中国旅游城市生态安全系统评估与类型划分研究 ——基于节点权重约束网络DEA模型

采用 DPSIR概念模型作为旅游生态安全系统的基本形态,引入网络 DEA模型测度系统运行效率,从“投入-产出”的研究视角探究旅游生态安全系统内部作用机理。采用结构方程模型对网络 DEA模型的结构及权重加以限制,构建具有节点权重约束的网络 DEA评价模型,对主要旅游城市生态安全系统实例进行实证研究。研究结果认为：将生态安全系统分为自然运行阶段、管理反馈阶段2阶段进行效率评价,加权综合得出各旅游城市生态安全系统的综合评价值,以此为依据将样本城市划分为按系统效率的评价结果将其分划为绿色发展型、稳步发展型、高效发展型、双向提升型和管理能力缺失型,针对各类型旅游城生态安全系统特点提出改善其生态安全系统状况的建议。     

车载激光建模测量系统在重庆城区的应用分析

通过对城市老区和城市新区采集点云数据和纠正点数据,进行精度统计,获得纠正点数量、纠正点布设间距的经验数据,为车载激光建模测量的广泛应用提供参考。     

车载LiDAR系统在道路改建中的应用研究

针对传统公路勘测方法中工作量大、精度偏低、信息量少、周期长等不足,提出把车载LiDAR扫描技术运用到公路勘测工程中。研究利用车载LiDAR系统进行道路数据采集的工作方法以及关键技术要点,制定出一套完整的道路高精度点云获取方案。该技术在京藏高速银川段改扩建工程中得到了应用,成果精度完全满足要求,极大地提高了道路改扩建勘测效率,为类似工程实践提供了参考。     

宁波市震情信息处理系统设计与实现

根据宁波市地震信息报送要求,设计了震情信息处理系统的需求方案.应用JAVA编程语言及J2EE系统架构技术,基于WEB界面,实现了包括震情快速获取、短信自动发送、规则权限设置、通讯录管理等功能的震情信息处理系统软件.此软件具有功能完善、系统稳定、操作灵活,满足本地个性化需求的优势,较大程度上提高了震情信息报送效能,有助于...     

造山型金矿容矿建造分类、成矿模式及找矿勘查

造山型金矿床指造山过程中形成的后生脉状金矿床,受构造、建造双重控制,是全球最重要的金矿勘查类型。按容矿岩石建造的不同,造山型金矿可分为绿岩带型（包括绿片岩型、BIF型和花岗- 片麻岩型3个亚类型）、浊积岩型、碳酸盐岩型和浅成侵入岩型,构成了造山型金矿床完整的成矿谱系。不同类型之间具有紧密的时空和成因联系,可互为找矿标志。绿岩组合和浊积岩系具有高的金丰度,既是容矿岩系,也是重要的矿源层,多类型造山作用驱动大规模区域性流体活动,造就了造山型金矿省/巨型成矿带,岩浆流体叠加和“热机效应”是形成超大型金矿床的重要因素。构建了多源区域性流体+岩浆流体叠加的地壳连续成矿模型和造山型金矿区域成矿模式,强调了多旋回造山作用对造山型金矿的成矿意义。“富金矿源层+剪切变形带+浅成侵入岩”组合是大型金矿系统的勘查选区标志,靶区优选的目标是获取找矿潜力大的优质矿权;矿权区勘查的优先目标是发现可规模化露天开采的矿床（体）,通过化探异常评价和浅钻追索次生富集带,可快速发现主矿体;矿区深部找矿（深度>300 m）潜力巨大,主攻目标是资源量大、品位高的热液通道相的厚板状或筒状矿体。     

浅谈我省金属矿床勘查找矿信息数据采集技术

黑龙江省金属矿床勘查找矿信息数据采集技术是黑龙江省国土资源信息化建设的核心技术之一。运用该技术开发建设的黑龙江省金属矿床勘查找矿信息数据采集系统可以有效地解决我省目前金属矿床勘查找矿信息分散、查询困难、利用率不高等问题。对于全面提高我省金属矿床勘查找矿信息管理水平和信息共享与服务的社会化程度具有重要的意义。建设黑龙江省矿产资源野外数据采集系统,并对其进行应用开发,建立矿产资源数据管理系统,以便在国土资源管理工作中能充分利用现代计算机技术、地理信息技术（GIS）、全球卫星定位系统（GPS）、遥感技术（RS）等,拓展其在地质矿产调查、生态地质环境调查、监测与预警、矿产资源开发动态监测等国土资源领域的服务深度和广度,为政府决策、资料共享等提供服务。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。