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1.
以祠庙祭祀为主体且祠庙保存良好的民间信仰是甘肃陇中地区民间文化的重要组成。甘肃陇中地区的民间信仰具有很强的趋同性,本文以陇中地区的榆中县为例,以各村的祠庙为民间文化载体,通过核密度分析、Logistic回归等方法探讨榆中县民间文化载体的空间分布及其影响因素对于探讨陇中地区人地关系,保护和弘扬民俗文化有着重要意义。研究结果表明:(1)根据已有研究将榆中县民间信仰归纳为山神信仰、水神信仰、天地信仰、女性信仰、英雄崇拜和祖先崇拜,祖先崇拜的祠庙数量占有重要地位;(2)榆中县祠庙主要分布在西北黄河南岸、中部陇海铁路沿线及南部风景名胜集聚区,村级层面空间差异不显著、乡镇空间差异相对较大。通过核密度分析,不同类别民间信仰空间分布热点各有不同;(3)榆中县民间信仰空间分布受到区位条件限制,民间信仰的祠庙多位于海拔高度较低、人口密度较大、交通可达性较好的地区,坡度和到水源的距离成为山神信仰和水神信仰祠庙空间分布显著的影响因子,榆中县祠庙呈现出山神信仰类祠庙“依山”,水神信仰类祠庙“傍水”的空间特点。  相似文献   
2.
随着公众移动通信的快速发展,伪基站的泛滥不仅破坏正常电信秩序,危害公共安全,而且严重损害群众财产权益,侵犯公民个人隐私,已成为社会一大公害。如何从垃圾短信大数据中挖掘出伪基站活动的时空规律,寻找有效的防控方案,从源头上进行打击和治理成为管理部门和研究者共同关注的焦点。本文基于北京市垃圾短信数据,利用非负矩阵分解的方法分析伪基站的时空分布规律;并利用TF-IDF构建垃圾短信分类模型,对垃圾短信进行分类,结合土地利用数据,分析伪基站在发送不同类型垃圾短信时的时空分布规律。结果显示:北京市垃圾短信多分布于路网和中心城区;白天垃圾短信数量远远多于晚上;垃圾短信的分布随时间的推移沿着路网逐渐向内收缩;发送不同类型垃圾短信的伪基站的时空分布具有一定的差异;通过非负矩阵分解得到的结果,与垃圾短信分类后得到的结果有很好的匹配。研究表明,非负矩阵分解具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性等优点,可以有针对性的为有关部门建言打击伪基站的有效方案,对于伪基站违法行为的治理具有一定的意义。  相似文献   
3.
本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。  相似文献   
4.
同时采用4个台站的国际超导重力仪长期连续重力观测资料和国际地球自转服务中心提供的同步地球自转参数,研究了极移引起的地球重力场变化特征。利用自回归模型估计了各序列的功率谱密度和积谱密度,结果表明极移导致的重力效应的主要能量集中在Chandler摆动和周年项附近,叠积后实际重力观测与极移重力信号理论值之间的差异分别为0.4%和3.9%,说明超导重力仪可有效监测极移导致的重力变化。  相似文献   
5.
较详细地研究了无规取向、无吸收椭球体粒子的T-矩阵收敛问题。首先,简要概括了nmax的3种收敛方案和它们的基本特性。然后,应用1993年提出的数学收敛方法(M-方法)和1998年提出和物理收敛方法(P-方法)研究收敛问题。结果表明椭球粒子收敛精度对粒子的尺度参数,纵横比以及椭球体的种类(例如,长/扁椭球)有很强的依赖性。当粒子的尺度参数不太大时,甚至在极端纵横比的条件下,P-收敛方案优于M-收敛方案。  相似文献   
6.
模糊划分矩阵在岩土参数概率分布中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论如何在小样本条件下用已有的过程经验与试验资料确定岩土参数概率分布,用模糊划分矩阵与BAYES方法相结合,给出由小样本试验数据确定岩土参数的概率分布。  相似文献   
7.
8.
关于非球形粒子光散射的T-矩阵数值计算方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先介绍了无规取向轴对称非球形粒子光散射的T-矩阵数值方法。然后,进一步研究了T-矩阵计算的收敛问题,提出了一种新的关于无规取向无吸收非线形散射物体的物理收敛方法,我们研究了椭球粒子的收敛问题,结果表明我们的数值方法和T-矩阵计算程序是有效的, 收敛精度与粒子的尺度和形状有很强的依赖性,在一定的条件下,我们的物理收敛速度优于NASA Mishchenko的数学收敛速序。  相似文献   
9.
10.
利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。  相似文献   
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