双因素判别分析胃癌组织与正常组织自体荧光光谱

通过对手术切除的37例胃癌患者的离体标本的自体荧光光谱检测,显示308nm,337nm激发光谱均呈双主峰结构,双主峰的比值均能区分胃癌与正常胃壁(P<0.001).分别用308nm,337nm激发荧光光谱单因素分析诊断胃癌的灵敏度、特异度、阳性预测值分别为88.8%,86.8%,86.4%和80.1%,72.1%,67.5%.对308nm及337nm激发荧光光谱双因素分析,癌诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值分别为94.4%,92.1%,91.9%,其诊断正确符合率明显高于单因素分析的结果.研究表明,以308nm及337nm双波长激发检测胃壁浆膜,双因素判别算法可较好地区分胃癌,这种方法有望成为手术中快速识别胃癌在胃壁的浸润范围的有效方法.     

东海1999年夏、冬上层水团的温、盐分布及其与历史平均状况的比较

通过综合分析有关文献资料,提出了东海表层各个水团的温、盐指标并把它们分成3个水系(沿岸水系、混合水系和黑潮水系)。把1999年7月和2000年2月的观测结果与历史(1907~1986年的7月和2月)平均值比较后发现:1999年7月,东海表层水团及台湾暖流北上势力弱于历史平均状况,但它们朝东北方向推进;长江冲淡水的外侧部分在济州岛西南具有朝东南方向伸展的特征。2000年2月,黑潮入侵势力强于历史平均状况;黄海水团入侵东海的势力不大;与10~14℃等温线组成的浙江沿岸温度锋相对应,盐度锋不明显。根据东海各水团的温、盐判别数据,将实测资料和历史平均值资料进行对比,可判别各水团的分布和变化特征。     

基于角质颚长度的头足类种类判别

本文根据2013 年8 月于舟山市沈家门东河菜场采集的5 种近海常见经济头足类(剑尖枪乌 贼、杜氏枪乌贼、金乌贼、曼氏无针乌贼和短蛸), 利用逐步判别和主成分分析法对其上、下角质颚 的各5 种长度指标(喙长、头盖长、脊突长、侧壁长、翼长)进行分析。结果显示, 这5 种头足类角质 颚长度差异显著(ANOVA: P<0.001), 其中以金乌贼的角质颚尺寸最大, 短蛸的角质颚尺寸最小。判 别分析显示, 角质颚长度适合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率为96.2%, 其中以上颚侧壁 长、上颚头盖长和下颚脊突长对判定的贡献率最高。然而, 与之相比, 标准化后的角质颚长度则更适 合用来划分头足类的种类, 综合判别成功率达到100%, 其中以标准化下颚喙长和标准化下颚翼长对 判定的贡献率最高。主成分分析显示, 角质颚长度及标准化后角质颚长度对枪乌贼类和乌贼类的判 定成功率均达到100%.本文建立了一种基于角质颚长度判别分析法的头足类种类判定的新方法, 丰 富了头足类种类鉴定的技术手段, 为我国学者在相关领域的研究提供了基础。     

基于"一带一路"建设的环渤海地区港口优势评价

港口作为海陆运输的节点,是一个城市和国家的重要门户,对推动经济发展和对外贸易有着不可忽视的作用。基于国家提出的"一带一路"建设,评估环渤海港口的发展优势,逐步实现从沿海、沿江开放向内陆延伸具有重要意义。文章选取环渤海港口中的大连、天津、唐山、丹东、营口、锦州、秦皇岛、黄骅、日照、青岛、威海和烟台共12个港口进行发展优势对比。从港口吞吐量、港口规模范围、港口城市及腹地、港口未来发展4个方面构建环渤海港口优势评价体系。并利用熵权-TOPSIS法进行深入的实证分析。结果表明,环渤海港口群港口发展优势水平悬殊,基本可以分为4个档次。基于此,环渤海各港口应合理准确定位,通过错位发展和协同合作等方式谋求共赢。     

“海上丝绸之路”沿线重要港口竞争力评价

“海上丝绸之路”是促进亚欧和亚非互联互通的重要通道,对其沿线重要港口的竞争力研究,可以为海上丝绸之路的建设提供参考。本文综合考虑港口的自然条件、腹地环境、基础设施、服务水平、政府廉洁度,及其在航运网络中的地位差别等因素,运用熵权-层次分析法对沿线51个国家的99个重要港口的竞争力进行评价。结果表明,① 港口综合竞争力空间分布呈明显的区域化特征,且与国家经济发展水平显著相关,地中海地区港口竞争力普遍较强,亚洲次之,非洲最弱。② 港口的网络地位对竞争力的影响最大,竞争力强的港口多位于重要水域的战略通道,网络地位高,辐射范围广。③ 我国投资的部分沿线港口综合竞争力与成熟港口之间还存在一定差距,但是具备较大的竞争力提升空间。     

武汉主城区液化潜能分区研究

搜集并整理武汉主城区地震安全性评价控制性钻孔SPT-N资料,配合武汉市地震动参数小区划成果,采用规范法对各场地土层在罕遇地震作用下液化可能性进行判别。以液化指数作为分区指标并结合各场地坐标,绘制武汉主城区液化潜能分区图。分区图初步预测了罕遇地震发生以后,可能发生液化的区域及其严重性,且表明无论是分布面积还是液化潜能,长江右岸均大于长江左岸。通过与4次历史大震液化资料的对比分析,武汉主城区可能液化场地具有地下水位埋深浅、液化土层分布范围广、埋藏深度大的特点。     

一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标

传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此,借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标,利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合,所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明,该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解,确定去噪最优分解层数,从而达到最优去噪效果。     

水资源约束下的河西走廊城市经济脆弱性时空演变及其影响因素

城市经济脆弱性作为当前脆弱性研究中的重要领域,为人-地系统耦合研究提供了新的视角,并为城市可持续健康发展提供有益的决策支持和管理方法。依据城市经济脆弱性内涵,基于暴露度、敏感性、适应能力构建了城市经济脆弱性评价指标体系,运用熵权TOPSIS法评价河西走廊地区及区域内五市的城市经济脆弱性,并采用障碍度模型识别影响区域城市经济脆弱性变化的因素。结果显示：（1）2006—2015年,河西走廊地区城市经济脆弱性呈现出先曲折下降（2006—2011年）再波动上升趋势（2012—2015年）;（2）河西走廊地区的城市经济脆弱性具有明显的空间特征,经历了东西高、中部低到整体较高的演变过程;（3）阻碍河西走廊地区城市经济脆弱性降低的障碍因子由适应能力逐步转变为暴露度。针对河西走廊地区各市主要障碍因子,提出针对性优化措施。     

诺敏大黑沟组火山岩形成机制的稀土判别

诺敏火山群位于大兴安岭中北段东坡,行政区划属内蒙古自治区管辖,分布在诺敏河、毕拉河、奎勒河一带,主要受南北向、东西向及其派生的北东向和北西向断裂控制,沿河谷及两侧低山地带分布。由43个火山锥（口）及10片岩流构成。区内出露晚更新世大黑沟组火山岩。主要岩性为碱性玄武岩,气孔状、致密块状（橄榄）玄武岩、白榴玄武岩、玄武质浮岩等。     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.