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241.
随着采煤塌陷区不断扩展,矿区生态环境状况不断恶化。从2005年4月~2006年3月对谢二矿采煤塌陷塘进行了调查,对其进行了浮游植物的种类组成、丰度分布及群落结构特征指数(多样度、均匀度、丰富度、优势度和单纯度)等群落生态学初步分析。结果表明:谢二矿采煤塌陷塘物种多样性较丰富,多样度、均匀度和单纯度这三种多样性指数都较好地表达了浮游植物的多样性。为塌陷塘生态环境状况的改善及其开发利用提供了一定的理论基础。 相似文献
242.
赵军 《河南大学学报(自然科学版)》2007,37(5):533-537
利用正则弯矩和正则曲率,提出了梁元失效包络图、工作状态图以及失效指标的概念.基于此,进一步提出了多跨梁的失效包络图、工作状态图及失效指标的概念,并定义了不同的失效指标.对一个三跨超静定连续梁进行了失效评估,提出了若干失效评估需进一步研究的课题. 相似文献
243.
244.
阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行... 相似文献
245.
革命历史题材剧在促进大众情感认知和文化认同、激发旅游需求、增强红色旅游景点吸引力等方面发挥着重要作用.该文以重大革命历史题材剧《觉醒年代》为例,以2020—2021年相关红色旅游景点百度指数为数据基础,采用赫芬达尔指数、空间自相关、回归分析等方法探讨革命历史题材剧对其相关红色景点网络关注度时空特征的影响.研究发现:1)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度与播出前同期水平相比显著增加,且非知名景点的增长幅度大于知名景点;年内均衡程度变动较小,年内分布趋势呈现倒“U”型分布;2)《觉醒时代》播出后,相关红色景点网络关注度空间集聚程度提升,冷热点空间格局较为稳定,呈现胡焕庸线分割特征,热点区主要集聚在长江中游城市群及邻近区域;延乔路、龙华烈士陵园、毛泽东故居网络关注度的空间响应较为明显;长江中游城市群网络关注度的提升较为显著;3)《觉醒年代》相关联旅游景点的平均每日互联网关注度与电视剧的受欢迎程度呈正相关. 相似文献
246.
针对当前信息融合研究中对算法有效性测试评估的需要,就中心融合层指标的标准化处理方式及其对应的权值求取作了理论探讨和实验论证,这些方法可于指标极值的在线自适应凋整,有助于在各种类型的数据源下选取合适的融合算法。 相似文献
247.
在分析了联合战役“装备保障防卫”兵力需求的影响因素的基础上,建立了从环境条件、敌情威胁、防卫状况三个方面分析.包括27个指标的防卫兵力需求分析指标体系。 相似文献
248.
建立了装备维修保障系统效能评估指标体系,利用指数法对其3个组成要素———维修检测系统、备件保障系统和修复技术设备保障系统进行效能分析,构造出装备维修保障系统的效能评估模型;有利于对其效能进行全面、具体的评价,从而方便、快速地确定出其维修保障水平。 相似文献
249.
李培维 《科技情报开发与经济》2006,16(6):70-71
论述了网络时代高校图书馆员工作的评价指标,提出了客观公正评价图书馆员工作的5条原则,指出了正确评价馆员工作的重要性。 相似文献
250.
【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AL),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为AO),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为ICOL)结合成为新的变量 和 ,以6组特征变量组合方式(AO+AL、 、 、 +AO+AL、 +AO+AL、 + +AO+AL)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ICOLs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ICOLs对于森林AGB的估算十分有效,加入ICOLs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 ( + +AO+AL)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。 相似文献