时空分布特征及负荷大小，而城市非点源污染模型是城市非点源污染特征研究的重要工具和手段，因此成为目前城市非点源污染的研究热点之一.利用城市非点源污染模型，可以进行不同时间、空间尺度污染物的模拟，量化非点源污染负荷，识别非点源污染风险， 确定非点源污染重点治理区域，合理规划城市排水管网，分析土地利用变化对城市水环境的影响，制定科学合理的非点源污染治理措施，并评价各种措施的治理效果.1 城市非点源污染模型的发展 目前，城市非点源污染模型经历了经验模型、机

【CN109933661A】一种基于深度生成模型的半监督问答对归纳方法和系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910266295.X (22)申请日 2019.04.03 (71)申请人 上海乐言信息科技有限公司 地址 200030 上海市徐汇区番禺路1028号 数娱大厦8楼 (72)发明人 褚善博　沈李斌　 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度生成模型的半监督问答对归 纳方法和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度生成模型的半 监督问答对归纳方法和系统，该方法包括以下步 骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据 中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模 型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根 据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方 法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所 述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述 问答对评价方法中。通过以上方式能够进行自动 化的问答对归纳，极大减少了人工参与并获取高 质量的问答对。权利要求书4页 说明书13页 附图3页CN 109933661 A 2019.06.25 C N 109933661 A

权　利　要　求　书1/4页CN 109933661 A 1.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 2.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤： 通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对； 通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分； 根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对； 通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 3.根据权利要求1所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对评价方法使用的半监督学习方式训练的深度生成模型可采用序列到序列（Sequence to Sequence）的深度生成模型，如，基于Transformer的Sequence to Sequence模型，和基于LSTM和GRU等的 encoder、decoder的sequence to sequence模型，还可采用统计机器翻译中用到的生成模型。 4.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型参数设置为：multi-head的数量设置为8，encoder和decoder中layer为6，进一步地，所述模型的输入端使用预训练的字向量拼接所述字的位置向量，进一步地，使用word2vec训练字向量，字向量维度设置为100。 5.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述半监督学习方式训练的深度生成模型采用的可采用自学习(Self Learning)的半监督方法、基于EM（Expectation Maximization）算法的生成式半监督方法以及基于图的半监督学习等。 6.根据权利要求5所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述采用自学习方式训练的基于Transformer的Sequence to Sequence模型训练步骤进一步包括： 通过问答对生成方法从训练用对话数据中获得训练数据，进一步，从中采样，其中，采样部分数据标记为“未审阅有效问答对”，生成数据集De，剩余部分标记为“未审阅问答对”，生成数据集Dw； 通过人工审阅过程对所述“未审阅有效问答对”数据集De进行审核，得到高质量的问答对数据集Dc； 使用所述数据集Dc与所述数据集Dw作为训练数据，采用所述自学习方式对所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型进行训练。 7.根据权利要求6所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对生成方法可通过基于启发式规则实现，执行步骤进一步包括： 将训练用对话数据中问题语句和回复语句按照长度过滤，筛选出满足长度条件的对话语句； 按照位置顺序，分别判断每个回复语句在所述对话语句中是否位于两个问题语句之间，或者是否紧接最后一个问题语句且位于所述对话语句的结束句处，若是，寻找对应回复 2

基于IFC标准的建筑结构模型的自动生成

土木工程学报ＣＨＩＮＡＣＩＶＩＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＪＯＵＲＮＡＬ 第４０卷第２期２００７年２月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．２Ｆｅｂ． ２００７ 基于ＩＦＣ标准的建筑结构模型的自动生成 邓雪原 张之勇 刘西拉 （上海交通大学，上海２０００３０） 摘要：当前，在各种商业软件盛行的环境下，设计单位最紧迫的问题是要解决本单位各专业之间的信息交互，而在这些信息交互中，建筑与结构专业的信息交互最为急需。针对这一需要，本文介绍了现今国际上建筑信息模型的数据共享与交换的ＩＦＣ标准，分析了建筑模型与结构模型信息的组成与特点，研究了通用建筑结构有限元模型的表达方法，建立以ＩＦＣ标准为基础，通过建筑模型自动生成符合多种结构分析与设计软件的结构模型的基本方法。通过实例验证本研究方法的实用性与可行性，结果表明本方法为各种设计软件间信息的共享与交换提供了一种通用解决方案，为企业内部实现建筑设计集成化提供了技术保障。最后，文章讨论了该研究方向中基于ＩＦＣ标准的建筑模型的结构构件偏心、节点连接、荷载处理等方面的问题和后续研究方向。 关键词：计算机辅助建筑设计；建筑结构模型；集成化建筑设计；有限元模型；数据交换；ＩＦＣ标准中图分类号：ＴＵ２０１．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－１３１Ｘ（２００７）０２－０００６－０７ ＡｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌｆｒｏｍＩＦＣ－ｂａｓｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌ ＤｅｎｇＸｕｅｙｕａｎＣｈａｎｇＴｓｅ?ＹｕｎｇＰＬｉｕＸｉｌａ （ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｎｅｏｆｔｈｅｃｏｍｍｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｄｅｓｉｇｎｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｎｄｄａｔａｓｈａｒｉｎｇｗｉｔｈｏｕｔｒｅｌｙｉｎｇｏｎｍａｎｕａｌｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｖａｒｉｏｕｓｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇｄｅｓｉｇｎ．Ｏｆｔｈｅｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｎｄｓｈａｒｉｎｇ，ｔｈａｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎｓｉｓｔｈｅｍｏｓｔｃｒｉｔｉｃａｌｏｎｅ．Ｒｅａｌｉｚｉｎｇｓｕｃｈａｄｅｍａｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅＩＦＣｓｔａｎｄａｒｄｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓｏｆａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｓ．ＡｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅＩＦＣ－ｂａｓｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｇｅｔｈｅｒｗｉｔｈａｎｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅ．ＴｈｅｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓａｇｅｎｅｒａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｈａｒｉｎｇａｎｄｅｘｃｈａｎｇｅｂｅｔｗｅｅｎｍｕｌｔｉｐｌｅＣＡＡＤａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄｅｓｉｇｎｓｏｆｔｗａｒｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｂｕｉｌｄｉｎｇｄｅｓｉｇｎａｐｐｒｏａｃｈｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ａｎｕｍｂｅｒｏｆｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｅｒｅｌａｔｅｄａｒｅａ，ｓｕｃｈａｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｍｅｍｂｅｒｏｆｆｓｅｔｓ，ｃｌｅａｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｎｅｃｔｅｄｊｏｉｎｔｓ，ｌｏａｄｉｎｇｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅＩＦＣ－ｂａｓｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌ，ａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｗｉｔｈｓｏｍｅｄｅｔａｉｌｓｆｏｒｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｗｏｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＡＡＤ；ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｍｏｄｅｌ；ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｂｕｉｌｄｉｎｇｄｅｓｉｇｎ；ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓ；ｄａｔａｅｘｃｈａｎｇｅ；ＩｎｄｕｓｔｒｙＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＣｌａｓｓｅｓ（ＩＦＣ）Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｅｎｇｘｙ＠ｓｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ 应用计算机辅助建筑设计（ＣＡＡＤ），解决建筑设计过程中的建模、空间表达、数据计算、优化分析、工程制图等，提高工作效率，给建筑业带来了巨大的经济效益。市场上出现了大量的建筑绘图软件（ＡｕｔｏＣＡＤ、天正、理正等）、结构分析与设计软件（ＰＫＰＭ、ＥＴＡＢＳ、ＳＡＰ２０００、ＳＴＡＡＤ等）、给水排水、暖通空调及工程概预算等软件。由于这些应用软件都 是针对设计过程中的某一阶段或某一专业独立研制的，尽管各应用软件都基于同一个建筑模型，却因为缺乏共同的数据标准，而不能交换与共享数据模型，成为建筑工程集成化设计技术发展的瓶颈。集成化建筑设计系统（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＢｕｉｌｄｉｎｇＤｅｓｉｇｎＳｙｓｔｅｍ，以下简称为ＩＢＤＳ）曾经在２０世纪８０～９０年代是计算机辅助建筑设计领域一个十分活跃的课题。为了克服在结构设计、施工中大量数据交换的低效率和部门之间的分隔，美国斯坦福（Ｓｔａｎｆｏｒｄ） 大学从１９８８年开始进 行的ＣＩＦＥ计划是一个突出的代表［１］。他们当时准备投 作者简介：邓雪原，博士，讲师收稿日期：２００６－０４－０３

非点源污染研究综述

非点源污染研究综述 随着人类经济活动深入发展，水环境污染问题已成为全球性问题。非点源污染造成大量泥沙、氮磷营养物、有毒有害物质进入江河、湖库，引起水体悬浮物浓度升高、有毒有害物质含量增加，溶解氧减少，水体出现富营养化趋势，不仅直接破坏水生生物生存环境，导致水生生态系统失衡，而且还影响人类的生产和生活，威胁人体健康。因此，在点源污染控制水平达到一定程度后，非点源污染的严重性逐渐表现出来，非点源已成为导致水环境污染的重要原因。 1 非点源污染基本介绍 非点源污染亦称面源污染，是相对于点源污染而言的一种水环境污染类型，其定义是指溶解的或固体的污染物从非特定的地点，在降水或降雪的冲刷作用下，通过径流过程而汇入受纳水体，并引起水体富营养化或其它形式的污染。非点源污染的主要来源包括水土流失、农用化学品过量施用、城市地表累积物、畜禽养殖和农业与农村废弃物等。 非典源污染从其产生机制来看，主要可分为三个过程：径流形成的过程、径流冲刷地面及形成土壤侵蚀的过程和泥沙及氮磷污染物进入水体的过程[4]。各种类型的下垫面在降雨的作用下产生径流并对土壤产生侵蚀作用，大量的泥沙与附着的氮磷污染物及可溶性氮磷污染物进入水体，从而产生非点源污染。 2 非点源污染模型的研究历程 2.1 国外非点源污染模型的研究 2.1.1 初期经验探索阶段 早在20世纪60年代，单纯的依靠点源污染控制无法从根本的改变水质，所以人们开始转向非点源污染的定量研究，能够简便地计算出流经出口的污染负荷，表现了较强的实用性和准确性，因而得到了广泛的应用，但是此类模型对数据的需求能力低，难以描述污染物迁移的路径和机理。 2.1.2 机理模型发展阶段 美国在全国范围内开展了大规模非典源污染调查与研究，提出了一些有影响的非典源污染模型。随着对非点源污染模型的进一步研究，机理模型逐渐成为非点源模型开发的主要方向，其中有城市暴雨径流污染的STORM、SWMM、模拟农业污染的ARM以及流域模型HSPF等。SWMM模型是美国环保局为设计和管

流域非点源模型发展与应用

流域非点源模型发展与应用 摘要：本文首先介绍了非点源污染的特征以及进行非点源模型模拟的必要性，然后介绍了非点源模型的应用目的以及常用的流域非点源模型，最后以SWAT模型为例，详细的讲述了它的原理、数据输入和率定参数和方法，以及黑河（莺落峡）流域的非点源模拟实例。 关键词：非点源模型 SWAT模型黑河流域 引言 非点源污染是指时空上无法定点监测的，与大气、水文、土壤、植被、地质、地貌、地形等环境条件和人类活动密切相关的，可随时随地发生的，直接对大气、土壤、水构成污染的污染物来源。与水环境有关的非点源污染主要包括大气干湿沉降、暴雨径流、底泥二次污染和生物污染等。由于非点源污染的形成过程受区域地理条件、气候条件、土壤结构、土地利用方式、植被覆盖及降水过程等多因素影响，具有随机性大、分布范围广、形成机理复杂、潜伏性强、发生滞后和管理控制难度大等特点，成为地表和地下水质不断恶化的重要因素，是世界各国普遍面临的环境问题。在我国，虽然点源问题还远没有解决，但很多水体，尤其是作为旅游地和水源地的湖泊、水库，非点源的污染已经占到很大的比例。一些研究表明，北京密云水库、天津于桥水库、安微巢湖、云南滇池和洱海、无锡太湖、上海淀山湖等水域，非点源污染的比例已超过点源污染，成为主要的水体污染源。 [1]由此可见，开展非点源污染模拟及防控技术研究已可不容缓。 1.非点源污染的特征 与点源污染相比，非点源污染发生的机理复杂，影响因素众多，具有许多显著不同的特点。 1.1时间上的随机性和间歇性 非点源污染的发生主要受降雨径流过程的影响，而降雨过程受复杂的气象因素控制，具有随机性。这使得非点源污染的发生也具有随机性，不能够认为控制；另外，在不同的年份和季节，非点源污染负荷变化很大。 1.2空间分布上的广泛性 与点源污染不同，非点源污染没有特定的排放口，是在流域尺度上发生的，即流域的任何一块受到人为因素干扰的土地上都有可能产生非点源污染。 1.3发生机理的复杂性 非点源污染的发生与传输机理涉及了多个学科的研究范畴，主要包括水文学、水力学、土壤学等，发生机理的复杂性远远超过了点源污染。这些对非点源污染的监测、模拟模型的建立和非点源污染的控制提出了巨大地挑战。 1.4污染物组成和负荷的不确定性 非点源污染负荷不仅随不同的土地利用类型、土壤性质等改变，和降雨类型、

非点源污染模型

城市非点源污染模型 城市非点源污染是指城市屋面，路面和其它地面污染物在降雨径流的淋溶冲刷作用下以广域，分散的形式进入河湖引发的水体污染。目前，随着城市点源逐渐得到有效控制，非点源污染逐渐成为城市水环境保护面临的首要问题。随着城市化进程的快速发展，城市非点源污染也逐渐成为影响河流湖泊水质的主要因素之一。 城市非点源污染模型的发展 目前，城市非点源污染模型经历了经验模型机制模型与GIS耦合应用3个发展阶段。随着计算机和GIS 技术的快速发展，GIS 被广泛应用于城市非点源污染的模拟和预测，初期GIS只是被用于提取城市非点源污染模型所需要的地形河网土地利用等输入数据，属于GIS与城市非点源污染模型的松散耦合。到20世纪90年代后期，BASINS ( better assessment science integrating point and nonpoint source )等一些大型非点源污染模型系统集成了GIS，形成操作系统平台，可提取模型输入参数，并具有数据查询空间分析和地图输出功能，实现了GIS 与城市非点源污染模型的紧密耦合. 与GIS的耦合应用，使城市非点源污染模型的参数提取更加准确和方便，也使模型的模拟预测效果有很大的改进，对机制型模型的发展起到了巨大的推动作用。 国外城市非点源污染模型简介 国外欧美发达国家对暴雨径流引起的城市非点源污染重视较早，开发推出了SWMM STORM SLAMM HSPF DR3M- QUAL QQS FHWA MOUSE HydroWorks 等城市非点源污染模型，其中影响较大应用广泛的主要有美国的SWMM STORM SLAMM HSPF 和DR3M- QUAL 模型以及欧洲的MOUSE 和HydroWorks 模型。 7 个常用城市非点源污染模型特点适用性和局限性 项目SWMM STORM SLAMM HSPF DR3M-QUA L MOUSE HydroWorks 时间尺度场次、连续场次场次场次、 连续 场次场次、连 续 场次、连续 空间尺度城市城市城市城市、 流域 城市城市管 网 城市 污染物累积模型幂函数、指 数函数、饱 和浸润方 程 线性函 数 指数函 数 线性 函数 指数函数线性函 数、指数 函数 线性函数 污染物冲刷模型指数函数、 关系曲线、 场次平均 浓度 指数函 数 指数函 数 径流 比例 指数函数雨滴溅 蚀 雨强和污染 物累积量的 函数 泥沙、污染物运动模型地表、管道地表地表地表地表地表、管 道 地表、管道 污染物不可以不可以不可以可以不可以可以不可以

单目深度估计文献翻译unsupervised monocular depth estimation with left-right consistency

左右（视差）一致的非监督式单目深度估计 摘要 以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。 我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。 1.简介 在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。 在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿

非点源污染负荷估算研究

非点源污染模型的研究进展及运用——以 L-THIA 模型为例
摘 要：计算机模型是极其有效的流域非点源污染模拟和污染负荷估算的定量化工具，为非点源污染 评价、管理和控制提供了可靠依据。文章综述了非点源污染模型的发展概况以及 L-THIA 模型的运 用和不足， 并提出未来非点源污染的量化模型研究及其与量化模型有关的相应参数研究、 模型与 GIS 集成研究将成为未来研究的主流。 关键词：非点源污染模型，研究进程，L-THIA 模型 点源污染和非点源污染一直是水环境质量的两大问题。点源污染主要包括工业污水和城市生活 污水,通常在排污口集中排放,而非点源污染则不同,它没有固定的排放点。 《美国清洁水法(修正案)》 (Leeetal.， 1997)对非点源污染的定义为:污染物以广域的、 分散的、 微量的形式进入地表及地下水体。 水环境非点源污染主要是指降雨(尤其是暴雨)产生的径流,冲刷地表的污染物,通过地表漫流等水文 循环过程进入各种水体,引起含水层、湖泊、河流、水库、海湾及滨岸生态系统等的污染[1]。因此它 与流域降雨过程密切相关，受流域水文循环过程的影响和支配，非点源污染的发生具有随机性。污 染物的来源和排放点不固定，污染负荷的时间和空间变化幅度大，监测、控制和处理困难而复杂的 特点。 目前,非点源污染已经成为水环境的首要的污染源。在奥地利北部地区,非点源污染对环境的负 荷量远远大于点源污染的负荷量。在丹麦的 270 条河流中 94%氮负荷、52%的磷负荷由非点源污染 引入。荷兰农业非点源提供的总氮和总磷分别占水环境污染总量的 60%和 40% ~50%。德国某一流 域也因过量使用化肥导致河流中的磷浓度超过 2mg/L,美国的水体污染物 60%来源于非点源污染。在 中国,非点源污染也很严重。云南洱海、山东南四湖的非点源负荷占总负荷的 60% ~80%;太湖非点 源污染负荷占总负荷的 40% ~60%。同时中国的大部分湖泊都面临着水体富营养化的威胁,这些威胁 的主要来源是非点源污染[2]。
1. 非点源污染研究方法
1.1 野外实测 非点源污染研究的关键是能否获取必要的基本数据（包括背景资料和降雨径流监测数据） 。早期 的研究工作中，几乎所有的资料全部都依赖与野外实地监测。但是，由于非点源是一种间歇发生的， 随机性、突发性、不确定性很强的复杂过程，所以基础数据收集工作的劳动强度大、效率低、周期 长、费用高，而且往往由于数据资料缺乏或可靠性差等原因，影响污染负荷的估算精度。当前，野 外实地监测仍是非点源污染研究中不可缺少的一种手段，但它在多数情况下仅是一种辅助手段，主 要用于各类模型的验证和模型参数的校正。在野外实测中，多数采用综合试验法和源类型划分法。 1.2 人工模拟试验 随着对降雨机理的深入研究，人工布雨器能够模拟出各种类型的自然降雨，因而可以在人为控
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