遥感图像在土地利用更新中的应用研究——以里下河地区防汛信息系统(LXFPGIS)为例

以里下河地区防汛信息系统为例 ,阐述了利用 TM遥感图像进行 GIS土地利用更新的试验研究。采用了最大似然分类法和模糊分类法两种监督分类方法进行分类试验。提出了两种提高训练区采样效率的基于 GIS本底数据的采样方法 ,即半人工采样方法和全自动分类区直方图提取法。对上述方法分别做了土地利用分类试验 ,对分类结果进行了分析比较 ,并作出了相应的结论。     

2000—2015年中国高学历人才分布格局及其影响机制

基于2000年、2010年中国人口普查分地级及以上行政区数据和2015年中国各省份1%人口抽样调查数据,采用变异系数、泰尔系数、基尼系数测度中国高学历人才比重分布的空间不均衡程度,并采用面板数据Tobit随机效应模型,识别影响高学历人才比重空间分布的主要因素。结果表明:①中国的人才比重分布表现出极大的不均衡性,人才比重的高低与城市等级密切相关,主要表现在直辖市、省会城市、计划单列市等行政区吸引了大量人才,而普通地级城市人才比重相对较低;②10 a间人才比重的变异系数、基尼指数和泰尔指数均有所下降,表明人才比重分布的空间不均衡程度有所下降;③平均工资水平、生活成本、城市等级、每万人高校在校学生数、每万人医院卫生院床位数、人均科学事业、教育事业经费与人才比重呈正相关,中学生师比、万人互联网用户数与人才比重呈负相关,失业率、单位面积二氧化硫排放量、绿地率对人才比重没有影响。     

PDCA循环法用于专业硕士产教融合培养模式研究

为满足新时代对卓越工程技术人才的需求,本文在分析专业硕士培养现状基础上,从人才培养方案入手,提出了PDCA理念用于产教深度融合培养模式,讨论了产教深度融合培养的目标制定、计划落实、课程体系开发、导师团队优化及实践基地的质量保障建设等方面的模式与对策,论述了专业硕士研究生培养的质量监控体系,总结出教育教学各环节的计划、执...     

基于码字匹配和引力筛选的半监督协同训练算法

针对传统的Co-training和Tri-training协同训练算法中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题,将多视图理论、编码理论和万有引力公式引入协同训练分类算法中,提出了改进算法,算法有效地防止了迭代过程中的误差累积,同时提高了分类系统的泛化性能。在高光谱图像分类实验中,随机地从数据集中抽取5%、10%和20%样本作为已标记训练集时,码字匹配的协同训练分类算法对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了12.38%和6.13%,在Kappa系数上平均分别提高了0.2和0.07。进一步加入引力筛选机制,对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了21.30%和10.99%,在Kappa系数上平均分别提高了0.26和0.13,结果表明了本文算法的有效性。     

基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用

BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。     

从商务日语课程设置谈高职教育课程改革

本科院校办高职学院是我国 2 0世纪末出现的一个新生事物 ,如何设置专业课程 ,提高教学质量 ,使学生一出校门就能容纳到直接为经济服务当中去 ,结合商务日语专业的具体情况对这个问题进行了思考。     

对广东海洋大学海洋特色定位的思考

海洋世纪呼唤海洋科技人才,召唤海洋高等教育,广东海洋大学必须增强海洋意识、加强海洋观教育、普及海洋知识、整合现有海洋资源、重新架构学科专业,才能彰显广东海洋大学的"海洋"办学特色。     

高轨卫星轨道预报中神经网络模型优化设计

高轨卫星是我国卫星导航系统的重要组成部分。提升该类卫星的轨道预报精度有利于用户定位精度的提高。提出了一种改进高轨卫星轨道预报精度的新方法。该方法避开了精化动力学模型的困难,尝试从轨道预报误差的规律中寻找突破。利用神经网络作为建立预报模型的工具,将某历史时刻的轨道预报误差作为训练样本,利用训练好的神经网络模型补偿当前时刻的预报轨道以提高轨道预报精度。对影响神经网络模型补偿效果的各因素进行了详细分析,制定了适应于高轨卫星短期、中期和长期预报的神经网络最优模型。利用实测数据进行了试验分析,结果表明:预报8,15及30 d应选择的训练步长分别为10,20及25 min;轨道预报8~30 d时,训练噪声均选取0.01。神经网络模型有效地改进了高轨卫星的轨道预报精度,预报4~30 d,轨道精度提高幅度为34.67%~82.37%不等。     

东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别

东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。     

深海极端环境模拟装置设计

为了满足深海极端环境科学研究的需求,设计了深海极端环境模拟装置。对系统结构以及工作原理进行分析,介绍了培养釜、温度控制子系统和压力控制子系统。重点针对当前模拟装置压力控制精度不高的问题,设计了高精度压力传感器,并提出一种迭代自学习PID压力控制算法,实现系统压力自动检测和连续控制,同时带有观察窗的培养釜结构可以实现微生物状况实时观测。实验结果表明,该系统能够实现深海极端环境参量高精度模拟,可以为深海极端环境科学研究提供很好的平台。