2000年-2015年长江流域植被GPP时空变化特征及其驱动因子

长江流域生态系统环境脆弱敏感,该区域植被变化受到气候变化以及人类活动等多种因素的影响.基于MODIS GPP数据,运用一元线性回归趋势分析方法对2000年—2015年长江流域植被GPP时空变化趋势进行了研究,并结合气象数据、土地利用变化数据等探讨了其驱动因素.结果表明:1)长江流域GPP整体呈现西低东高的空间分布格局....     

支付意愿距离衰减效应一次趋势面构建与实证

支付意愿的空间属性对环境资源恢复的费用分担等价值评估具有重要意义.本文通过子区域划分与一次趋势面构建研究不同区域支付意愿的空间变化规律及相关关系.以松花江非市场价值为例,利用Vbronoi多边形划分71个子区域,并构建各子区域的支付意愿一次趋势面,结果表现为高支付意愿地区呈空间聚集,且主要集中在环境资源所在区域,低支付意愿地区表现为相互独立,且较为均匀地分散在环境资源所在区域两侧.通过Probit模型发现对支付意愿产生影响的并不单纯是距离,而是对环境资源的了解程度和使用程度,表征为距离.一次趋势面方法计算简便快捷,对支付意愿的空间属性研究具有较高的应用价值.     

灰色趋势关联聚类及其在数据挖掘中的应用

分析了数据库中"贫"信息数据的特点,以及"贫"信息数据挖掘问题的要求。应用一般系统理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类方法。以某大型酒业股份公司仅有的少量商品销售数据为数据挖掘对象,应用灰色趋势关联聚类方法,按商品销售增长趋势,对各类商品进行了聚类分析,得到了一种符合销售实际的聚类结果,阐明了灰色趋势关联聚类方法的有效性、方便性和实用性。     

基于知识发现的商品住宅有效需求趋势预测方法

给出了影响商品住宅需求趋势的指标体系,并提出基于属性聚类的知识发现算法.该算法以突变级数评价方法进行属性聚类,以基于支持度与可信度的等价矩阵方法进行规则获取,最终获得反映商品住宅的有效需求的变化趋势与其相应的影响因子之间关系的规则,以指导未来的商品住宅需求趋势的预测.     

机电产品的绿色设计研究及展望

从绿色设计和传统设计的区别入手,对机电产品的绿色设计的内涵、绿色设计的主要内容和方法进行分析和研究,探索自然资源有效、综合、循环利用的途径,并论述了未来机电产品的绿色设计风格和发展趋势。     

汽油发动机点火控制系统述评

点火系统是汽油发动机重要的组成部分,对发动机的性能有着决定性的影响.本文简要介绍了汽油发动机点火系统的基本工作原理.在此基础上,综述了现代电子点火系统,尤其是点火能量及点火控制系统研究的现状、发展趋势.随着发动机向高转速、稀混合气方向发展,普通电子点火系统已不能满足要求,高能微机控制点火系统将成为今后点火系统的发展方向.     

玛纳斯河流域绿洲区气候的变化特征

利用玛纳斯河流域绿洲区5个气象台站1961~2003年气温、降水和蒸发量资料,分析了该绿洲区气候变化趋势及突变情况。结果表明:近43年来玛纳斯河流域绿洲区年平均气温及四季气温均普遍升高,其中以春、冬两季最为明显;降水量的变化呈现出显著的增加趋势,1987~2000年比1961~1986年平均降水量增多24.8%。降水偏多主要是在冬季和夏季,分别偏多了24.3%和16.2%;四季和年蒸发量都是呈现下降趋势,四季中以夏季和春季下降趋势最为明显,趋势系数分别为-0.25和-0.37通过了置信度α=95%的置信检验;玛纳斯河流域绿洲区降水,用Mann-kendall方法检验在1983年发生了由低向高的突变,温度在1995年发生了由低向高的突变。这些气候趋势和突变现象的发生,都能明显地反映在荒漠生态与环境变化中。     

新时期中国农村居民消费行为分析

研究探索新时期中国农村居民消费行为及消费需求,对于改善农村居民消费结构、开拓农村市场、推进中国农村小康社会进程,具有重要的现实意义。本文以西方主流及非主流经济学的消费行为理论为根据,分析新时期中国农村居民消费行为特征,阐释了农村居民消费群体行为特征对中国农村居民消费趋势的影响。     

城市化浪潮下民族区域自治制度的走向思考

伴随改革的深入与经济发展,城市化浪潮悄然出现,民族区域自治地区的城市化进程也进一步加快.老城市不断得到更新改建,新城市不断涌现,一方面反映了我国民族区域自治制度所取得的辉煌成就,另一方面,又为民族区域自治制度的发展带来了未曾面对的新事物、新问题.民族区域自治制度的内容已不能涵盖全部,有些条款亦显得不合时宜,急需改进.     

基于CSSD和SVM脑电分类技术的研究

本文研究的BCI实验是基于BC12003竞赛数据来对脑电信号分类。本文提出了一种脑电信号趋势的概念,使用支持向量机（SVM）作为分类器的算法。首先将BC12003竞赛数据通过中值滤波器和由小波函数构成的带通滤波器,然后用时间窗进行时域上地过滤,选取对于大脑思维活动现象表现最明显的一段数据,再通过共空域子空间分解（CSSD）从脑电信号中提取特征,最后基于提取的特征,通过SVM训练后,进行分类识别,分类识别率达到了85％～96％。实验中采用的特征提取方法和分类方法对于脑电信号的分类识别准确率提高了不少。