关于丢番图方程x6±y6=2pz2的计算程序

设p>3是素数,证明了丢番图方程x6-y6=2pz2无正整数解;方程x6+y6=2pz2在p 1(mod24)时无正整数解;并且获得了以上方程在p≡1(mod24)时的全部正整数解通解公式及其计算程序,从而从正面支持了广义Fermat猜想和Tijdeman猜想。     

朱溪流域地形特征对土地利用/覆被空间格局的影响

以朱溪流域为研究区,2007年SPOT遥感影像和1∶1万地形图为数据源,采用3S技术为平台,提取土地利用/覆被类型图,生成高程、坡度和坡向三个地形因子,研究地形因子对土地利用/覆被空间格局的影响.结果表明:1)林地和耕地主要分布在海拔470 m以下,且面积比例随着海拔的增高而减小.草地主要分布在海拔270 m～370 m,其比例只有0.33%.园地、居民点及工矿用地、水域和未利用地少量分布在270 m～470 m.2)耕地在坡度0°～7°所占面积比例最大.随着坡度增大,林地的面积比例逐渐增加.草地面积比例仅在坡度0°～7°之间分布有0.65%.园地面积比例在7°～15°最大,其后随坡度增大而减小.居民点及工矿用地、水域和未利用地三者的面积比例均随坡度的增大而不断下降.3)耕地在平地上的面积比例最大,占70.46%.林地占东坡、南坡、西坡和北坡的面积比例都最大,均占60%以上.园地在东坡、南坡和西坡的面积比例较大.草地在平地、西坡和北坡的面积比例较为一致,在东坡、南坡均没有分布.     

基于形态重构的分水岭岩石图像分割方法

阐述了灰度数学形态学进行图像处理的基本原理,针对岩石图像的复杂结构,提出了数学形态学滤波去噪方法。实验结果表明,该方法能够获得清晰的岩石图像特征,便于提取边界,是一种有效的图像分割方法。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

时空多特征流域场景模式库构建方法

通过构建流域时空场景表征水文事件,提出一种创新的时空多特征流域场景模式库构建方法。对水文原始数据进行事件化分割,去除场景要素数据的时空冗余;基于要素关联关系分析,以多类型方法构造场景要素的对应特征;通过特征选择算法,选取场景关键特征,实现场景初始化;以初始化场景为特征空间,通过聚类提取场景模式,完成场景模式库构建。试验结果表明,创新的时空多特征流域场景模式库构建方法能高效提取水文事件中关键的时空场景数据,挖掘场景模式,形成场景模式库,可以为小样本条件下的水文事件预测提供准确高效的结果。     

生态水力半径法改进及其在青海湖流域的应用

 保障河流生态需水是实现流域水资源可持续利用的重要基础。本文在综合考虑水生生物对于河流水深要求以及生态需水年际差异的基础上,对传统生态水力半径法进行了改进,并以青海湖裸鲤为指示生物研究了青海湖流域两条主要河流（布哈河、沙柳河）的生态需水特征。结果表明：（1） 改进生态水力半径法计算结果较为合理并可以满足维持河流基本生态功能的需要,不考虑年际差异的生态需水计算结果将被显著高估;（2） 1958-2009年布哈河和沙柳河年生态需水量多年平均分别介于1.45×108-2.64×10⁸、1.26×10⁸-1.85×10⁸m³;（3） 布哈河和沙柳河4-5月生态缺水量多年平均分别为0.29×10⁸、0.21×10⁸m³。因此,改进生态水力半径法是计算河流生态需水的一种新型有效方法。     

基于out-of-bag样本的随机森林算法的超参数估计

随机森林是一种有效的分类树集成算法,但为了使它具有较高的预测精度,要采用某种方法确定其超参数的最优值.在不额外增加计算复杂性的前提下,提出了一种基于out-of-bag样本估计其超参数取值的方法.仿真试验的结果表明,利用文中提出的方法所选取的超参数在多数情况下都能使随机森林算法的分类效果达到最优.     

基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

泛化误差的三种交叉验证估计方法的比较

在泛化误差（GeneralizationError）的估计中,交叉验证（Cross—validation）是最常用的方法．基于均方误差准则下,采用生物信息数据比较了泛化误差的5折、10折交叉验证和组块3×2交叉验证估计,实验证明组块3×2交叉验证比5折、10折交叉验证方法更好．     

基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法.针对遥感图像的特点构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构;根据人的视觉特征,对梯度的高对比度区域进行还原,用于保证较高的局部对比度;最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果.对IKONOS影像进行分割实验,结果表明了该方法的有效性.