灰色聚类分析在色谱柱分离效果评估中的应用

用灰色聚类的方法对不定量的概念、末综合考虑的评价因素 ,给出量化的、综合的评估结果 ,从而对色谱柱分离效果从量的角度进行了分析 .     

城镇化与生态环境耦合关系变化分析——以徐州市为例

基于城镇化与生态环境的耦合理论,构建了耦合度模型,对2000~2011年徐州市城镇化与生态环境系统的耦合度进行了综合测算和互动分析.结果表明:10多年来,徐州市城镇化水平综合得分不断提高;从环境综合序参量来看,徐州市生态环境的综合水平数值呈现波动上升趋势;徐州市城镇化与生态环境耦合度数值较高,总体上处于高水平协调状态.     

频率对稳定振动状态的影响

二阶振动方程可近似表示为二阶线性方程:x" p(t)x' q(t)x=h(t) (1)P,q,h皆为连续的T周期函数.p(t)>0,g(t)>0.在(1)式中:p(t)x'表示阻力;q(t)x表示恢复力;h(t)表示外力.(1)式化为方程组为:     

带外力项Hill方程的稳定拟周期解

讨论带外力项的Hill方程x″+(λ+q(t))x=h(t)的拟周期解,在弱的条件下获得了稳定拟周期解的存在.     

颌间牵引在坚固内固定治疗下颌骨骨折中的临床对照观察

目的：探讨颌间牵引在下颌骨骨折坚固内固定术中的临床应用效果。方法：选择53例下颌骨骨折病人,用小型钛板行坚固内固定术,术后27例行颌间牵引2周。结果：单发性骨折,实验组与对照组术后愈合无差异,多发性骨折有差异（P〈0．05）。结论：多发性骨折,粉碎性骨折,坚固内固定术后进行颌间牵引,此法比单纯使用坚固内固定术有更明显的治疗效果。     

基于样本不确定性和代表性相结合的可控主动学习算法研究

通过选取最有信息量的样本提交专家进行标注,主动学习算法可以有效地减少无效标注样本的工作量.在充分考虑位于分类边界的不确定样本和基于先验分布的具有代表性样本的基础上,本文构造了不确定性与代表性相结合的可控主动学习算法.首先利用样本的kNN分布状况建立不确定性置信度模型,该思路不需要知道样本分布的具体类型和参数计算;然后在样本聚集度模型的基础上进行聚类,在此基础上建立代表性置信度模型.最后将不确定性置信度模型与代表性置信度模型进行综合,构造可控的主动学习策略,使得每次主动学习选择的样本更具有"价值".在UCI机器学习数据库上的仿真实验结果表明本文的思路是合理可行的,在实验所用数据集上,当达到相同的目标正确率时,本文的方法比随机采样算法所需的样本数量少得多.     

基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法

现有直方图规定化技术存在两方面不足：无法自适应构造一个能突出原图特征的直方图规定化函数,常需要人为指定,使增强效果难以控制;增强对象缺乏目的性,难以满足感兴趣灰度区域的特殊要求。针对该问题,本文提出基于自适应直方图规定化函数引导的动态分层图像增强算法。首先通过分析图像直方图灰度分布来分割灰度分布子图,并根据用户感兴趣灰度确定各子层灰度映射范围;然后利用各子层直方图自适应地构造能突出子层图像直方图特征的目的直方图规定化函数,并构建映射函数,将子层灰度映射到指定范围;最后综合各增强结果得到最后增强图像。实验结果表明,本算法能自适应构造突出原直方图特征的规定化目的直方图,又对用户感兴趣灰度有目的地进行控制增强,使所增强图像具有更加合理的视觉效果。     

我国土地利用与土地覆被变化驱动力研究述评

土地利用/土地覆被变化（LUCC）是全球环境变化研究的核心领域之一,已成为全球变化研究的前沿和热点问题。我国对LUCC的研究内容涉及了各个层面和角度。文章在分析以往研究的基础上,回顾了这一领域的研究区域、研究方法、驱动因素,指出了研究的难点和未来发展的趋势。     

社区灾害风险地图制图工具设计与实现

针对基层社区综合减灾示范创建实际工作中存在的制图不规范、标准难统一、制图不专业等问题,结合自然灾害综合风险普查成果应用,开发了一种灾害风险图快速制图工具软件。软件制图涵盖了自然灾害、安全生产、消防安全、公共安全4种灾害风险类型,旨在实现灾害风险的直观化、规范化呈现,提升基层灾害风险地图制作水平。该软件的研发可为基层社区综合减灾示范创建提供灾害风险地图制作方面的辅助工具,有效提高基层综合减灾示范创建工作水平和灾害风险管理能力。