土壤重金属元素的空间分布特征与来源分析 ——以三江平原某农业耕作区为例

针对三江平原某农业耕作区,运用地统计学和主成分分析法对土壤中Cu、Cd、Se、Cr、Ni、Zn、As、Hg 8种重金属元素的空间分布特征与来源进行研究。结果表明:8种元素含量的变异系数Cv在10.49%~49.23%之间,其空间分布各具特征;且在小范围内存在明显的空间变异性。经过地统计分析得出Cu、Cr、Ni呈现中等程度空间自相关性,其空间变异可能受到自然和人为因素的共同作用;Hg、As、Cd、Se、Zn具有强烈的空间自相关性,主要受到土壤母质等自然因素的影响。结合主成分分析得出,As、Cd、Se、Zn、Hg、Cu除了来源于自然因素外,也受低程度农业施肥等活动的影响;而Ni、Cr主要来源于土壤母质和农业施肥、矿产资源开发利用过程。将主成分分析结果再次进行统计分析得出块金值和基台值之比[C_0/(C_0+C)]为35.70%,大于25%,进一步说明土壤元素已受到耕作施肥、工业生产等人类活动的影响,需要合理安排工农业生产方式以保障生态农业的健康发展。     

个性化推荐系统的研究进展

互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分,另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”,无法被一般用户获取。个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系,利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象,进而进行个性化推荐,其本质就是信息过滤。个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题。事实上,它是目前解决信息过载问题最有效的工具。文中根据推荐算法的不同,分别介绍了协同过滤系统,基于内容的推荐系统,混合推荐系统,以及最近兴起的基于用户一产品二部图网络结构的推荐系统。并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷,提出了改进的方法和未来可能的若干研究方向。推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注,它与管理科学、消费行为等研究也密切相关。能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴,有助于我国学者了解该领域的主要进展。     

基于感性意象评价的家用厨师机造型设计研究

为了准确获得符合现代消费者不同审美需求的家用厨师机造型,以感性工学理论为基础,提出一种定性与定量研究相结合的厨师机造型优化设计方法;方法可以得到不同形状的形态分解要素在各类厨师机风格意象中的权重,便于形成优化设计,原型辅助厨师机造型设计;首先,选择代表性产品样本,并通过专家评估、主成分分析、形态分析等方法分别提取厨师机...