基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

县域景观特征管理单元划分方法——以武胜县为例

为了解决目前国内景观特征研究多以大尺度为主且以自然条件为基础, 缺少实际管理意义的问题, 尝试从县域层面进行景观特征单元的划分, 并与现有行政管理单元相结合, 提出发展建议。依据武胜县30 m高程、坡度和土地利用数据, 将武胜县域划分为100 m×100 m的栅格网络, 利用 ArcGIS和SPSS进行二阶聚类分析。结果显示, 武胜县可以划分为7类景观特征管理单元, 单元内部自然地理特征相似, 组间差异显著。将武胜县按聚类结果划分为较单一镇域、较单一村域和较复杂村域 3 种不同的管理模式, 并分析较复杂村域的成因, 提出管理策略。最后, 从景观特征保护出发, 对武胜县 7 处建成区提出规划管理建议。     

MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用

利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh_出,Fe■,Fe~(2+)_出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。     

黑龙江省省际迁出人口空间分布及其演变特征

基于2000年和2010年中国人口普查资料及2005年和2015年中国1%人口抽样调查资料数据,测算黑龙江省每五年间迁移到全国其他30个省份的人口迁移选择指数及其变化率大小,分析黑龙江省省际迁出人口的空间分布及其演变特征.研究表明:(1)黑龙江省省际迁出人口分布以北方地区为主且主要集中在环渤海地区,并逐渐向南方地区蔓延,尤其海南省迁移选择指数上升幅度最为明显.(2)黑龙江省迁出人口迁移强度在各地区具有较强的正的空间自相关性,高值集聚区主要集中在东北、华北地区.从2000～2015年集聚区范围逐渐缩小,逐渐向环渤海地区集聚.(3)人口迁移强度变化率在北方地区较小,且始终保持稳定;南方部分地区变化率逐渐递增;西北及内蒙古地区变化率大多呈先减小后增加再趋于稳定的趋势.(4)黑龙江省迁出人口的迁移强度变化率在2000～2005年和2010～2015年间空间关联性不强,在2005～2010年具有较强的正的空间自相关性,其中高值集聚区分布在陕西、甘肃、宁夏地区,低值集聚区分布在天津地区.     

改进均值漂移算法的焊缝特征点识别分析

对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能.     

中国煤中金属元素成矿区带

从煤中提取锗、镓等金属已经取得实质性进展,煤逐渐成为多种战略性金属矿产的主要来源,但对煤中金属元素矿产资源尚缺乏系统的矿床学理论支撑.本文在以往煤中金属元素矿产资源研究成果的基础上,结合野外实地调查,总结了煤中锗、镓、锂、稀土资源矿化特征,并以丰富的煤中金属高异常点、区域构造背景及演化、地层沉积环境特征、煤层煤质特征等为依据,将全国煤中锗、镓等金属元素矿产资源划分为7个成矿区带,进而讨论了各成矿区带地质特征,为煤中金属元素矿产资源研究提供地质理论依据.     

基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。     

边界监督多重集典型相关分析

多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性.     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。