潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

基于不一致的汉语句法树库潜在错误查找

语料库是自然语言处理NLP（natural language processing）的基础,其标注质量影响着基于有指导机器学习方法的NLP系统的性能。针对汉语句法树库,提出了一种基于不一致查找树库潜在标注错误的方法,该方法主要从两方面进行不一致检测：一是从类似短语内部构成并结合可疑度来检测不一致;二是从标注大纲入手,检测词性、短语等各类标记符号与大纲定义不符合的情况。实验结果表明,在查找到的不一致现象中,存在一定数量的语料库标注错误。     

甘肃白水江国家级自然保护区植物区系属的整体分析

甘肃白水江国家级自然保护区地理位置独特,植物种类丰富,种子植物共计183科、718属、1970种.分析了区内各属的数量、分布型、生活型等几个方面,结果表明：本区系是一个温带区系,但杂有一定程度的热带-亚热带性质;地理成分复杂,体现其与世界及国内各植物区系的广泛联系;原始与年轻类群大量并存,表明该区既是古老类群的保存中心,又是新类群分化发生的活跃区域;从中国特有属的分布式样等证据来看,本区与华中区系的关系更为密切.     

缙云山自然保护区种子植物区系研究

缙云山自然保护区拥有长江中上游保存较为完好的亚热带常绿阔叶林,其种子植物区系具有以下特征:区内有种子植物166科803属1 565种,其中野生种子植物达139科550属1 023种;科、属组成的优势现象明显,含10种以上的优势科有23科,所含属、种数分别占总属数和总种数的56.36%和62.85%,含5种以上的19个优势属所含的种数占总种数的15.74%,这些科、属在该区系组成中占明显的主导地位;区系地理成分复杂,热带成分优势明显,体现了由热带性质向温带性质的过渡性特征.缙云山在种子植物物种数量及分布区类型上都较为丰富,植物区系起源古老,并就该保护区植物资源的保护提出了建议.     

城市轨道交通出站端潜在自行车接驳分担率转移模型

为了掌握城市轨道交通车站出站端自行车接驳特征,定量描述出站端潜在自行车接驳分担率转移规律,以日本东京都为例,选取570个车站进行调查,总结不同区域自行车接驳分担率变化规律,得出其与车站密度、设施配置的关系.在此基础上,筛选出30组车站-交通小区对调查其接驳距离、步行及公交接驳时间、费用等,探讨接驳距离、步行与公交接驳时间差、公交在车时间比对出站端潜在自行车接驳分担率转移的影响,通过多元非线性拟合,建立出站端潜在自行车接驳分担率转移模型并验证.     

半导体激光器显现墙壁上潜在手印效果及原理探究

目的介绍利用半导体激光器显现墙壁上汗液手印、油脂手印、唾液手印、化妆品手印的新方法。方法探究半导体激光器对各类手印直接观察,湿抹布擦拭、常用洗涤剂冲洗后的显现效果,并探究遗留时间的影响,探讨影响因素。结果直接观察及洗涤剂冲洗后观察,手印发出橙色荧光,随着擦拭次数的增多,显现效果逐渐减弱。墙壁上不同种类手印随遗留时间的变化不同,油脂手印遗留30天左右,汗液手印遗留1~3周,唾液手印遗留1~5周,化妆品手印遗留1周左右,细节特征较多,纹线清晰,效果较好。显现效果受氨基酸浓度,遗留时间长短,墙壁表面的光滑程度、吸湿和渗透能力的影响,并且与性别、生活习惯、饮食结构、年龄,温度和湿度等因素有关。     

基于出行者潜在类别的公交出行行为研究

不同类型的公交使用者对公交的评价、使用公交出行的意愿不相同,如何对公交使用者进行有效划分,分析各类因素对划分的影响,并研究不同类型出行者使用公交意愿等受到各类影响因素的异同是值得关注的问题.文中引入潜在回归模型,基于公交使用者对公交满意度、使用意愿等几类因素,对其进行类别划分,并根据类别划分,分别分析每一类公交出行者总体满意度、使用公交意愿受到的影响因素的异同.研究结果表明,公交使用可划分为机会乘客、忠诚乘客两类群体,且小汽车拥有情况、收入水平会影响出行者的类别划分.拥有小汽车时,出行者更可能成为机会乘客,随着收入的增加,出行者成为机会乘客的概率增加.对比分析影响出行者总体满意度的因素,发现速度评价、准点性评价、等车时间评价、票价评价等因素对机会乘客总体满意度的影响大于对忠诚乘客总体满意度的影响.分析成功推荐他人使用公交的情况,发现机会乘客总体满意度对推荐结果的影响极为显著,随着总体满意度的增加,推荐的概率大致呈线性增长趋势.研究使用公交频率影响因素,发现拥有小汽车会降低机会乘客和忠诚乘客使用公交频率,而增加总体满意度会增加机会乘客使用公交频率.     

热敏纸表面潜在手印新型显现技术研究

目的探索一种新型碘熏固定显现热敏纸纸张表面潜在手印技术;方法利用碘熏后,再用弥雾雾化器雾化丙三醇水溶液,形成丙三醇水蒸气与碘混合物共同熏显热敏纸纸张上汗潜在手印;结果和传统的碘晶体直接升华显现法比较,新型碘熏潜在手印显现技术能有效显现出热敏纸张上的潜在汗液手印,处理后热敏纸纸张表面指纹为棕黑色,在室温条件下可以保持1个月;结论新型碘熏显现法可以作为显现热敏纸纸张表面潜在手印一种新型手段。     

前胡和紫花前胡在中国的潜在分布区预测

采用最大熵(MaxEnt)生态位模型,结合前胡和紫花前胡大量已有的地理分布数据,基于20个环境变量对其在中国的潜在分布区进行了预测.结果表明:最冷季度平均温度,最冷月最低温和最干季度平均温度为前胡分布限制性因子.而对紫花前胡影响最大的环境因子为最干月降水量,最冷季度平均温度和昼夜温差月均值.预测结果显示,前胡和紫花前胡的潜在分布区比现实分布区更广泛,其中中国秦岭地区、浙江省、湖南省等部分山区为其最佳适生区(适生指数0.71).在台湾、甘肃和西藏等地区分布的差异能为在地域上分辨两者提供理论依据.随着野生资源减少和中药材前胡和紫花前胡需求量的增加,在该地区进行栽培是增加产量,保护野生资源多样性的可行途径.     

基于InSAR的潜在滑坡人工智能识别——以延安宝塔区为例

基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别.