考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

二维欧氏空间内线性凸区域概念的PAC学习算法

实例空间X的一个子集规定一个概念,表现为一个函数c:X→{0,1}。给定X上一个分布D,可能近似正确(PAC)学习算法的目的是基于独立同分布样本S,由算法产生一个近似函数hS,以高概率保证它与目标函数c的误差不超过给定误差值。如果存在这样的算法其样本复杂性及时间复杂性受多项式界,则认为目标概念可以有效PAC学习。本文讨论二维欧氏空间上有界线性凸区域定义的目标概念的学习理论和方法,证明了有界线性凸区域定义的目标概念是有效PAC可学习的,其方法可以推广到n维欧氏空间上由超平面界定的有界凸区域对应的目标概念学习。     

论克拉维乌斯的二重双假设法求解公式的一致性

意大利数学家斐波那契(Fibonacci,C. 1170-C. 1250)在《计算之书》(Liber Abaci,1202)中首次利用多重双假设法求解多元线性方程组问题,成为之后三百多年欧洲数学家处理此类问题的标准算法。德国数学家克拉维乌斯(Clavius,1538-1612)在《算术实践概要》(Epitome Arithmeticae Practicae,1583)中运用二重双假设法求解三元线性方程组问题时,发现了求解公式的一致性,开始对斐波那契的方法做出重要简化。该文通过对比二者求解的异同,对克拉维乌斯的方法如何简化运算给出了量化分析,解释了克拉维乌斯双假设法求解公式一致性的数学原理,并进一步提出,他可能是基于对4个特殊三元线性方程组问题的计算结果进行分析和归纳,从而发现了求解公式的一致性。     

浙江省众创空间运行效率评价与发展策略研究

作为互联网时代新型的、开放式的创业支持平台,众创空间已成为浙江省整个创新创业生态系统的重要组成部分。浙江省众创空间发展态势良好,与广东、江苏等一同进入了全国先进行列。浙江工商大学魏建良教授带领的课题组全面调研了浙江省众创空间的发展现状,对全省415家众创空间的运行绩效进行了评估,在此基础上,提出加快推进浙江省众创空间建设的对策建议。     

概率论的一个强大数定律

给出了概率论中一个强大数定律,拓广了辛钦强大数定律的适用范围.     

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.     

基于POI数据的贵阳市服务业空间格局及其影响因素

基于贵阳市中心城区178 749条POI数据,采用核密度分析、平均最近邻分析和区位熵分析,从服务业整体和分行业方面,探讨贵阳市服务业空间分布格局及其影响因素.研究发现:①贵阳市中心城区服务业已基本形成"双核多组团"的结构,极化成核现象显著,呈现出核心—边缘的空间结构;空间上整体呈"Y"型分布形态,主要分布在交通网络中心性好和地势低平的地区;②服务业分行业视角下,不同类型服务业的数量和集聚程度差异有统计学意义;存在明显的核心—边缘空间结构,具体分布模式呈现3种类型;专业化功能区差异明显,在城市边缘更易于形成专业化集聚区;③交通、地形、人口、城市规划是影响服务业布局的主要因素.最后从规划视角提出城市服务业布局优化的策略,对山地城市规划具有指导意义.