基于DEA和SFA的我国海水养殖技术效率

文章采用2005—2015年我国沿海地区的面板数据,运用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)方法对海水养殖技术效率进行测度,并系统分析海水养殖技术效率的影响因素和意义。研究结果表明:我国海水养殖投入和产出水平较合理,但投入资源的优化配置仍有不足;海水养殖面积、海水养殖人员数量和中间物质消耗对海水养殖产量有显著的正相关影响,投入的鱼苗数对产量的影响不显著;运用DEA和SFA方法测度海水养殖技术效率存在显著相关性和差异性,在排序上存在显著一致性;海水养殖技术水平、海水养殖结构、机动渔船比例、海水养殖产值水平和海水养殖规模与海水养殖技术效率呈显著正相关,海产品加工水平呈正相关但不显著;研究海水养殖技术效率对海水养殖产业的发展具有重要意义。最后,基于海水养殖技术效率的影响因素提出相关建议。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

作为体积目标的舰船辐射噪声建模

舰船辐射噪声是由舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声,是水下目标探测系统对运动舰船进行探测、识别的基础,亦是扫雷装备需重构的重要物理场信息,具有重要的理论和应用价值。 基于舰船辐射噪声的来源和时频空域特点,将作为体积目标的舰船辐射噪声源简化为 3 个主要噪声辐射源,建立了“三亮点” 的体积目标辐射噪声模型,在保留目标主要特征的基础上,简化了重构算法的复杂性,提高了模型的实用性,可以为实验室目标探测、识别研究和扫雷装备提供较为逼真的目标数据来源。     

一种高Q值单频水声信号放大提取电路的设计

针对水声信号所处环境复杂、背景噪声源多的特点,提出了一种基于JFET的超低噪音放大电路,该电路选用两片低噪音的场效应管2SK170作为第一级放大器件,经过CR高通滤波连接到同相放大电路,整体电路增益可达70dB;为进一步提升接收信号信噪比,结合双T滤波器特点优化设计出一种高Q值选频电路;通过Multisim14仿真表明,设计的电路在1 Hz处的电压噪声密度仅为2.4 nV/Hz^0.5,滤波器Q值可达25.6,结合实际电路测试结果表明,设计的电路能够满足水声测量要求。     

基于AR模型的海洋环境噪声仿真预测研究

文章主要介绍了AR模型及其参数确定的基本方法。应用Matlab仿真软件,对海洋环境噪声信号的时间序列进行仿真分析,并对预测值与真实值进行比较。结果表明,应用AR模型预测得到的环境噪声信号很好地逼近了实测值,预测的功率谱也具有较高的精度,模拟的结果较好,为海洋环境噪声的预报提供了一种简单可行的模式。     

随机波浪作用下座床式大直径薄壁圆筒防波堤的动力分析空间模型

随机波浪作用下座床式大直径薄壁圆筒防波堤的动力运动过程分为:摇摆、摇摆—小滑移运动和摇摆—大滑移运动三种运动模态,引入了控制侧向滑移的阻滑板—弹簧—阻尼器运动模型,建立了相应的动力分析空间模型。在大型有限元软件ANSYS中利用参数化设计语言APDL进行二次开发实现其空间模型,并把此空间模型计算结果与文献[1]中建立的平面模型计算结果比较,获得了一些有价值的结论,表明了本模型和方法对随机波浪荷载作用下大直径薄壁圆筒防波堤动力响应的数值模拟的可行性和有效性。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法

经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声,而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法,采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型,削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验,结果表明,顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高,三维位置精度提升9%以上。     

人工育珠对三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)遗传基因影响的初步研究

采用酚-氯仿和试剂盒两种提取法对三角帆蚌怀珠群与非怀珠群各6个个体进行基因组DNA的提取,然后在优化RAPD(随机扩增多态性DNA)检测条件基础上,从80个随机引物中筛选出12个扩增较好且多态性强的引物进行RAPD扩增,产物通过水平板琼脂糖凝胶电泳和垂直板聚丙烯酰胺凝胶电泳两种方法进行检验并对DNA的多态性进行分析。结果显示在怀珠群和非怀珠群检测到的位点数、多态位点比例、平均Shannon多态性信息指数、平均Nei's基因多样性指数、群体内个体间平均遗传相似率和平均遗传距离分别为100、33%、0.1927、0.1324、0.904、0.096,95、47.37%、0.2711、0.1879、0.861、0.139,群体间的平均遗传距离为0.821,非怀珠群的变异性大于怀珠群;本研究还获得了两群体各自的特异扩增谱带及两群体间表达差异较大谱带,这些位点很可能是由人工育珠所引起。根据MEGA4.0软件的UPGMA和NJ程序构建的分子系统树可直观地将两群体分开。