摘要：随着各种网格服务的积累和版本升级,知识网格平台中知识发现算法和辅助决策模拟模型日益增多,如何快速发现和定位满足用户需求的网格服务,是制约平台服务质量的重要因素。对网格服务模型进行有效描述,并最终形成统一的网格服务模型元数据标准,是推进网格服务模型广泛共享的有效手段。因此,在对建立网格服务模型元数据标准的必要性进行简要分析之后,文章给出了网格环境中服务模型元数据的基本框架和内容,采用二级元数据模型对包括标识信息、权限信息、运行条件、参数信息、分类信息、内容信息、参考信息等7个方面的模型元数据进行定义与说明;随后采用可扩展标记语言(XML)作为描述语法对网格服务模型元数据进行组织和管理,并对基于B/S结构的网格服务模型元数据管理模块设计与实现进行介绍。最后,将网格服务模型元数据管理模块紧密集成到研究小组现有的地理知识网格服务平台GeoKS-G rid中,实现网格服务模型的规范化管理,并对网格服务模型元数据的网格工作流制定、执行和调度,进行了初步的研究与探讨。

摘要：以统计的近 40年冰雹资料为基础 ,分析了黑龙江省冰雹天气分布规律及近年冰雹气候特征变化。利用天气系统背景、卫星云图、不稳定因子以及雷达回波等指标 ,为人工防雹天气时机选择和作业方案设计提供了综合预警指标 ,为省级防雹预警系统提供了新的更接近实况的科学预警依据。

摘要：分析阿基米德蜗杆的造型特征,详细介绍了在Pro/E环境下蜗杆特征参数驱动模型的创建过程。通过二次开发工具Program编程的方法实现模型的参数化造型,用户只需按提示输入相应的特征参数即可生成新的模型,从而实现了蜗杆的参数化设计和修改,减少了设计者的重复劳动,提高了设计效率。

摘要：高质量的地物类别提取是大量地学应用的基础。现有的基于像素的分类方法没有充分挖掘多光谱遥感图像中的上下文关联信息,且分类后的标签图像容易产生破碎。为了提升高分辨率遥感图像的分类精度,本文提出一种基于上下文感知网络和超像素后处理的多光谱图像分类方法。该方法利用新设计的卷积神经网络模型来更好地学习多光谱图像中的空间上下文信息。超像素后处理使用小区域分割和投票的策略来合并结构上关联的区域,以避免破碎标签的产生。本文方法在高分一号卫星数据上进行测试,并与6个分类算法进行比较。实验结果表明本文方法在精度和视觉效果上都优于比对算法。另外,对基于新模型分类后的结果进行超像素后处理,不仅减少了分类结果的破碎度,也进一步提升了图像的分类精度。