克什克腾旗草原生态保护与建设的实践与经验分析

内蒙古克什克腾旗经过10多年基本草原生态的保护和建设,草原生态环境明显好转,实现了由“整体恶化,局部控制”向“整体遏制,局部好转”的转变。针对草原生态保护与建设的难点,从指导原则、保障体系、具体措施等方面总结克什克腾旗草原生态保护与建设的经验,具有重要的借鉴价值。     

面向SVM的隐私保护方法研究进展

针对未来应用SVM进行数据挖掘所面临的信息安全问题,对隐私保护支持向量机分类规则挖掘方法进行研究,以提高支持向量机进行分类时的数据安全性,同时获得有效结果.分析了支持向量机分类方法的特点和可能面临的安全威胁;对国内外相关研究成果进行了归纳和梳理;重点从数据干扰和数据加密2个角度,给出了支持向量机隐私保护技术的最新研究进展;归纳出目前研究存在的问题和未来研究的趋势.指出了支持向量机隐私保护的研究方向:分布式环境下局部分类器融合隐私保护策略、更高效率的全同态加密方案、保护SVM分类规则的方案以及适用于大数据挖掘的隐私保护SVM技术.     

基于遗传算法优化的支持向量机品位插值模型

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性.     

草原生态文化与内蒙古生态功能区建设

“以人为本”、实现人与自然的“和谐统一”、经济发展要实现“草、畜、水”三要素的有机结合，这是草原生态文化中的核心。草原生态伦理文化，至今仍然植根于蒙古族的价值取向中，这就为保护修复内蒙古生态功能区，提供了文化和心理上的支持。草原生态文化所孕育的草原生态经济系统功能，对我们建设社会主义生态文明，保护修复内蒙古生态功能区，具有重要的启迪作用。生态文明建设、环境建设必须坚持贯彻以人为本的基本理念，把生态环境建设与提高广大农牧民的生活水平结合起来。大力弘扬草原生态文化，把握正确舆论导向，积极营造经济发展与实现“人与自然和谐共进”的舆论环境，对于保护修复内蒙古生态功能区、落实“科学发展观”，具有积极的现实意义。     

草原保护红线工程建设的基本构想

草原保护建设在中国经济社会发展中具有重要的战略地位,草原保护红线工程建设是保障和维护草原生态安全的底线和生命线。从分析草原保护红线工程建设的必要性入手,系统阐述草原保护红线工程的内涵、面临的问题,提出了草原保护红线工程建设的基本构想,包括制定技术指南、建立大数据工程、分区工程、预警体系工程、制度体系工程、保障体系、草原专项和国家级示范区工程,提出尽快启动和实施草原保护红线工程等六点建议,以实现草原生态、产业和文化传承功能的充分发挥,最终实现草原牧区的可持续发展。     

内蒙古在基本草原划定中面临的问题及其对策

内蒙古在基本草原划定过程中存在着经费难以落实、部门之间的利益冲突日显突出等问题。提出了建立草原保护红线推进机制、草原保护红线划定管理机制;健全草原保护红线划定的保障机制,强化草原生态监测与评估机制,以及尽快构建草原牧区可持续发展模式等在全国开展草原保护红线划定的对策建议。     

基于多分类支持向量机的网络流量预测方法

 针对支持向量机网络流量预测误差较大的问题,提出一种基于多分类支持向量机的网络流量预测方法。该方法在网络流量数据训练阶段通过数据编码,使多分类支持向量机的输出逼近编码值,在预测阶段通过数据解码,将多分类支持向量机的输出转换为实际的网络流量预测结果,从而有效地降低了预测误差。实验结果显示,该方法的预测结果与实际采集的网络流量数据具有相同的变化趋势;在同等实验条件下,该方法预测结果的均方根误差为0.487,而单一支持向量机方法、BP 神经网络方法预测结果的均方根误差分别为1.0954 和2.3642,表明基于多分类支持向量机的网络流量预测方法具有更高的准确性。     

低阶数据映射和特征加权的线性SVM

针对传统线性支持向量机在训练数据集时均等对待每一维输入特征,以及在原始空间直接分类造成预测准确率低的问题,提出低阶多项式数据映射和特征加权相结合的方法,来提高线性支持向量机的分类性能。该方法首先将每个样本映射到多项式核对应的2 阶显式特征空间,从而增加样本的隐性信息,然后使用模糊熵特征加权算法计算每一维特征的权重,通过权重衡量特征对分类结果的贡献大小。从不同数据库选取7个数据集进行测试,在训练时间和预测准确率2个方面将该方法与核支持向量机、线性支持向量机的其他改进算法进行比较。结果显示,随着数据集规模的扩大,训练时间降低一个数量级,预测准确率在一些数据集上取得与核支持向量机相接近的效果。结果表明：所提方法可以有效提高线性支持向量机的整体性能。     

草原保护红线工程的制度设计探索

草原保护事关生态保护、经济协调、可持续发展的大局,草原保护红线工程的建设是进一步推进草原合理保护利用的必要条件,草原保护红线工程的制度设计又是整个草原保护红线工程的保障工程,是草原保护红线工程的长效机制,建立系统科学合理的草原保护红线制度势在必行。阐述了草原保护红线工程的制度设计的必要性,总结了现行草原制度取得的成效,指出了现行草原保护红线制度中存在的缺陷,并从健全生态环境资源保护制度、实施生态环境资源利用监管制度、建立生态环境资源损害追偿制度等三个方面对草原保护红线工程的制度设计提出了相应的对策与建议。     

谈碌曲县草原生态保护工作存在的问题及对策

从当前碌曲县草原生态保护与建设工作现状看,草原生态保护工作存在诸多问题,如牲畜超载放牧、沙化、退化、盐碱化草场面积逐年扩大,鼠虫害严重,草原生态保护人员队伍力量薄弱等突出问题。根据实际情况提出改进建议,通过提高认识、依据《草原法》建立健全适应当地草原生态保护的规章制度、建立专职的草原保护队伍、积极争取草原保护类项目、核减超载牲畜、配备先进设备、提高生态保护意识,以促进草原生态保护工作取得更大的成效。     

垂直分布数据的隐私保护支持向量机

随着人们对隐私权的越来越重视,隐私保护数据挖掘成为当前研究热点.分类算法作为一个重要的数据挖掘方法被应用到各个领域,其中支持向量机(SVM)是分类算法中一个重要方法.并且数据的隐私性和安全性是人们关注的重点.本文对SSP协议进行扩展提出了一个基于垂直分布数据的隐私支持向量机算法,这个算法具有更高的效率和更好的安全性.     

土坡稳定性分析的SVM方法

根据支持向量机方法的基本原理,结合20个典型土坡工程实例,建立了边坡稳定性的支持向量机预测模型,并应用该模型对部分边坡工程的稳定性进行了预测,预测结果与实际边坡稳定性状态相吻合,从而说明了支持向量机方法在边坡稳定性分析中的有效性.     

基于增量学习向量SVM方法的图像分割应用

为了解决经典支持向量机方法已发现的执行时间长、执行效率低的相关问题,提出基于增量学习向量的支持向量机学习方法。该算法通过对训练样本集合的相关增量学习向量进行训练学习来得到初始支持向量机分类器。利用该初始化分类器在有关条件下针对初始训练样本集进行缩减得到精简缩小集,再应用精简缩小集针对初始支持向量机的分类器反向加工来得到支持向量机的最终分类器。该算法可大幅度降低大容量数据集上支持向量机的学习时间,并且具有很好的泛化能力。为了验证本学习方法的可应用性,从Berkeley图像分割数据集BSDS500和互联网上选取相关彩色图像进行仿真实验。该文实验结果表明:该方法得到分割结果的过程不仅比传统支持向量机耗时少,且与Berkeley图像分割数据集中人工标注结果比较得到较好分割效果。     

基于增量学习向量SVM方法的图像分割应用

为了解决经典支持向量机方法已发现的执行时间长、执行效率低的相关问题,提出基于增量学习向量的支持向量机学习方法。该算法通过对训练样本集合的相关增量学习向量进行训练学习来得到初始支持向量机分类器。利用该初始化分类器在有关条件下针对初始训练样本集进行缩减得到精简缩小集,再应用精简缩小集针对初始支持向量机的分类器反向加工来得到支持向量机的最终分类器。该算法可大幅度降低大容量数据集上支持向量机的学习时间,并且具有很好的泛化能力。为了验证本学习方法的可应用性,从Berkeley图像分割数据集BSDS500和互联网上选取相关彩色图像进行仿真实验。该文实验结果表明:该方法得到分割结果的过程不仅比传统支持向量机耗时少,且与Berkeley图像分割数据集中人工标注结果比较得到较好分割效果。     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较。实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越。     

基于总类内分布的松弛约束双支持向量机

针对数据分类问题,考虑到实际应用中噪声数据对分类结果的影响,提出一种新的基于总类内分布的松弛约束双支持向量机模型;该双支持向量机算法从约束不等式集出发,通过模糊集的思想引入一对约束参数项来松弛约束条件,提出松弛约束的隶属度函数,以有效减少噪声数据对分类结果的影响;同时将样本总的类内分布信息引入到双支持向量机模型的构造中,提出总类内离散度矩阵正定的条件。结果表明,与4个常见的双支持向量机相比,提出的双支持向量机模型不仅有较好的减噪及分类性能,而且具有较强的鲁棒性。     

基于牧区可持续发展的内蒙古阿巴嘎旗草原保护红线划定问题研究

草原保护红线关系到牧区的可持续发展,也是从生态发展角度探讨民族地区经济社会发展的突破口。草原保护红线的划定必须要因地制宜。在分析牧区可持续发展的基础上,以内蒙古阿巴嘎旗为例,提出了划定草原保护红线的基本保护方向,总结出红线的划定能够促进生态牧区的形成,逐步实现牧区可持续发展的基本经验。     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较

本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.