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91.
本文从物质要素分散扩散和富集的热力学分析出发,探讨了物质体系物质富集状态(或污染状态)的能量状况,从而讨论了浓差有效能作为物质富集程度(或污染程度)的能量指标的依据及其有效性,指出了其研究和应用的理论意义和实际意义。 相似文献
92.
如何更为精准地刻画流空间视角下城市网络节点地位,是城市网络研究的关注重点之一。本文以长三角地区县级空间单元为研究区域,采用全行业500强上市公司的“母-子-孙”三层级股权关系数据,构建有向加权网络来刻画长三角地区城市间投资联系水平;通过转变中心性与转变控制力对节点城市的网络地位进行分类;最后采用空间计量模型对长三角城市网络节点地位的影响因素进行测算和分析。研究发现:① 长三角城市网络节点地位呈现出“等级+网络”的特征。城市在网络中依旧呈等级分布;然而部分中小城市在网络中地位具有了上升通道,往往可利用资源禀赋使得其获得更高的网络地位,网络结构具有扁平化特征。② 长三角城市网络节点地位特征并没有完全遵循转变中心性与转变控制力的“高-高”“中-中”和“低-低”的匹配关系,而存在“高-中(低)”“中-高(低)”或“低-高(中)”的非匹配关系。③ 城市经济发展水平、人力资本、创新活力、产业结构、城市经营环境和公共服务设施配套情况等会对城市网络地位产生显著的影响。 相似文献
93.
94.
多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类:固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。 相似文献
95.
提出一种基于L曲线的谱修正迭代法,通过绘制谱修正充分迭代过程中的L曲线,以最大曲率点对应的迭代估值作为最终估计结果。通过SBAS-InSAR形变反演实验进行验证分析,结果表明,L曲线谱修正迭代法能够确定残差较小且稳定的估值,提高了谱修正迭代估计结果的精度和稳定性。 相似文献
98.
正行政审批办公室作为广西国土资源厅的窗口部门,在全厅开展的转变机关作风活动中,我们庄严承诺将从以下5个方面开展工作,进一步增强政治意识、大局意识、责任意识、服务意识和创新意识,推进机关作风转变。一是牢固树立和大力弘扬心系群众、服务人民的作风,主动热情接待服务对象,做到"来有迎声、问有答声、走有送声"。服务对象咨询问题时,我们将有礼有节、言行得体、耐心细致解 相似文献
99.
住筒虫是浮游被囊动物的一类,隶属于脊索动物门、尾索动物亚门、有尾纲、住筒虫科、住筒虫属,在海洋生物食物链中占重要位置。根据南海西北部陆架区2006年夏季、冬季和2007年春季3个航次各82个站的浮游动物拖网(网目孔径169 μm)调查资料,共鉴定到8种住筒虫:Fritillaria aberrens,F.abjornseni, F.formica, F.haplostoma, F.megachile, F.pacifica, F.pellucida, F.tenella,其中F.aberrens、F.abjornseni和F.pacifica为南海新纪录。对它们进行了形态描述,并结合环境因子探讨其丰度分布特征。夏季出现住筒虫8种,平均丰度为(2.62±4.68 )个/m3;冬季3种,春季4种,平均丰度分别为(0.23±0.52)和(1.72±5.43)个/m3。F.formica是丰度最高的一种,在夏季、冬季和春季分别占总丰度的43.88%,80.18%和84.29%;其次是F.pellucida和F.haplostoma;以上三种分布广,丰度较高。与环境因子分析表明,夏季琼东沿岸上升流和雷州半岛东部海域冷涡现象对种类向沿岸推移及其丰度增加有一定的助长作用。 相似文献
100.
应用R语言rioja软件包的加权平均(Weighted Averaging,WA)和加权平均偏最小二乘(Weighted AveragingPartial Least Squares,WA-PLS)模型建立了长白山区泥炭藓泥炭地有壳变形虫与水位埋深(depth to water table,DWT)、pH和泥炭湿度的转换函数,为古环境定量重建奠定了基础,也提供了rioja软件包应用的实例和参考。结果表明水位埋深以WA-PLS模型最佳(预测均方根误差RMSEP为7.39 cm,R2=0.74);对于pH和泥炭湿度,WA-PLS第一分量和WA.inv都产生了最小的RMSEP和较高的R2值。pH的RMSEP为0.18,R2为0.72。泥炭湿度的RMSEP为1.95%,R2为0.62。如果泥炭剖面的有壳变形虫种类组成与本研究的训练样本集相同,水位埋深、pH和泥炭湿度可以分别以±7.39 cm、±0.18和±1.95%的平均误差进行重建。 相似文献