基于决策树方法的遥感影像分类

以齐齐哈尔市辖区为研究区域,利用分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区的决策树模型.用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法（Maximum Likelihood Classification,MLC）进行对比.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.24％和0.77,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,有较好的分类效果.     

广义积分的应用——分数布朗运动的数值逼近法

分数布朗运动(fBm)具有自相似性,它是布朗运动的推广,在很多领域有着重要的应用.就微积分教学中的广义积分,结合分数布朗运动模型(FBM)的建立,以第1类广义积分(无穷限)的形式,用离散逼近的方法,通过对核函数的改变,成功地模拟分数布朗运动.这是基于曼德尔布莱德建立的最初的分数布朗运动模型而改进的简单离散模型,此模型的精确度比原来的模型要高.在微积分教学中可以作为广义积分的应用举例.研究表明,当记忆充分大,计算就更加精确,记忆不小于5倍的时间步长时模拟才比较准确.所用到的广义积分的近似逼近方法,对广义积分教学具有启发性的指导作用,创新了积分理论教学.     

用MCEM加速算法估计多序列无根树最优分支长度

系统发育树是通过对生物序列的研究来推测物种的进化,其核苷酸替代模型通常假设序列进化为完全数据,但现实中很难满足此假设,针对此事实,该文运用MCEM加速算法对序列长度假设不变,但存在缺失的情形下做出了Jukes-Cantor模型下含缺损数据的DNA序列构建无根树最佳分支长度的参数估计,并说明了MCEM加速算法比EM算法更有效.     

基于EM算法的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型的参数估计

计数数据广泛应用于医疗、生物和保险等诸多领域.泊松回归模型与负二项回归模型是分析这类离散型数据的重要模型.在实际计数中往往会出现相对于泊松分布或负二项分布过多的零,称之为零膨胀现象.分析此类数据的常见方法是零膨胀泊松(ZIP)回归模型和零膨胀负二项(ZINB)回归模型.但是,如果非零观测值过度分散并且具有相关性,则参数估计可能会出现严重偏差,导致传统的ZINB模型不能对其进行很好的拟合.提出了一种具有随机效应的多水平零膨胀负二项混合效应回归模型,并利用极大似然估计的EM算法对多水平零膨胀负二项混合效应回归模型进行参数估计.     

广义岭估计在植被盖度定量评价中的应用

引入了广义岭估计的方法,明显的改善了线性回归方法的缺陷,克服了变量间由于存在复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响,提高了估测精度.运用广义岭估计参数的迭代算法,以影响荒漠化程度的主要因子植被盖度进行研究.     

分类回归树算法在机械故障诊断中的应用研究

智能诊断是当前故障诊断领域的一个重要发展方向.本文结合数据挖掘技术,提出了一种故障诊断模型,首先通过异常检测方法去除数据集中的异常数据,然后通过分类回归树算法实现故障的诊断预测,实验结果对比与直接进行诊断预测,精度有了很大提高.     

植物群落野外调查工具中点象限器

植物群落的野外调查是植被研究的基础工作,无论是植被类型的划分,还是植被区划都必须以植物群落的野外调查成果为基础,而植被研究(分类、区划等)对于自然区划、农业区划、土地类型、土地资源生态系统等的研究是至关重要的科学依据。植物群落的野外调查一直根据传统的“样方法”进行。近年来,国内外介绍了群落调查     

树木径向生长研究方法及进展

在全球气候变暖的背景下,树木年轮宽度与气候变化间的响应关系逐渐进入研究者的视野.大兴安岭地区位于欧亚大陆的气候敏感区和气候脆弱区,是中国纬度最高和增温最快的地区.同时地处寒温带明亮针叶林的南缘,地下存在多年冻土层.所以大兴安岭地区对气候具有独特的区域变化,在树木年轮宽度与气候变化的响应研究中以该地区作为研究区更具有研究意义.主要综述了树轮气候学的研究背景、树木径向生长的研究方法、气候变化对树木径向生长影响的研究进展,重点分析大兴安岭地区树木径向生长的研究情况.为未来树轮气候学的研究发展方向上提供依据,在气候变化对森林植被的影响和预测未来全球变化对陆地生态系统的影响等方面有重要的理论意义.     

哈尔滨市PM2.5浓度空间分布模拟

基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染物的高分辨率空间分布.以哈尔滨市为例,研究了基于土地利用回归模型(Land Use Regression,LUG)的大气PM2. 5浓度高分辨率空间分布模拟.采用双变量相关分析识别出与PM2. 5浓度相关性最高的800 m缓冲区耕地、2000 m缓冲区水体、500 m缓冲区污染源、5000m缓冲区人口、3000 m缓冲区居民区与PM2. 5相关性最强5个影响因子.将这5个因子与月平均气温、平均风速、降水量进行多元逐步线性回归,相关系数R2达到0. 9849,F检验统计量为82. 76 (p=0. 01),均方误差为0. 48μg/m3.在研究区建立均匀的格网点(5km×5km),利用得到的土地利用回归模型计算每个格网点的PM2. 5的浓度值,利用空间差值的方法,得到研究区高分辨率的PM2. 5空间浓度模拟图.     

基于AVHRR和MODIS NDVI数据的黄土高原植被覆盖时空演变分析

黄土高原自退耕还林还草工程实施以来,区域植被覆盖发生了很大变化.为有效监测其变化程度,基于像元一元线性回归模型,利用该地区2001~2014年MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据对1982~2006年GIMMS NDVI数据进行扩展.扩展数据通过了一致性检验,获得1982~2014年长时间序列植被NDVI数据集,分析该地区近33年植被NDVI的时空变化特征.研究结果显示:33年间黄土高原植被NDVI年际整体呈现显著的增加趋势,区域植被覆盖空间分布差异明显.其中南部和西部大部分地区植被覆盖轻微退化,中部地区植被覆盖基本不变,内蒙古边界、甘肃兰州以及陕西榆林等地区的植被覆盖均呈改善趋势.研究区各坡度等级植被覆盖良好,各坡度植被覆盖变化程度由强到弱依次为28°、20°~28°、14°~20°、9°~14°、4°~9°.其中黄土高原中部的坡地植被改善效果最为明显,甘肃与青海的交界处以及陕西南部、山西部分地区坡地植被覆盖呈轻微改善趋势.     

基于rbcL蛋白质序列的石斛属植物系统发育研究

以生物分类的数学模型和生物演化的数学模型为基础,探讨25种石斛属植物rbcL蛋白质序列的系统发育关系．用MATLAB7．1构建NJ系统树和UPGMA系统树,用MEGA4．1构建MP系统树,并进行系统发育分析,为研究石斛属植物的系统发育提供蛋白质序列方面的证据．     

物种种性漂移的生物信息论基础

提出了生物信息论——以数字化技术研究和描述生物遗传信息的结构、变化、传递和表达成生物性状全过程的科学，建立了生物信息的结构、变化、传递和表达模型，定义了用于生物信息论研究的若干概念，分析了物种种性漂移的生物信息论之基础。     

基于广义线性模型的晶圆缺陷数据建模及仿真

晶圆缺陷数据是具有相邻空间关系的二维空间离散数据,通常会表现出一定的空间相关性。为了研究这类数据的空间分布和空间结构对空间信息的影响,以具体晶圆缺陷数据为例,基于泊松分布建立广义线性混合模型,并对空间相关项的协方差进行3种不同的空间建模,利用蒙特卡洛牛顿拉弗森算法进行估参,其中引用Metropolis-Hastings算法对空间相关项进行抽样。借助AIC指标,说明广义线性混合模型能够很好地模拟晶圆缺陷数据的分布特征,而且针对晶圆缺陷数据分布的稀疏程度,可调整模型从而得到更好的拟合效果。     

韶关市PM_(2.5)影响因素分析和预测研究

随着人们生活水平的不断提高,环境问题已成为备受关注的热点话题,其中最为突出的就是PM_(2.5)造成的雾霾天气.因此对环境中PM_(2.5)产生的影响因素进行分析和浓度的预测研究显得非常必要.从韶关市环境气象官方网站和天气网收集了2014-10-01至2015-05-31的相关数据,并对原始数据进行相关性分析、主成分分析和独立成分分析,建立多元回归模型,研究分析了PM_(2.5)与其他影响因素之间的关系.结合时间序列改进简单的回归模型,得到向量自回归平均模型.经过比较检验,认为向量自回归平均模型是最为理想的预测模型.     

1998—2019年青岛市植被覆盖度规律及对气候变化的响应

为研究青岛市近年来的植被覆盖度变化规律并探讨其对温度、降水等气候因子的响应过程,本文基于1998—2019年Landsat卫星影像,利用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法,获取了青岛市近21年植被覆盖度的变化规律;同时结合气象站点数据记录,对植被覆盖度、温度和降水等气候因子的相关关系进行分析.结果表明,青岛市夏...     

膜生物反应器处理制药废水控制与建模(英文)

对淹没式膜生物反应器(SMBR)处理中药废水进行了中试研究,并基于ASM1号模型建立了膜生物反应器内有机物和氮同步处理的数学模型.根据SMBR反应器内污泥的生化特性和污水特性对ASM1号模型进行了修正.采用1阶偏微分方程组表示了SMBR反应器内有机碳和氮的转化过程,并利用MATLAB软件应用模型对不同溶解氧浓度条件下的MBR处理过程进行了模拟.结果表明:模拟值和试验值符合较好,模型中采用的参数可较好的描述有机碳和氮的转化过程.模型可用于评价处理效果和模拟操作过程,并为优化SMBR设计和运行参数提供参考.     

自相关条件下自回归模型建立的预选条件

利用广义差分法消除自相关影响,依据克莱姆法则分析基于自相关的自回归模型建立的预选条件,获得了自相关条件下线性自回归模型与8种非线性自回归模型建立的预选条件.     

(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷性能预报的支持向量回归模型

将支持向量回归方法用于(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷的配方性能关系研究中,分别建立了(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷介电常数和损耗角正切的支持向量回归模型,并与逆传播人工神经网络、多元线性回归模型进行了比较.用留一法分别检验了支持向量回归、逆传播人工神经网络和多元线性回归3种不同模型的预报能力,结果表明:上述3种模型对于(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷介电常数的留一法预报的平均相对误差分别为1.083%、1.632%、1.931%,对于损耗角正切的留一法预报的平均相对误差分别为0.999%、1.746%、1.414%.因此,支持向量回归模型的预报能力较好,可望在陶瓷配方设计中的多变量、非线性问题和小样本体系中发挥较好的作用,为新型介电陶瓷的性能预报和配方优化提供一条全新可靠的途径.     

基于LDA与距离度量学习的文本分类研究

提出了一种基于隐含狄利克雷分布(LDA)与距离度量学习(DML)的文本分类方法,该方法利用LDA为文本建立主题模型,借助Gibbs抽样算法计算模型参数,挖掘隐藏在文本内主题与词的关系,得到文本的主题概率分布.以此主题分布作为文本的特征,利用DML方法为不同类别的文本学习马氏距离矩阵,从而较好的表达了文本之间的相似性.最后在学习到的文本间距离上,利用常用的KNN及SVM分类器进行文本分类.在经典的3个数据集中的实验结果表明,该方法提高了文本分类的准确率,并且在不同的隐含主题数目参数下能体现较好的稳定性.     

30年来图们江跨国界地区土地利用/覆盖动态变化研究

以图们江跨国界地区为研究范围,采用1976年、1991年、2000年和2010年4期遥感影像,应用分类决策树法(Classification and Regression Tree,CART)进行土地利用/覆盖分类,进而利用单一土地利用动态度、综合土地利用动态度、土地利用相对变化率、土地利用相对变化度等方法对4期土地覆盖分类结果图进行了动态变化分析.结果表明,研究区内林地和草地为主要的土地覆盖类型,其次为耕地.其中,混交林在林地中占有相当大的比重,旱地在耕地中占有较大比重.1976-2010年,图们江地区土地利用/覆盖各类型面积变化幅度巨大,其中面积增加最多的是旱地,其次为建设用地,针叶林减少面积最多.单一土地利用动态度表明,针叶林面积在逐渐减少,建设用地一直在增加.中朝俄3国土地利用差异很大,且朝鲜一侧的土地利用变化剧烈程度大于中国和俄罗斯,俄罗斯一侧的土地利用变化程度最小.