高斯扩散模型 高斯扩散模型无y轴y取多少

空气污染是通过什么手段预报的

GB/T 3840-

预报空气污染的手段是使用环保局（PA）空气质量预报与评估系统。

高斯扩散模型 高斯扩散模型无y轴y取多少

高斯扩散模型 高斯扩散模型无y轴y取多少

环保局（PA）空气质量预报与评估系统的含义：

1.Models-1：基于高斯烟羽模型建立，主要为扩散模型（dispersion model）与箱式模型（box model），代表模型有ISC、EKMA

2.Models-2：扩大空间范围，EM算法求解 - M步：并将整体空间细分为网格；增加污染物种类，并加入较为复杂的气象参数与反应机制，使模拟的环境与实际大气较为吻合，代表模型有UAM、CAMx、TAQM、RPM

3.Models-3：在空间范围上扩展到大陆尺度，可同时预报80多种污染物，在预报方法上加入了化学物质和气象要素之间的反馈作用，可将复杂的空气污染情况，包括臭氧、PM、有学物质、酸沉降、能见度等问题综合处理。包括排放模型系统 SMOKE、气象系统 MM5、通用多尺度空气质量模型系统 CMAQ（核心系统） 三个子系统。

GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

而ai就是学习这个过程，学习如何将你搞得乱七八糟的画还原回去。

扩散模型(diffusion model)可以生成高质量的合成图像，尤其当基于某种条件(guidence)时，可以用多样性换保真性。针对基于文本条件的图像合成扩散模型，比较两种不同的指导策略：CLIP指导和无分类器指导。发现后者在照片写实度和标题相似性方面更受评估人员的青睐，并且通常会产生逼真的样本。使用无分类指导的 35 亿参数基于文本条件的扩散模型产生的样本比DALL-E的更受评估人员的青睐，即使DALL-E会使用昂贵的 CLIP 重排。此外，GLIDE(Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing)模型还可以微调进行图像修复，从而实现强大的文本驱动的图像编辑。本文在过滤后的数据集上训练了一个较小的模型，地址：

以下是 考 网整理的《环保知识：选择有利的污染物扩散模式》，希望大家喜欢！

ai绘画底层算法是什么

底层模型是diffusion模型，即扩散模型。

大家对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于目标，另一个峰对应于背景的中心灰度。对于复杂的图像，尤其是医学图像，一般是多峰的。通过将直方图的。通过将直方图的多峰特性看作是多个高斯分布的叠加，可以解决图像的分割问题。可以理解为对于一幅画不断的往上面乱涂乱画，直到这幅画被涂改的面目全非，就2、对方求偏导:好像是乱画的一样。

而在这个过程中，你的每一笔都会产生一副新的画，而这些产生的画，随着你不断乱涂变的混乱。

但这个过程反过来看的话，就好像是你在不断擦除污点，在“画一幅画”。

图像修复的原理是什么

为了满足山区空气污染分析的实际需要,国外一些机构提出了几个简单的山区扩散模式,以便粗略估算山区的地面空气污染浓度.它们实际上是高斯模式在山区的经验推广,基本上仍采用平原的高斯公式和扩散参数体系,只是对不同稳定度时的烟流和起伏地面之间的高度作了一些经验规定.其中比较常用的模式是美国海洋和大气局提出的以高斯公式为基础的NOAA2、我们人为定义了分类个数k。模式.其基本原理为:扩散参数和稳定度分类仍采用平原的P-G-T系统[3,4].在稳定条件下,定烟羽保持其初始的海拔高度不变,地面轴线浓度为

图像修复是指对受到损坏的图像进行修复重建或者去除图像中的多余物体。图像修复者需要采取最恰当的方法恢复图像的原始状态，同时保证图像达到最理想的艺术效果。

常用的方法: 偏微分方程的方法：Bertalmio采用偏微分方程（PDE）的方法进行图像修复，取得了较好的效果。用户需指定需要修复的区域，算法将待修补的区域边界的等值线外部的信息沿轮廓法向扩散到中间待修补的象素上。该算法利用局部颜色的光滑度沿着等值线扩散，考虑了各向异性的扩散，以保证边缘处的边界连续，但该方法计算不稳定。 整体变分方法和基于曲率的扩散模型：整体变分方法(TV，TotalVariational)采用了欧拉－拉格朗日方程和各向异性的扩散，基于曲率的扩散模型(CDD，Curvature-DrivenDiffusion)方法是整体变分方的一种扩展，在扩散过程中考虑了轮廓的几何信息（曲率），可以处理较大的区域，但边界处往往很模糊。 高斯卷积核对图像进行滤波的方法：利用了高斯卷积核对图像进行滤波，能快速地修复破损区域，但该算法仅考虑了破损区域边缘一周的图像颜色值，使得其仅适用于破损区域为2-3个象素宽度的情形。 纹理合成的方法：纹理合成的方法，能较好地去除图像中的大块污斑，但由于算法运行时间不是与掩模区域成正比，而是与图像大小成正比，因此修复时间相对较长。

下列模型不属于毒物伤害模型的是( )。

分析第1个等式：

D解析：

[解析]

根据泄漏物状态和储罐压力、泄漏的方式建立了毒物扩散伤害模型，这些模型分别是：源抬升模型，气体泄放速度模型，液体泄放速度模型，高斯烟羽模型，烟团模型，烟团积分模型，闪蒸模型，绝热扩为解决复杂地形条件下的大气输送扩散问题,许多研究者进行了大量的理论分析和实验研究,提了一些山区扩散模式,它们都是高斯模式在山区的经验推广,基本上仍采用了平原的高斯公式及其扩参数体系,只是对不同稳定度时烟羽和起伏地面之间的高度作了一些经验规定,其模式效能有限,预结果不理想.本文通过不同模式污染物浓度计算结果的比较,并用风洞模拟实验验证,筛选出CTDM式是一个能满足实际应用需要的、实用性较强的先进山区扩散模式,具有全面推广的实用价值.散模型和重气扩散模型。

什么是高斯模型,怎样对图像背景建立高斯模型.

2、如果样本是混合而成的，不能明确的区分开，那么就没法直接使用极大似然估计来进行参数的估计。

高斯模1、数据服从高斯分布；型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。

环保知识：选择有利的污染物扩散模式

10分只能帮到这里了

CTDM模式的基本原理：

Stable Diffusion是一种基于潜在扩散的机器学习模型，能够将文本描述转化为高质量的图像。该模型是由CompVis、Stability AI和LAION联合开发的，利用来自LAION-5B数据库子集的512x512分辨率的图像进行训练。Stable Diffusion是一种潜在扩散模型，通过逐步去除随机高斯噪声来生成感兴趣的图像样本，如人脸等。

CTDM模式是以高斯扩散公式为基础的浓度计算公式.该模式首先利用气流过山时的临界分离高度原理,将过山烟羽分解为翻越分量和环绕分量两个部分,同时应用位势流理论[2]求解出过山气流的流线、流速分布和形变因子.在上述工作的基础上采用再初始化技术,将达到山体的烟羽断面分割成若干小块,利用高斯扩散公式计算经过再初始化的烟羽在沿流线输送和扩散过程中在接受点上的浓度.CTDM模式的浓度计算公式按上升分量和环绕分量分别给出.

NOAA模式的基本原理：

hT是计算点地面高于烟囱底的高度,当hT>H时,H-hT取为0,此时地面浓度等于中心的浓度.

通过模式比较和风洞模型实验验证,CTDM模式是一个比较先进的、适用范围比较广的、切合实际的复杂地形扩散模式.

stable diffusion是什么

视频在这

Stable Diffusion算力越强，出图越快。显存越大，所设置的分辨率越高，所以一般的配置电脑还是带不动stable diffusion的，所以还是选择赞奇云工作站，相比传统电脑无需一次性投入大量金钱，还可以随开随用，按需使用，高效助力设计。

套用公式后，我们可以定隐含变量z的分布：Q(z (i) = j)；

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对于无限长线源扩散模式,当风向与线源夹角小于45度时,该采用什么方法计算?

GMM (Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。

在无限长线源扩散模式中，当风向与线源夹角小于45度时，可采用Gifford和Batchelor的方法进行计算。

这种方法利用了一些简化设，如将线源看作点源，定风速恒定、扩散速度恒定等。具体步骤如下：

计算点源浓度分布的解析形式，包括基本解和格林函数。将任意浓度分布分解成若干个点源的叠加，每个点源的贡献可以由解析形式计算得到。根据风向和速度以及空气稳定度等参数，计算每个点源的贡献系数。

将每个点源的贡献系数与该点源的浓度叠加起来得到整体浓度分布。需要注意的是，这种方法只适用于风向和线源夹角小于45度的情况，因为当风向较靠近线源时，线源的扩散程度会受到影响，从而影响浓度分布。若风向和线源夹角大于45度，则应当采用其他方法进行计算。

无限延长线源扩散模式：实际做样本分类的时候，我们把样本X的特征x1~xn分别代入两个公式中，求出来的两个结果分别是：样本X的性别是男、是女的可能性。如果是男的可能性大于是女的可能性，我们就把样本X归入男性的分类。

在无限长线源扩散模式中，可以将线源看作一个源，其释放出的污染物经过扩散作用，随着风向逐渐扩散形成污染云，云上的浓度分布随着距离和时间的变化而发生变化。

在此模式下，一些基本设是必需的，比如：气体在水平方向移动的速度与风速相等，并且不包括垂直方向的上升或下降。气体的扩散过程服从二维高斯分布，且在时间和空间上都是均匀的。

气体的扩散速度仅仅受到扩散系数和风速的作用，并且是恒定的。根据上述设，可以建立数学模型，计算出在不同风向、风速、空气稳定度条件下污染云的浓度分布。在实际应用中，无限长线源扩散模式被广泛用于大气污染物排放源的影响评价和环境监测等方面。

05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM

简单地说，对于一幅图，我们不断往上面随机的加高斯噪声直到数据变为随机噪声。

04 EM算法 - EM算法收敛证明

GMM算法 描述的是数据的本身存在的一种分布，即样本特征属性的分布，和预测值Y无关。显然GMM算法是无监督的算法，常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。

回到昨天说的例子：随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2；

1、如果明确的知道样本的情况(即男性和是分开的)，那么我们使用极大似然估计来估计这个参数值。

我们可以认为当前的1000条数据组成的集X，是由两个高斯分布叠加而成的(男性的分布和女性的分布)。

如果能找到一种办法把每一个高斯分布对应的参数π、 μ、σ求出来，那么对应的模型就求解出来了。

如果模型求解出来后，如何对数据进行聚类？

p(x)： 概率密度函数，k个Gaussian分布线性叠加而成的这个公式求出来的分别是男性和女性身高分布的概率密度，如果把π、 μ、σ都求出来，以后我们可以构建出一个 能够根据样本特征 计算出样本属于男性或女性的可能性。概率密度函数。

∑p(k)p(x|k)： k个某种模型叠加的概率密度函数。

p(k)： 每个模型占的权重，即上面提到的π。

p(x|k)： 给定类别k后，对应的x的概率密度函数。

分析第2个等式： 目标 - 将公式写成高斯分布的样子。

π k ： 即p(k)

p(x;μ k ,∑ k )： 多元高斯(正态)分布。有了观测数据x后，在 给定了条件 下的高斯分布。这个 条件 是 1、第k个分类的均值μ k ; 2、第k个分类的方∑ k ;

深入分析p(x;μ k ,∑ k )的参数：

如果样本有n个特征，所有的特征x1~xn一起服从一个多元的高斯分布(正态分布)，所有特征的均值应该是一个向量 (μ 1 ~μ n )；

μ k ： 第k个分类的情况下(第k个高斯分布的情况下对应的每一列的均值)；μ k = (μ k1 ~μ kn )

∑ k ： 协方矩阵(对称阵)。现在有n个特征，协方矩阵是一个n×n的矩阵。现在我们要算的是：

cov(x1,x1)，cov(x1,x2)，...，cov(x1,xn)

cov(x2,x1)，cov(x2,x2)，...，cov(x2,xn)

....

cov(xn,x1)，cov(x1,x2)，...，cov(xn,xn)

其中， 对角线 cov(x1,x1)、cov(x2,x2)， ... ，cov(xn,xn)中，x1和x1的协方 = x1的方；即cov(x1,x1) = var(x1)；所以 对角线上两个特征的协方 = 对应的特征的方。

协方 （Covariance）在 概率论 和 统计学 中用于衡量两个变量的总体 误 。而 方 是协方的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

协方表示的是两个变量的总体的 误 ，这与只表示一个变量误的 方 不同。 如果两个 变量 的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方就是负值。

理解了公式后，再来看看公式在图像上是如何体现的：

如果样本X只有一个特征x1，在二维的坐标系上的表示出来。特征x1是由n个单变量样本的高斯分布叠加而成的。向量x1 k = ∑ k (x1 (1) ,x1 (2) ,~,x1 (n) )，如k=(男、女)，累加男性分类下的特征高斯分布和女性分类下的高斯分布；

图中 红色曲线 表示原有数据的分布情况，我认为这个原有数据是由多个比较的高斯分布叠加而成的， 蓝色曲线 表示单个单个高斯分布的分布情况。向量x1 = (x1 (1) ,x1 (2) ,~,x1 (n) )；

PS： 蓝1+蓝2=红 体现的就是公式 p(x) = ∑πp(x;μ,∑k)；

在得知数据的特征 x=(x1~xn) 后，如果我们想把数据合理得聚类到一个分类中，我们该如何去计算呢？

既然我已经得到了k个高斯分布对应的概率密度函数(现在设k=3，共3个分类)，将当前特征的x=(x1~xn)代入我们的概率密度函数： p(x) = ∑πp(x;μ,∑k)；

我们分别计算p(蓝1)、p(蓝2)、p(蓝3)，蓝色三条线各对应k分类中的一个，哪个数大，我认为当前的样本该分到哪一类。

GMM算法的两个前提：

问：我们人为定了高斯分布的分类个数k，就类似于我们聚簇时分的聚簇中心个数一样。参数π、μ、σ该如何求出来?

答：和K-Means算法一样，我们可以用 EM算法 来求解这个问题。 GMM也满足EM算法的聚类思想，首先人为得定义了聚类的个数k，从数据特征X中发掘潜在关系的一种模型。而且我还默认数据是服从多个高斯分布的。

GMM算法中的隐含条件是：第k个模型占的权重 - 、 第k个高斯分布的情况下对应的每一列的均值 - 、协方矩阵 cov(xi,xj) - ；因为本质上我们是知道数据原有的分类状况的，只是无法观测到隐含在数据中的这些特性，使用EM的思想可以迭代得求解出这些隐含变量。

对联合概率密度函数求对数似然函数：

对联合概率密度函数求对数后，原本 连乘 的似然估计变成了 连加 的函数状态。

EM算法求解 - E步：

我们认为分布wj (i) = 第i个观测值对应的隐含分类第z (i) 类； = 以(看不见的参数π、μ、∑)为参数的情况下，输入第i观测值的特征x后得到的分类z (i) 类；

M步第1行就是上一章通过化简找到 下界 的那个函数：

1、对均值求偏导:

3、对概率使用拉格朗日乘子法求解:

arcgis作业气体泄漏影响范围分析怎么做

06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现

有个高斯烟羽扩散模型，在环评方面定 GMM 由k个Gaussian分布线性叠加而成，那么概率密度函数如下：的相关导则里有，虽然已经废止了，但也有指导意义。

《大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究》

还有个挑战杯也是研究这个的：