PAT1003

还是没明白题意, 瞎写啊.

#include <stdio.h>

int docheck (char *);

int main () {

    int line,i;
    scanf("%d",&line);
    char checkpat[line-1][200];

    for (i=0;i<line;i++) {

        scanf("%s",checkpat[i]);

    }

    for (i=0;i<line;i++) {

        if (docheck(checkpat[i])) {
            printf("YES\n");
        } else {
            printf("NO\n");
        }
    }
    return 0;
}

int docheck (char * patform ) {

    int count_a=0;
    int count_b=0;
    char * k;


    char * t=patform;

    int i=0;


        if (*t!='A' && *t!='P') {
            return 0;
        } else if (*t=='A') {
                        t++;
            if ( *t!='P' ) {
                 return 0;
            } else {
                t++;
            }

        } else {
              t++;
        }

         while ( *t!='T' ) {
                if (*t=='A') {
                    t++;
                    count_a++;
                } else {
                    return 0;
                }

         }
         t++;

         if (*t=='\0') {
            return 1;
         } else {
                while ( *t!='\0' ) {
                    if (*t=='A') {
                        t++;
                        count_b++;
                    } else {
                        return 0;
                    }

                }
         }
         if (count_a == count_b) {
            return 1;
         } else {
            return 0;
         }
}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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