动态ER Rule分类器构建与应用

基于证据推理规则(ER Rule)的分类器为带有不确定性的数据分类问题提供了一种新的有效解决方案,属性参考值数量能较大程度上影响分类的准确率和复杂性,而目前针对先验知识较匮乏时如何合理确定参考值数量的研究较少.为此,本文提出了一种动态ER Rule分类器.首先,以最小化均方误差为优化目标,通过智能优化算法获取动态ER Rule分类器的最优参考值和权重;然后,以最大化测试集准确率为目标,通过多次随机实验获取参考值数量最优值;在此基础上,给出了基于PSO的动态ER Rule分类器实现方式.以5个UCI基准数据集为例,说明了本文所提动态ER Rule分类器的有效性和稳定性;并通过遥感图像蓝藻水华识别问题,验证了动态ER Rule分类器在实际应用中的可行性.结果表明,动态ER Rule分类器在保证分类准确率的同时,为确定属性参考值数量提供了一种客观的方法,对ER Rule在其他领域的推广应用具有一定参考意义.     

基于LabVIEW的PMSM参数自动识别系统

传统永磁同步电机的参数测量,通常需要人工采用特定的仪器完成,在线调整困难.针对此问题,提出一种PMSM参数自动识别的方法,基于LabVIEW设计了PMSM参数自动识别系统.系统不仅能自动测量出电机的定子电阻、dq轴电感、反电势系数,还能测出摩擦系数、转矩系数和转动惯量等机械参数.实验结果表明:该系统自动化程度高,界面友好,操作方便,辨识的所有参数误差都在10%以内,具有很强的实用性.     

有阻尼多跨连续梁在横向激励下的响应

为研究有阻尼多跨连续梁在横向激励下的位移响应,采用整体分析的方法,在BernoulliEuler梁理论的基础上建立求解连续梁的横向振动方程,求得了有阻尼多跨连续梁的位移响应函数,同时求得了有阻尼条件下的固有频率方程和振型函数。     

FGM圆板考虑面内振动的动态响应

为研究考虑面内振动时FGM圆板的动态响应,首先基于经典板理论,同时考虑横向振动和面内振动,并利用Hamilton原理推导出轴对称情况下功能梯度材料圆薄板线性自由振动的控制方程。采用打靶法对无量纲控制方程进行数值求解,并将方程退化为一般均质板,求解其固有频率,得到了与相关文献非常接近的结果。对具体问题的数值结果进行对比分析,结果表明,面内振动会影响FGM圆板振动频率大小,忽略面内振动的影响会过高估计FGM板的频率。     

德雷克船长:如何从海盗变成海军中将?

1568年,墨西哥沿岸的圣胡安,炮声隆隆、杀声阵阵,英国5艘100-200吨的小破船正在被西班牙船队追击.很快,英国船队中的"卢柏克耶稣"号等3条船被毁,200人丧命或被俘.船队的领头者霍金斯和德雷克乘坐"密涅"号仓皇逃出.途中,他们亲眼看着被俘同胞遭受西班牙人的殴打和虐待,其中不少还是14岁不到的孩子,他们双臂被绑,...     

中老年原发性高血压患者不同降压目标值对动脉硬化程度的影响

通过测量肱踝动脉脉搏波传导速度（baPWV）与踝臂血压指数（ABI）,比较中老年原发性高血压患者在不同降压方案时动脉硬化程度及外周血管病变方面的差异,选择优化降压方案应用于临床工作。选择于2017年1月就诊于银川市第一人民医院心内科门诊的60岁及以上的原发性高血压患者,共206名患者纳入研究,以编号进行完全随机化分组,分为标准对照组（104人）：血压值控制在131～150/<90 mmHg,干预研究组（102人）：血压值控制在110～130/<90 mmHg,于1年时行动脉硬化监测（baPWV及ABI）,比较动脉硬化程度及外周血管病变的差异,探讨降压方案不同时,动脉硬化程度及外周血管病变发生率是否存在差异。本研究中,与标准对照组比较,干预研究组患者baPWV显著降低,将ABI<0.9作为诊断外周血管病变的标准时,标准对照组发生率与干预研究组发生率差别,干预研究组在外周病变发生率显著降低。在延缓中老年原发性高血压患者动脉硬化程度及减少外周血管病变发生中,干预研究组降压方案较标准对照组降压方案可能更为有效。     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

精氨酸改性蒙脱石的制备及其吸附性能

用精氨酸对蒙脱石进行改性,对改性后的蒙脱石进行X射线衍射(XRD)、红外光谱(FT-IR)和热重(TGA)等分析表征,找到具有最优配比的精氨酸改性蒙脱石,将其负载5-氟尿嘧啶.结果表明:精氨酸确实插层进入钠基蒙脱石的层间,精氨酸改性蒙脱石的有机化程度最高可达到30.17％,且其对5-氟尿嘧啶的吸附率可达34.98％.     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

基于ULS、 TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。