摘要：本发明公开了一种用于深层网数据集成的数据源选择方法。本发明方法首先基于查询接口语义特征并结合本体库，选择与用户查询相关度较大的深层网数据源；接着通过数据源的质量评估模型对数据源的质量进行评估，最后根据质量评估情况质量较高的数据源，最终得到与客户查询相关度大且质量较高的数据源集。相比现有技术，本发明方法能够提高深层网页查询的准确度，同时降低信息冗余，提高查询效率。

摘要：本发明公开一种基于快速相似度的PageRank方法。该方法将PageRank算法和改进的汉明距离相似度算法相结合，提出一种新的网页排序方法。PageRank算法是一种单纯研究网页链接的算法，容易出现主题漂移的问题。针对这一问题本算法提出了两点改进：①结合汉明距离相似度算法，计算检索词和网页文本的相似度，提高搜索的查准率。②为提高搜索的查全率，需改进汉明距离相似度算法，增加搜索检索词的同义词，扩大搜索的范围。根据上述两点，得到快速相似度PageRank算法的计算公式，从查全率和查准率两方面满足搜索的要求。

摘要：本发明公开一种基于TM影像的水体信息提取方法，包括如下步骤：将7个波段的文件进行数据融合，然后设置合适的边缘处理办法进行影像数据的拼接；再利用栅格化的目标区域的边界，对前述拼接好的影像数据进行裁剪；针对TM影像的波谱信息建立水体信息提取模型；针对提取出的水体信息中的山体阴影噪声，建立噪声去除模型。此种水体信息提取方法可利用LandsatTM卫星影像，尽可能精确地提取水体信息，为后续科研提供基础水文信息。

摘要：本发明针对上述现有凸壳算法存在的不足，提供了一种基于多核架构的计算凸壳的并行算法，包括以下步骤：（1）找到初始点集合的初始不完全凸壳，其各边用逆时针方向的有向边表示；（2）根据初始不完全凸壳对点集合进行分类，找出各条有向边的所有外点；（3）迭代地并行地生长初始不完全凸壳中的每一条有向边；（4）删除最终所得凸壳上的非凸壳顶点。本发明有效地对原算法进行了优化从而充分节省了运算资源。并对原算法中点集分类过程和迭代过程进行了并行扩展，充分利用了多核处理器的并行计算资源；更进一步通过并行、串行的自适应选择来控制并行任务粒度以控制并行加速比，并消除了可能产生的瓶颈。

摘要：本发明提供了基于Snake模型的云拓扑变换检测方法。所述方法采用粒子系统模拟生成云的序列图像，提取第一帧云图的初始轮廓，并使用Snake模型对该轮廓进行Snake变形，获取云图的目标轮廓，用前一帧云图的目标轮廓来初始化下一帧云图的轮廓；使用Snake模型对初始轮廓曲线进行Snake变形，使其收敛到图像中云团的目标轮廓位置；通过判断Snake轮廓曲线是否发生了分裂或者合并拓扑变换，来实现云的拓扑变换检测。本发明方法引入球体来模拟云的轮廓，通过改变球体的个数，可以实现不同形状的云的三维可视化。同时结合粒子系统，通过系统中每个粒子的运动来模拟云的动态效果；对预测短时强降水、冰雹、大风等灾害性天气具有很强的现实意义。

摘要：本发明提供了基于Delaunay三角网的气象要素插值评估方法。所述方法对区域观测站的气象要素数据进行特定规则取样或者随机取样；使用二维凸壳并行算法建立气象要素的Delaunay三角网；对气象要素数据进行Delaunay三角网的变分辨率空间插值，得到气象要素空间分布；根据逆向工程的方法思想，对气象要素在时空分布进行近似反求，从而得到区域尺度上的气象要素数据。本发明方法在传统的气象要素插值方法的基础上，根据空间插值能够保留原来观测数据不变和在效率与准确度之间的权衡的实际应用要求，将整个网格的偏差和平滑度控制在一定的阈值范围内，从而得到更精确的气象要素数据。

摘要：本发明一种基于分类和关联分析的漏洞数据挖掘方法，将公告中HTML格式的最新漏洞信息自动转换成规整的漏洞记录数据库中，并且建立漏洞信息管理系统，通过数据库(DB)接口对数据库中的漏洞记录信息进行事务操作；根据漏洞数据库中的记录信息，提取漏洞特征向量；利用已提取的多维特征向量，并采用K-邻接矩阵文本分类算法将漏洞文档模型进行自动分类，对每一类的漏洞信息进行数据挖掘与知识发现；把分类模型按各个指标对分类结果进行评价或解释，并以可视化的方式呈现给用户。利用Apriori关联规则挖掘算法对各组漏洞分类提取关键字，形成频繁项集，进而运用挖掘算法产生关键词间的关联规则；最后找出漏洞数据之间隐含的关联关系。

摘要：本发明公布了一种基于地理信息系统的气象服务效益评估方法。该方法综合运用神经网络法、层次分析法、结构方程法、灰色系统法统计分析方法，利用相应的社会统计数据和调查数据，进行气象服务效益的分析与评估。该方法以地图数据库和遥感数据为基础地理数据，利用人口数据、灾害损失数据、气象水文专题数据，基于GIS技术和数据库技术，采用集中管理维护的设计模式，对研究区域内的水文信息、人文信息、气象信息进行统一的控制和管理。本发明实现图文并貌一体化的维护管理、综合查询、空间分析、专题地图、模拟分析和气象服务效益评估功能，提高气象服务效益评估的信息化水平和辅助决策能力，为气象水文管理和气象服务效益评估提供辅助决策依据。

摘要：本发明公布了一种基于经验模态分解和数值集合预报的短期气候预测方法，本发明使用数值集合预报技术与均生函数逐步回归模型相整合的方式，并结合了经验模态分解(EMD)这种处理数据序列的新方法，首先将非平稳的气候数据序列分解成平稳的、多尺度特征的本征模态函数分量(IMF)，再对每一个IMF使用集合预报与逐步回归分析相结合的方式构建不同的预报模型，最后线性拟合成预报结果。使用本发明的系统进行短期气候预测时，用户可以根据实际数据需要截取指定的序列长度和预报长度，并且针对性的选取集合预报过程中的预报模型参数。本发明相对于直接预测和单一预测方法，对于气候的变化趋势以及突发性气候具有更好的预报能力。

摘要：本发明公布了一种基于经验模态分解和支持向量机的气候时序预测方法，属于短期气候预测领域。本发明首先通过经验模态分解算法进行时间序列的预处理，分解成若干个本征模态函数分量和一个趋势分量，这些分量更能准确反映原序列的变化，并保留时间序列本身特征；接下来通过时间序列预测方法对每个分量进行相空间重构，再分别构建不同的支持向量机回归模型进行预测，将各分量预测的结果线性组合成原序列的预测结果。本发明的优点在于借助经验模态分解算法进行时间序列的平稳化处理，在保留时间序列本身特征的基础上减少序列间的干扰或耦合信息，使得预测的准确率更高，特别适合处理逐年降水或温度变化的非平稳气候时间序列。