生态足迹理论与江苏生态省建设

生态足迹理论从具体的生物物理量角度研究自然资本消费的空间,从而成为判断区域可持续发展状况的理论之一．江苏省正在大力实施可持续笈展战略,积极推进生态省建设,但在建设过程中也面临一些难题．本文通过对江苏2003年生态足迹的计算与分析,加深了对全省可持续发展状况的认识,从而对生态省建设有若干启示,包括提高生态承载力;控制人口增长、提倡绿色生产与消费,尽可能减少生态足迹;追求集约型城市化,建设生态城市;重视农村生态环境的改善等．     

属性识别理论模型在土壤肥力综合评价中的应用

土壤肥力受到自然因素和人为因素的双重影响,而且评价指标数据集较大属于高维数据,因此对其进行客观的综合评价显得非常困难。运用属性识别理论模型和层次分析法对土壤肥力综合评价进行了研究,结果与模糊综合评价模型的评价结果相一致。运用层次分析法确定评价指标权重系数,避免了权重确定的主观性,同时该模型计算简单,适应于有评价标准的质量评价问题。表3,参12。     

基于机器学习的裂纹识别研究现状及发展趋势

裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容,尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支,其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。本文对基于机器学习的裂纹识别技术的发展情况、研究现状以及典型方法进行详细介绍:首先介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用,并从特征提取算法和应用对象等方面介绍了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)、神经网络、决策树和随机森林等常用的分类器;其次,从网络模型、数据集和应用对象等方面介绍了深度学习方法在裂纹识别领域的应用。同时,本文还对近20年(2000-2020年)的81篇相关文献进行对比分析,认为未来金属裂纹的识别依旧是热门研究,多种算法的混合会逐渐替代单一算法成为今后的发展方向。     

结合区域光流特征的时序模板行为识别

提出一种结合时序模板(运动历史图像和运动能量图像)的小波矩特征和计算视频区域光流特征的方法来进行人体行为识别.小波矩具有平移、旋转、尺度不变性并且具备小波的多尺度特性,能够很好地描述运动历史图像和运动能量图像的形状特征,对于简单的动作识别效果较好,但是它不能体现出动作的速度信息.使用ucas-Kanade光流法计算视频的区域光流能够描述动作的方向和速度特征,弥补了小波矩缺少动作速度信息的不足.结合两种方法描述动作,基于Weizmann数据库所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性.     

全面推进我国生态工业建设步伐势在必行

从可持续发展的角度,对我国目前的工业运作和发展模式进行了分析,指出了其主要的弊端,进一步论述我国全面推进生态工业建设步伐的必要性和紧迫性,并提出了相应的实施策略。     

涠洲岛珊瑚礁生态环境条件初步研究

分析涠洲岛沿岸与珊瑚礁发育关系密切的水温、水深、光照、波浪、海流、潮汐、pH值、盐度、溶解氧、磷酸盐、基岩基底、珊瑚礁块基底、珊瑚砂砾基底、虫黄藻、褐藻等生态环境条件,探讨这些生态变化条件的变化规律,及其对珊瑚生长、发育的影响。     

基于多向Fisher判据分析的间歇过程性能监控

针对传统的间歇过程监控方法,在建模时只利用正常工况下的数据,其故障诊断能力并不令人满意的问题,提出了多向Fisher判据分析(MFDA:Multiway Fisher Discriminant Analysis)方法,用于间歇过程的监控.该算法同时利用正常工况和故障条件下的数据进行建模,其故障诊断能力要优于MPCA(Multiway Principal Component Analysis),在故障检测的同时也实现了故障的诊断.通过对实际工业链霉素发酵过程数据分析,表明该算法是可行的,可以获得较满意的故障诊断结果.     

嗅觉系统神经网络模型字符识别中的应用

Freeman在大量神经生理实验的基础上建立了生物嗅觉系统的非线性神经网络模型,即K系列模型．其中,KⅢ模型是一种混沌神经网络,它的模式识别机制与以往的人工神经网络完全不同,更接近实际生物神经系统的工作模式．研究通过对26个英文字符的学习、识别研究得出,系统相对于传统的神经网络有着很强的学习能力,学习5～6次就能有很好的识别能力,在10次达到最优学习效果,并与真实神经系统学习过程中的倒“U”曲线相对应．     

基于规划识别的主体协作

以共享规划主体协作理论为基础,提出了基于规划识别的主体协作模式,本方法将根据协作主体的行动和偏好,对协作主体的行动规划进行识别．规划识别过程是一个双向的推理过程,正向推理从主体的意图出发,给出初始规划假设的集合;反向推理从协作主体已经采取的行动出发,通过溯因推理进一步对规划假设进行识别．与共享规划模型比较,本方法在不增加通信的前提下将更好地避免协作主体间的冲突．     

Vague集相似度量及其在模式识别中的应用

Vague集自提出以来,由于它在各个领域中的广泛应用而引起众多学者的注意,而相似度量是其中的关键技术．目前虽有多种相似度量的方法被提出,但还没有一个相应的相似度量约束条件标准．在Li(2003)的相关工作之上提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,指出一个相似度量必须满足的约束条件．然后引入两种新Vague集相似度量方法,并证明它们满足这些公理化条件,最后给出一个它们在模式识别的应用实例．