融合多尺度纹理特征森林资源信息提取

基于SPOT-5多光谱和全色影像进行图像融合,构造NDVI植被指数,提取多尺度纹理特征并参与分类;基于SVM方法进行森林资源植被分类.结果表明:高通滤波(HPF)为最佳的图像融合方法,与单尺度纹理与光谱信息融合的分类相比,多尺度纹理与光谱信息融合的分类方法总精度提高了3%,验证了新方法的可行性.     

一种求解多目标规划的交互赋权方法

通过加权将多目标规划单目标化是一类求解多目标规划的最基本的方法。各分目标孰轻孰重 ,主要取决于人的主观价值观 ,但人的主观意愿又要受客观实际的制约。提出了求解多目标规划的交互赋权方法 ,该方法既融入了人的主观意见 ,又避免了各分目标之间的比较、评分 ,还兼顾了客观实际的要求 ,尤其适合于需要快速、多次赋权的情况。该方法所需信息量小 ,并能获得满意的结果。     

毛竹林LAI估测模型及空间分布特征研究——以福建省顺昌县为例

收集福建省顺昌县测定的181组毛竹林LAI数据,并随机划分为建模组与验证组,首先利用基于Landsat 8 OLI影像提取毛竹林信息及RVI,NDVI,DVI,MSAVI,MCARI等5种植被指数,其次分别建立LAI-植被指数的一次线性、指数、乘幂、对数和二次曲线模型,最后利用空间自相关分析法研究该县毛竹林LAI的空间分布特征.结果表明:以MSVI,MCARI为自变量的乘幂模型、指数模型预测毛竹林LAI的效果较好,模型LAI=7.417MSAVI0.901最优,R2为0.714,验证精度达89.6%;顺昌县毛竹林LAI的值介于0~6之间,0~2、2~4、4~6的比例依次为11.3%、59.2%及29.5%,表明该县毛竹林LAI总体状态较好;从空间分析上看,该县各乡镇毛竹林LAI差异大,顺昌县毛竹林的空间分布"热点"区域在岚下乡,"次热点"为埔上镇,分布"冷点"在双溪镇,"次冷点"为郑坊乡.     

优势直觉模糊粗糙集决策方法及其应用

由于客观世界的复杂性和不确定性,多属性决策信息系统总是包含大量的偏好信息、模糊信息,而传统的决策方法难以有效提取决策规则和实现方案排序。为了处理此类问题,通过借鉴直觉模糊集和优势粗糙集的思想与方法,构建了一种优势直觉模糊粗糙集决策方法,并利用其解决信息系统安全审计评估问题。结果表明,所构建的模型能够很好地处理含有偏好信息和模糊信息的多属性决策信息系统,解决多属性评估决策问题,实现决策规则的获取和方案排序。     

羧甲基纤维素-丁苯橡胶复合黏结剂在硅基锂离子电池中的应用

黏结剂是影响锂离子电池性能的重要因素之一,将羧甲基纤维素(CMC)和丁苯橡胶(SBR)联合使用,有利于缓解锂离子电池电极的体积效应,但SBR的导电性较差不利于提升电池的电化学性能.为此,制备了不同取代度(0.23~0.86)的低聚合度CMC,并和4种高聚合度CMC分别应用于硅负极,进行循环性能的比较;采用低聚合度CMC-SBR制备电极,进行电化学性能测试.结果表明,采用低聚合度CMC制备的电极的电化学性能优于高聚合度CMC,且不添加SBR时表现出相对优异的电化学性能,其中取代度为0.55的低聚合度CMC制备的电极循环性能最佳.因此,使用低聚合度CMC时不需添加SBR,既减少了用料成本,又节约了电池内部空间,有利于增加有效的电极材料.     

辣椒脉斑驳病毒对烟草活性氧代谢和光合特性的影响

以普通烟为材料,研究了感染辣椒脉斑驳病毒(Chilli veinal mottle virus,ChiVMV)和黄瓜花叶病毒(Cucumber mosaic virus,CMV)后烟草叶片的生理活性以及光合特性的变化.结果表明ChiVMV侵染后宿主体内活性氧(超氧离子和H2O2)大量积累,而在CMV感染的植株中产生的活性氧较少.伴随活性氧的增加相关抗氧化物酶(SOD,CAT,POD)的活性也有升高.进一步测定叶绿素荧光参数发现,感病后烟草叶片的Fv/Fm、qP以及ETR等值明显降低,qN、NPQ值升高,并且ChiVMV对宿主光合参数的影响明显强于CMV.通过比较ChiVMV和CMV引起症状的差异性,发现ChiVMV的侵染使得植物产生大量的活性氧,造成了叶绿体结构的氧化性损伤,植物光合速率降低、叶绿体内淀粉粒积累减少,进而造成光合生物量的减少,植物生长受阻,导致感病植株的死亡.     

基于等压差充电时间的锂离子电池寿命预测

针对锂离子电池寿命在线预测时直接测量困难及容量再生的现象,提出一种基于等压差充电时间和改进高斯过程回归模型的电池寿命预测方法.建立了具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,并采用组合核函数与粒子群算法进行了模型优化.在恒流充电过程中提取等压差充电时间参数,将其作为健康因子建立了广义线性回归模型,通过预测等压差充电时间进行电池容量估计与寿命预测,根据电池充放电循环数据进行实验验证.结果表明:基于等压差充电时间的高斯过程回归模型预测方法可以预测容量非线性退化轨迹,具备较高的锂离子电池寿命预测精度及在线预测能力.     

基于Markov过程的水下采油树系统可靠性分析

为评估水下采油树系统的可靠性,提出一种基于Markov的水下采油树系统可靠性评估方法。首先,通过研究水下采油树系统的运行状态和故障机制,建立了水下采油树系统的Markov模型并给出相应的解析方程式。其次,以实际水下采油树系统故障数据为基础数据对其可靠性进行了定量分析和计算,求解水下采油树系统的瞬态、稳态可用度区间值;最后,利用该模型进一步分析各状态转移概率对系统可用度的影响,从而为预防故障事件的发生及系统改进措施的提出提供一定的理论依据,并为水下采油树系统国产化设计以及生产工作等提供较为准确的可靠性约束指导。     

徐镳学校体育思想研究

徐镳教授是我国著名体育教育家,先后从事学校体育工作多年,产生了丰富的实践成果,形成了独特的学校体育思想。他强调体育在学校育人中不可或缺,学校体育的首要目标是增进学生体质、促进学生健康,校长、师资、场地是学校体育成功实施的关键要素,学校体育必须坚持“普及与提高相结合、自我发展与校际交流相促进”原则。这些思想在当时教育界产生了积极影响,对当下学校体育工作开展也有很好借鉴和启发作用。     

煤与瓦斯突出预测器输入主因素识别方法

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确度,提出了一种基于方差比检验的预测器输入主因素识别方法.在一定显著水平下对增添或删除若干因素前后预测器的预测残差进行F检验,用以确定具有改进作用的增添或删除操作.遍历增添和删除的所有情形后,即可确定能获得最大改进的主因素输入组合.所提出方法对任何预测器都适用,以一个基于人工神经网络的煤与瓦斯突出预测器为例,结合两个煤矿的煤与瓦斯突出影响因素的实测样本,采用所建议的方法对进行了输入因素遴选,结果表明:采用得到的主因素作为预测器的输入比采用全部因素作为输入因素得到的预测结果更加准确,表明所建议的主因素识别方法是可行的,并且有助于改进预测器的精度.