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全球留学生留学网络时空演化及其影响因素 总被引:3,自引:1,他引:2
基于联合国教科文组织公布的全球高等学校留学生流动数据,借鉴网络科学,利用社会网络分析方法和负二项回归模型,对2001—2015年全球留学网络时空演化及其影响因素进行研究。主要结论为:① 时序演化特征上,全球留学网络关系流从4921个增加到9137个,平均加权度从8004迅速增加到20834,表明全球留学网络不仅学生数量在增加,且留学路径数量也在不断增加。② 拓扑结构上,从以美国为单一核心,演变成以美国、中国为双核心的拓扑结构,亚洲国家逐渐成为全球留学网络的主体,欧洲国家的中心性逐渐萎缩。③ 空间结构上,全球留学网络具有明显的等级层次性,美国是全球性主导型节点,德国、捷克是区域性主导型节点,次级主导型节点从25个增加到32个,全球留学网络“东向西、南到北”的地理空间格局正在发生变化,中国、澳大利亚等国成为新的区域性中心,区域化成为全球留学网络一个重要趋势。④ 回归分析发现,留学目的地国高等教育质量、高校在校生数量、人均GDP、留学目的地国与留学生来源国间的历史联系及全球化水平与留学生流量呈显著正相关关系,地理距离、语言临近性与留学生流量呈显著负相关关系,表明语言差异的阻抗作用在迅速减弱,地理距离仍然是阻碍学生流动的一个重要因素。 相似文献
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鉴于独立分量对异常值具有较强的敏感性,提出了基于独立分量分析(ICA)的伪距多变量时间序列异常值探测算法,并且利用契比雪夫不等式给出了异常值探测的阈值,引入时间序列干预模型估计了潜在故障扰动的大小,根据3σ准则确定出故障星的位置。根据RAIM的实时性要求,采用滑动窗口的思想对上述批处理探测算法进行改造,本文提出了一种卫星多故障在线探测和识别的新算法,并给出了新RAIM算法的实施流程。利用5个iGMAS北斗监测站的民用观测数据对新算法进行验证,试验分析结果表明,新算法对于卫星多故障的实时处理具有较好的效果,且其故障正确探测率优于以往的RANCO方法。 相似文献
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塔里木河流域中游渭干河-库车河绿洲盐渍土水盐信息光谱特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤水分、盐分时空变异强,是影响土壤光谱特征的两个重要因素。土壤水分与盐分之间的关系以及土壤水分、盐分与土壤光谱特征间的关系直接关系到利用遥感光谱信息监测土壤盐渍化的精度。该文运用多元统计学及可见光-近红外反射光谱分析方法对2010年10月渭干河-库车河三角洲绿洲盐渍土水分、盐分数据和盐渍土野外光谱数据进行分析,探讨该绿洲盐渍土表层(0~10cm)水盐信息与野外光谱特征间的关系。结果表明:1)土壤水分和土壤电导率可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.8503,土壤盐分和土壤电导率也可用Cubic曲线拟合,相关系数R=0.842,但土壤水分与盐分之间的显著性较弱,相关系数R=0.74。2)与原始野外光谱相比,包络线消除后光谱波段与土壤水分和土壤电导率之间的Pearson相关性都有不同程度的提高,利用包络线消除法后的波段分别建立盐渍土土壤水分、土壤电导率后向回归预测方程,为动态水盐条件下的盐渍土遥感监测提供了理论依据。 相似文献
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通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现了被掩盖的粗差,而且运算简单,效率较高。 相似文献
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