减贫驱动乡村转型与发展的耦合类型及形成机理

区域减贫过程中，乡村地域系统的外缘要素强势介入，驱动乡村转型与发展水平剧烈演变.该研究基于人地关系地域系统和推拉理论模拟乡村地域系统要素流动推拉情景，借此构建脱贫攻坚驱动乡村发展与转型评价指标体系，量化测度乡村发展与转型演化过程、耦合类型及形成机理.结果表明：改革开放以来我国乡村地域系统要素外流可划分为加速增强、增速减缓、逐渐减弱三个阶段，对应着乡村地域快速衰退、逐步稳定、转向复兴的过程；脱贫攻坚驱动下，乡村发展和转型沿秦岭－淮河一线存在显著南北空间差异；脱贫县乡村发展与转型耦合形成了6种地域类型，其中高发展与高转型类型仅占18.2%，是乡村地域农户生活条件改善及人口转型主导的结果；立足脱贫县差异化的减贫模式，持续激发乡村内核发展动力是脱贫县乡村地域可持续发展的必然途径.     

基于深度置信网络的道岔故障智能诊断方法

传统的道岔故障诊断方法往往依赖于复杂的信号处理过程以及丰富的专家经验，需要对信号进行精确的分段，过程繁琐，不利于现场使用。采用粒子群算法(PSO)优化的深度置信网络(DBN)的方法，直接对道岔功率原始数据提取特征，利用受限玻尔兹曼机（RBM）逐层拟合数据特征同时实现对数据的降维。然后采用极限学习机（ELM）对故障进行分类，提高了诊断的速度。研究结果表明：与PSO优化的支持向量机（SVM）方法相比，准确率提升了4%，达到了96%，所用时间也大大减少。