基于遗传神经网络算法的海面风速反演新方法

针对海面运动的复杂性、海面电磁散射理论模型的局限性以及利用SAR图像反演海面风速存在的非线性现象,基于遗传神经网络的方法,以业务化的CMOD4模式函数数据为基础,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立一种SAR风速反演的新模型。试验结果表明,利用遗传神经网络方法反演海面风速是可行的,当随机误差小于10%时,模型的抗噪能力较强,风速反演的精度较为理想。比较不同风速下的反演结果可以发现,在中、小风速的情况下,模型的抗噪能力较强,模型学习拟合和预测检验的精度相对较高;在大风速的情况下,模型的反演能力有待于进一步提高。     

重庆市耕地非农化研究

对1997 2003年重庆市耕地非农化过程进行了时空分析, 并在此基础上对影响重庆市耕地数量动态变化的驱动机制进行了探讨, 对如何缓解重庆市耕地非农化提出了对策和建议. 结果表明: 重庆市直辖以来(1997 2003年)耕地非农化面积达20 403 31 hm2, 全市耕地非农化率为0 8%, 且各年期耕地非农化面积和非农化率逐年攀升且波动较大, 耕地非农化区域差异显著, 经济发展水平较高的地区, 一般耕地非农化率较高. 相关分析表明: 经济发展、城镇化和经营土地是重庆市耕地非农化的主要驱动力.     

经济增长中全要素生产率的灰色神经网络预测模型

为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM(1,1)模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM(1,1)—贝叶斯正则化神经网络组合预测模型,以中国全要素生产率预测为例,验证了模型的有效性和实用性,为研究全要素生产率开辟了新的思路.     

赣南基岩缺水区安全供水示范工程建设的7个科学问题

中国是世界上13个贫水国之一,缺水问题不但在人口集中的华北平原存在,西北荒漠区、西南岩溶区,甚至水资源丰沛的东南地区,也存在饮水困难,特别是在贫水地层分布的基岩山区。基岩缺水区解困方式有集中和分散及其组合多种形式,集中供水的解困效益最为显著,解困难度也最大。以中国地质调查局2017年在赣南扶贫找水实施的兴国县西霞农村集中安全供水示范工程为例,采用实例分析和工程验证的方法,剖析在饮水不安全的基岩山区如何找水、取水、净水、储水、配水、用水、护水等科学问题,并对其概念进行了界定。把科学问题的思考和应用科普化,使工程技术创新、科学问题探索和饮水安全知识科普宣传融合互促,起到了典型示范引领作用。     

An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

多用户并发方式的网闸实验系统设计

当前网闸的应用越来越广泛,为了让学生掌握网闸的原理和应用,该文提出了一种基于Linux平台的,结合C、PHP、JAVA、SQL语言开发的,具有安全策略审查与数据摆渡功能的模拟网闸实验系统的设计方案,并开发出基于B/S模式的多用户并发网闸实验系统,使每个用户能够独立地通过WEB网页完成网闸功能实验,并从中能够深入了解网闸技术原理,达到实验目的.     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

理性群体决策的概率集结研究

探讨如何集结多个专家的不确定性信息,以获得群体一致判断．首先分析群体理性存在的可能性;在此基础上,给出了几种集结个体概率的模型及算式,讨论了这些模型的特点,实际应用的可能性;最后,评述了Ｄａｌｋｅｙ个体概率集结不可能性定理中潜在的问题。得出几个研究的结论,并且提出了需要进一步研究的问题。     

两种螺旋波天线对非均匀等离子体波场结构的影响

基于气体工质电离后被射频加热的稳态过程,在石英管中等离子体沿径向不均匀分布条件下,研究分析了1Loop型和Boswell型等2种螺旋波天线激发出的射频波功率对波场结构的影响情况。运用Helic程序求解管内电磁场相关的4个径向微分方程,得到波电场和波磁场的分布情况。通过分析两型天线对螺旋波等离子体波场结构的影响,对比2种天线的性能。结果发现:L型天线激发的波场属于强静电弱磁波场,B型天线激发波场则属于强静电强磁波场;B型天线相比L型天线能够在天线覆盖范围内产生强波电场,该天线下更多功率耦合进了等离子体中。L天线激发波电场受密度梯度影响显著,L天线对靠近壁面处等离子体影响范围大于B天线,B型天线激发波场能量更强。     

南亚热带山地常绿阔叶林林隙及其自然干扰特征研究

【目的】通过对大明山南亚热带山地常绿阔叶林85个林隙的调查,了解南亚热带山地常绿阔叶林林隙的基本特征和自然干扰规律。【方法】在大明山3.2hm^2永久样地内仔细寻找每一个林隙,记录林隙形成木的种类,测量其胸径和高度,判断林隙形成木和林隙的年龄,绘制树冠投影图。【结果】扩展林隙（EG）和冠空隙（CG）在南亚热带山地常绿阔叶林中的面积比例分别为71.70%和52.90%,干扰频率分别为1.793%·a^-1和1.323%·a^-1,林隙干扰的返回间隔期约为76a。南亚热带山地常绿阔叶林中,由树木翻蔸形成的林隙最为普遍,占51.88%,其次是干中折断而形成的,占37.88%。林隙大多由0~1株树木形成,平均每个林隙拥有形成木3.45株。EG的大小多在200~600m^2,其中以200~300m^2者所占的面积比例最大（占56.47%）;CG的大小多在200m^2以下,以100~200m^2者所占的面积比例最大（占37.65%）。大部分林隙是在2年前形成的,占68.40%。林隙形成木种类超过42种,主要是云贵山茉莉（Huodendron biaristatum）、罗浮槭（Acer fabri）、栓皮木姜子（Litsea suberosa）、百色猴欢喜（Sloanea chingiana）、刨花润楠（Machilus pauhoi）、天目紫茎（Stewartia gemmata）、糙皮桦（Betula utilis）和罗浮柿（Diospyros morrisiana）,占形成木个体数的68.51%。林隙形成木分布最多的径级在15~20cm。【结论】南亚热带山地常绿阔叶林林隙特征不同于热带山地雨林,也与南亚热带低地的常绿阔叶林存在显著区别。2008年特大冰冻干扰是造成大明山山地常绿阔叶林林隙分异的主要因素。