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Statistical Distribution of Depth-Integrated Local Horizontal Momentum for Second-Order Random Ocean Waves in Finite Water Depth
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作者 宋金宝 《海洋工程:英文版》 EI 2004年第3期381-389,共9页
Based on the second order random wave solutions of water wave equations in finite water depth, statistical distributions of the depth integrated local horizontal momentum components are derived by use of the charact... Based on the second order random wave solutions of water wave equations in finite water depth, statistical distributions of the depth integrated local horizontal momentum components are derived by use of the characteristic function expansion method. The parameters involved in the distributions can be all determined by the water depth and the wave number spectrum of ocean waves. As an illustrative example, a fully developed wind generated sea is considered and the parameters are calculated for typical wind speeds and water depths by means of the Donelan and Pierson spectrum. The effects of nonlinearity and water depth on the distributions are also investigated. 展开更多
关键词 statistical distribution depth-integrated local momentum second-order random waves water depth wave-number spectrum
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局部应用三果实凝胶对比派丽奥软膏治疗慢性牙周炎的随机双盲对照试验
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作者 夏银花 胡仁梅 +2 位作者 刘舒舒 罗玉玲 胡友德 《药品评价》 2025年第8期1016-1021,共6页
目的评估三果实凝胶作为牙周袋内局部用药治疗中度至重度慢性牙周炎的临床疗效和安全性,并与派丽奥软膏进行比较。方法采用随机、双盲、平行对照试验,60例慢性牙周炎患者按1∶1∶1随机分为三果实凝胶组、派丽奥软膏组和对照组,每组20例... 目的评估三果实凝胶作为牙周袋内局部用药治疗中度至重度慢性牙周炎的临床疗效和安全性,并与派丽奥软膏进行比较。方法采用随机、双盲、平行对照试验,60例慢性牙周炎患者按1∶1∶1随机分为三果实凝胶组、派丽奥软膏组和对照组,每组20例。所有患者均接受标准牙周基础治疗。基础治疗完成1周后,三果实凝胶组和派丽奥软膏组分别接受相应药物牙周袋内局部应用;对照组仅进行常规口腔卫生维护,不接受药物治疗。测量牙周袋深度(PD)、临床附着丧失(CAL)、菌斑指数(PI)、牙龈退缩(REC)、探诊出血指数(PBI)等指标,并记录不良反应发生情况。结果治疗12周后,三果实凝胶组和派丽奥软膏组PD改善幅度均优于对照组(P<0.05),但两治疗组间差异无统计学意义(P>0.05);三果实凝胶组和派丽奥软膏组CAL改善幅度均优于对照组(P<0.05),但两治疗组间差异无统计学意义(P>0.05);三果实凝胶组和派丽奥软膏组PI改善幅度均优于对照组(P<0.05),但两治疗组间差异无统计学意义(P>0.05)。REC和PBI在三组间差异均无统计学意义(P>0.05)。三组均未出现严重不良反应。结论三果实凝胶治疗慢性牙周炎安全有效,疗效与派丽奥软膏相当,为牙周辅助治疗提供新选择。 展开更多
关键词 慢性牙周炎 三果实 局部用药 随机对照试验 牙周袋深度 临床附着丧失
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面向单目深度估计的多层次感知条件随机场模型
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作者 贾迪 宋慧伦 +1 位作者 赵辰 徐驰 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第3期824-841,共18页
目的从单幅影像中估计景深已成为计算机视觉研究热点之一,现有方法常通过提高网络的复杂度回归深度,增加了数据的训练成本及时间复杂度,为此提出一种面向单目深度估计的多层次感知条件随机场模型。方法采用自适应混合金字塔特征融合策略... 目的从单幅影像中估计景深已成为计算机视觉研究热点之一,现有方法常通过提高网络的复杂度回归深度,增加了数据的训练成本及时间复杂度,为此提出一种面向单目深度估计的多层次感知条件随机场模型。方法采用自适应混合金字塔特征融合策略,捕获图像中不同位置间的短距离和长距离依赖关系,从而有效聚合全局和局部上下文信息,实现信息的高效传递。引入条件随机场解码机制,以此精细捕捉像素间的空间依赖关系。结合动态缩放注意力机制增强对不同图像区域间依赖关系的感知能力,引入偏置学习单元模块避免网络陷入极端值问题,保证模型的稳定性。针对不同特征模态间的交互情况,通过层次感知适配器扩展特征映射维度增强空间和通道交互性能,提高模型的特征学习能力。结果在NYU Depth v2(New York University depth dataset version 2)数据集上进行消融实验,结果表明,本文网络可以显著提高性能指标,相较于对比的先进方法,绝对相对误差(absolute relative error,Abs Rel)减小至0.1以内,降低7.4%,均方根误差(root mean square error,RMSE)降低5.4%。为验证模型在真实道路环境中的实用性,在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago)数据集上进行对比实验,上述指标均优于对比的主流方法,其中RMSE降低3.1%,阈值(δ<1.25^(2),δ<1.25^(3))准确度接近100%,此外,在MatterPort3D数据集上验证了模型的泛化性。从可视化实验结果看,在复杂环境下本文方法可以更好地估计困难区域的深度。结论本文采用多层次特征提取器及混合金字塔特征融合策略,优化了信息在编码器和解码器间的传递过程,通过全连接解码获取像素级别的输出,能够有效提高单目深度估计精度。 展开更多
关键词 单目深度估计 条件随机场 混合金字塔特征融合(HPF) 动态缩放注意力 层次感知适配器(HA)
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基于无人机影像分层建模的土壤深层盐渍化空间预测 被引量:1
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作者 雷鸣阔 查燕 +4 位作者 王丽 程钢 温彩运 尹作堂 陆苗 《中国农业科学》 北大核心 2025年第20期4070-4084,共15页
【背景】土壤盐渍化严重制约作物生长和生态平衡,精准监测对盐碱地改良利用、产量预测及农田管理至关重要。在自然和人为等多种因素影响下,土壤盐渍化主要受水分和盐分在土体中迁移与再分配的水盐运动过程控制,呈现垂直迁移显著、空间... 【背景】土壤盐渍化严重制约作物生长和生态平衡,精准监测对盐碱地改良利用、产量预测及农田管理至关重要。在自然和人为等多种因素影响下,土壤盐渍化主要受水分和盐分在土体中迁移与再分配的水盐运动过程控制,呈现垂直迁移显著、空间异质性大的特点。目前无人机遥感技术已经广泛用于田块尺度的土壤盐渍化监测,但是,遥感技术多进行表层监测,难以表征深层盐分梯度。【目的】融合机器学习与克里金插值方法,建立无人机影像分层建模的土壤深层盐渍化空间预测方法。【方法】首先,利用无人机搭载多光谱传感器获取试验田高分辨率影像,并同步测量不同深度土壤盐分数据,辅以实时动态差分定位技术确保空间精度;随后,构建包含红边波段在内的光谱特征集,并基于随机森林算法进行特征优选;在此基础上,融合机器学习与克里金插值方法,建立分层土壤盐分预测模型,生成高分辨率盐分分布图;最后,通过与三次拟合深度函数预测方法对比验证本方法在深层盐渍化空间表征中的优势。【结果】混合模型分层建模的土壤深层盐渍化空间预测各深度预测精度R^(2)分别为0.68(0—10cm)、0.51(10—20cm)、0.58(20—40cm)、0.56(40—60cm)与0.52(60—80cm),其中0—10 cm表层预测效果最佳。红边盐分指数在各深度均表现为重要预测因子,验证了所构建红边指数的适用性与有效性。通过混合模型与三次拟合深度函数预测的结果对比,混合模型分层建模的土壤深层盐渍化空间预测精度更高,更能真实地反映试验区不同深度的盐渍化程度。【结论】无人机遥感技术在浅层(0—10 cm)土壤盐分预测最优,土壤性质的预测精度随深度的增加而下降,深层精度仍需提升;从预测结果来看,随着深度增加,土壤盐分均值逐渐升高,表明盐分在土壤剖面中存在累积现象;相较于三次拟合深度函数方法,本研究提出的基于随机森林分层建模与克里金残差校正的混合模型在各土层展现出更高的空间预测精度,更具合理性与实用性,为区域土壤盐渍化动态监测及分层盐分精准制图提供了科学依据。 展开更多
关键词 无人机遥感 土壤盐渍化 深度 混合模型 随机森林 克里金插值 盐分预测
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基于改进SOLOv2算法的自主拾球机器人实例分割研究
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作者 许广胜 官源林 +1 位作者 杨熙鑫 董建林 《青岛大学学报(工程技术版)》 2025年第1期23-31,共9页
针对拾球机器人原有SOLOv2算法中残差网络存在的训练耗时严重、梯度消失和过拟合等问题,提出基于随机深度与AdamW优化SOLOv2的图像实例分割方法。基于随机深度算法的ResNet网络,在模型训练时剔除冗余的残差块,有效提高训练效率;采用Adam... 针对拾球机器人原有SOLOv2算法中残差网络存在的训练耗时严重、梯度消失和过拟合等问题,提出基于随机深度与AdamW优化SOLOv2的图像实例分割方法。基于随机深度算法的ResNet网络,在模型训练时剔除冗余的残差块,有效提高训练效率;采用AdamW优化算法自适应地调整改进SOLOv2网络中各参数的学习率,通过权重衰减优化网络的正则化项,防止系统过拟合,并以自定义COCO数据集的图像实例分割为例进行实验验证。实验结果表明,与经典SOLOv2算法相比,改进的SOLOv2算法实例分割精度达到了73.7%,提升了12.35%,有效缩短了模型训练时间,提升了模型识别的鲁棒性,实现机器人自动取球与放球功能。 展开更多
关键词 SOLOv2 随机深度 AdamW ResNet 实例分割
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基于析因试验法对激光机技术参数组合的优化
6
作者 李庆增 蔡汉忠 +2 位作者 孙耀星 赵梓旭 赵洪刚 《林产工业》 北大核心 2025年第8期21-26,共6页
为探索激光加工木材的规律,对橡木进行激光切割,研究在单次切割中为了获得较大的缝深,确定合理的激光切割机技术参数。同时,为确定激光加工木材合理技术参数的选择规律,采用析因实验中多因素完全随机等重复试验的方法设计试验方案。以... 为探索激光加工木材的规律,对橡木进行激光切割,研究在单次切割中为了获得较大的缝深,确定合理的激光切割机技术参数。同时,为确定激光加工木材合理技术参数的选择规律,采用析因实验中多因素完全随机等重复试验的方法设计试验方案。以激光切割机的常用技术参数切削速度、光强、镜头高作为影响因素A、B、C,以切割缝深作为评价指标进行试验。结果表明:三因素均为主效应,对缝深都有极其显著的影响。其中,镜头高C和切削速度A的影响最为显著。此外,三因素还具有交互作用。其中,切削速度A与光强B对缝深的影响有显著交互作用,切削速度A与镜头高C对缝深的影响有极显著交互作用,而三因素A×B×C的总交互作用却极弱,光强B和镜头高C之间也无明显交互作用。 展开更多
关键词 激光单次切割 多因素完全随机等重复法 主效应 交互作用 缝深
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基于随机森林的煤层底板破坏深度多参数耦合预测
7
作者 赵子敬 《地下水》 2025年第3期1-5,共5页
煤层底板破坏深度的准确预测对于保障煤矿深部开采条件下的安全生产至关重要。针对传统预测方法存在的泛化能力不足问题,本研究提出基于随机森林的煤层底板破坏深度预测模型。通过整合26组数据,选取采深、倾角、采厚及工作面斜长作为特... 煤层底板破坏深度的准确预测对于保障煤矿深部开采条件下的安全生产至关重要。针对传统预测方法存在的泛化能力不足问题,本研究提出基于随机森林的煤层底板破坏深度预测模型。通过整合26组数据,选取采深、倾角、采厚及工作面斜长作为特征参数,建立了具有强泛化能力的预测模型,并基于袋外误差的特征重要性评估方法揭示各参数的敏感性规律。研究结果表明,该模型预测结果的均方根误差为8.03m,平均绝对百分比误差控制在20.7%,其中煤层倾角(56%)和工作面斜长(33%)为主控因素,而采厚的影响相对较小。预测的工作面煤层底板破坏深度与传统数值模拟方法(FLAC3D)结果吻合度较高并更符合实际。本研究不仅为煤层底板破坏深度的预测提供了可靠方法,而且构建的特征重要性量化体系可为煤层底板水害防治的关键参数优化提供决策依据。 展开更多
关键词 底板破坏深度 随机森林 重要性评估 主控因素
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基于OOA-RF的H13钢激光表面硬化工艺参数优化
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作者 梁强 徐彬源 +2 位作者 徐永航 杜彦斌 李永亮 《表面技术》 北大核心 2025年第5期217-232,275,共17页
目的为提高激光作用于H13钢表面的硬化效果,提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)、优化随机森林算法(RF)的H13钢激光表面硬化工艺参数预测方法。方法首先采用有限元模型粗选激光功率、扫描速度、搭接率等工艺参数的范围,然后在该工艺参数范... 目的为提高激光作用于H13钢表面的硬化效果,提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)、优化随机森林算法(RF)的H13钢激光表面硬化工艺参数预测方法。方法首先采用有限元模型粗选激光功率、扫描速度、搭接率等工艺参数的范围,然后在该工艺参数范围下设计三因素五水平的中心复合试验(CCD),通过有限元模型得到硬化层参数。然后,分别构建响应面(RSM)、RF和基于OOA-RF的平均淬透深度、峰谷差值、峰值温度的预测模型,并对3种模型的预测精度进行分析对比。通过多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行工艺参数寻优,并结合优劣解距离法(TOPSIS)和熵权法(EWM)对寻优解集重新进行排序,从而得到最佳工艺参数组合。结果在最优工艺参数功率为517W、扫描速度为5mm/s、搭接率为48%下进行试验,得到平均淬透深度为723.3μm,与预测值的相对误差为11.15%,峰谷差值为58.75μm,与预测值的相对误差为3.77%,硬化表面平整,无明显凹陷现象,激光表面硬化前的硬度为(165.2±9.2)HV0.5,经表面硬化后提升至(381.4±86.2)HV0.5,平均硬度提高了约1.3倍。结论可为合金激光表面硬化工艺参数的寻优提供参考。 展开更多
关键词 激光表面硬化 随机森林算法 有限元模型 平均淬透深度 中心复合试验 多目标遗传算法
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Probabilistic Analysis of Reinforced Concrete Carbonation Depth 被引量:1
9
作者 Azhar Badaoui M’hammed Badaoui Fattoum Kharchi 《Materials Sciences and Applications》 2013年第3期205-215,共11页
Concrete carbonation relates to the diffusion of CO2 inthe atmosphere through the concrete pores and to the dissolution of the hydrates. A great deal of uncertainty still remains in this subject as a result of the ran... Concrete carbonation relates to the diffusion of CO2 inthe atmosphere through the concrete pores and to the dissolution of the hydrates. A great deal of uncertainty still remains in this subject as a result of the random nature of the infiltration of these aggressive agents as well as the material and structural properties of reinforced concrete. Consequently, in order to determine the degradation of these structures with time, it is necessary to approach the subject from a probabilistic point of view that it considers the uncertainties involved with the geometrical dimensions of these structures, with the material characteristics and with the environment and the subsequent deterioration that it provokes. The aim of this paper is the evaluation of carbonation depth (Xc) from a probabilistic analysis, focusing specifically on the study of the randomness of the most influential parameters on the reinforced concrete carbonation. 展开更多
关键词 CARBONATION depth LOGNORMAL random Variable RELATIVE Humidity Water/Cement Ratio Carbonic Gas CO2
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融合卷积注意力的激光同步定位与建图回环检测网络 被引量:2
10
作者 姚万业 杨振辉 王祝 《电力科学与工程》 2024年第2期50-60,共11页
针对当前基于深度学习的回环检测方法应对反向循环时由于尺度变化和视角变化引发特征匹配准确度低的问题,提出一种使用卷积注意力增强的激光同步定位与建图回环检测网络(Convolutional attention,loop closure detection network,CA-LCD... 针对当前基于深度学习的回环检测方法应对反向循环时由于尺度变化和视角变化引发特征匹配准确度低的问题,提出一种使用卷积注意力增强的激光同步定位与建图回环检测网络(Convolutional attention,loop closure detection network,CA-LCDNet)。在构建局部描述符时,引入卷积注意力机制实现多尺度特征的有机融合,以增强适应性特征提取能力;用基于软分配聚类改进的NetVLAD(Network-based visual localization with attention to descriptors)对局部描述符进行高效的聚合,获得全局描述符。基于非平衡最优输运理论实现点云帧之间的特征匹配,计算两帧间的相对位姿。使用三元组损失训练全局描述符,实现准确的相对位姿误差估计。在公开数据集上进行对比试验,在正向循环中算法准确率达到92%,在反向循环中准确率达到40%。同时,相较于原Loop closure detection network(LCDNet)算法,改进算法得到的相对位姿误差取得了约5%的改善。 展开更多
关键词 移动机器人 机器人导航 回环检测 卷积注意力 随机深度 深度学习
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Depth perception differences between hemispheres,genders,and eye dominance A study on evoked potential
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作者 Ahmet Akay Gürbüz elebi 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2009年第11期947-950,共4页
BACKGROUND: Certain neural functions, such as peripheral reflexes, differ between genders, while higher brain functions, such as language, are asymmetrically distributed between the two hemispheres. The question rema... BACKGROUND: Certain neural functions, such as peripheral reflexes, differ between genders, while higher brain functions, such as language, are asymmetrically distributed between the two hemispheres. The question remains as to whether depth perception differs between hemispheric laterality and genders, and whether it is affected by eye dominance. OBJECTIVE: To determine whether depth perception is influenced by factors such as gender, eye dominance, and hemispheric lateralization by recording evoked potential associated with depth perception. DESIGN, TIME AND SETTING: A contrast observation based on neuroelectrophysiology was performed at the Department of Biophysics of Ege University Medical School between June 2006 and April 2007. PARTICIPANTS: A total of 34 subjects, 19 females and 15 males, were included in the study with a mean age of (31.0 ± 6.9) years. All subjects were free of neurological or psychological disorders, or problems such as strabismus or vision correction. METHODS: Random-dot stereograms were used to elicit brain activity. A specially designed signal acquisition system employing two computers was used to record evoked potentials from both hemispheres via two pairs of scalp electrodes placed over the occipitotemporal areas of both hemispheres at symmetrical locations. MAIN OUTCOME MEASURES: Negative potential with a mean latency of (211.21 ±25.55) ms and a mean amplitude of (6.05 ± 1.53) pV was recorded from both occipitotemporal areas in 30 out of 34 participants. This was termed "Nd" and represented the evoked potential associated with depth perception. RESULTS: There were no significant differences in Nd amplitude or latency between the two hemispheres, the two eyes, or genders (P 〉 0.05). CONCLUSION: The evoked potential associated with depth perception was not influenced by gender, hemisphere, or eye dominance. 展开更多
关键词 random-dot stereogram depth perception stereovision eye dominance hemisphere lateralization: sex difference
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基于正负地形的喀斯特地貌分类研究——以贵州喀斯特区为例 被引量:4
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作者 罗娅 张荣星 +3 位作者 薛习习 刘茂 王娇娇 娄晶智 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期9-19,共11页
地形因子具有直观性、可视性,常被作为喀斯特地貌分类的主要依据。已有关于喀斯特地貌分类研究所用的地形因子较多且复杂,分类特征不易被公众学习和理解,导致成果的应用和推广难度较大。因此以贵州喀斯特区为研究对象,运用地形开度法和... 地形因子具有直观性、可视性,常被作为喀斯特地貌分类的主要依据。已有关于喀斯特地貌分类研究所用的地形因子较多且复杂,分类特征不易被公众学习和理解,导致成果的应用和推广难度较大。因此以贵州喀斯特区为研究对象,运用地形开度法和随机森林模型,筛选重要性正负地形指标,探讨喀斯特地貌分类方法。结果表明:1)贵州喀斯特区的蚕食度均值为1.35,深切度均值为215.36 m,平均粗糙度比均值为1.01,负地形面积大于正地形面积,正负地形不规则且破碎度较大,正地形被沟谷深切明显,地貌的异质性强烈。2)蚕食度和深切度2个指标的重要性指数分别为0.93和1.16,能较好地反映喀斯特地貌的差异性。3)根据蚕食度和深切度贵州喀斯特地貌分为23类,分类精度优良达93.33%。在不同的喀斯特地貌区,因为蚕食度和深切度不同,导致水、土、光、热资源丰度不同,因而它们的土地利用方式各异。研究简化了分类判别喀斯特地貌的地形指标,降低了公众对喀斯特地貌的认识和理解难度,并为数字地形技术在喀斯特地貌分类中的推广应用提供参考。 展开更多
关键词 正负地形 喀斯特地貌分类 蚕食度 深切度 随机森林模型
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Carbonic Gas Randomness Effect on Reinforced Concrete Carbonation
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作者 Azhar Badaoui M’hammed Badaoui Fattoum Kharchi 《Engineering(科研)》 2012年第1期6-10,共5页
This paper deals the randomness effect of the pressure of carbonic gas on the carbonation phenomenon of the reinforced concrete. This analysis concentrates on the evaluation of carbonation depth (Xc) and the carbonati... This paper deals the randomness effect of the pressure of carbonic gas on the carbonation phenomenon of the reinforced concrete. This analysis concentrates on the evaluation of carbonation depth (Xc) and the carbonation time (T1) which is the time necessary so that the face of carbonation arrives until the reinforcement from a probabilistic analysis. Monte Carlo simulations are realized under the assumption that the carbonic gas on the surface of the concrete is random variable with a log-normal probability distribution. 展开更多
关键词 CARBONATION depth CARBONATION Time LOGNORMAL random Variable Carbonic GAS CO2 Relative Humidity Water/Cement Ratio
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基于卫星数据的中国东部地区近地面PM_(2.5)浓度预估及时空分布研究
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作者 周刚 徐彬仁 +4 位作者 尹文君 陈玮 徐炜达 田启明 王凌 《中国环境监测》 CSCD 北大核心 2024年第S1期125-135,共11页
针对近地面PM_(2.5)浓度空间分布估算问题,融合卫星气溶胶遥感数据以及气象、地形、植被等方面的辅助数据,利用随机森林模型实现了对2018—2020年中国东部地区(33°N~43°N,110°E~120°E)近地面PM_(2.5)质量浓度空间... 针对近地面PM_(2.5)浓度空间分布估算问题,融合卫星气溶胶遥感数据以及气象、地形、植被等方面的辅助数据,利用随机森林模型实现了对2018—2020年中国东部地区(33°N~43°N,110°E~120°E)近地面PM_(2.5)质量浓度空间分布特征的分析。分析结果显示:(1)在10 km空间分辨率下,PM_(2.5)浓度的模型预估结果与地面站点实际观测结果吻合度高,其中决定系数(R^(2))为0.84,均方根误差(RMSE)为16.35μg/m^(3),平均绝对误差(MAE)为3.17μg/m^(3)。(2)模型月度预估数据的整体拟合度优于日度预估数据,其中R^(2)为0.87,RMSE为10.17μg/m^(3),MAE为2.54μg/m^(3)。(3)研究区PM_(2.5)浓度分布存在明显的季节性空间差异,不同季节预估结果的R^(2)排序为秋季(0.82)=冬季(0.82)>春季(0.80)>夏季(0.66),其中冬季空气质量最差(PM_(2.5)浓度预估均值为70.50μg/m^(3)),夏季空气质量最好(PM_(2.5)浓度预估均值为25.86μg/m^(3))。(4)2018—2020年,研究区PM_(2.5)浓度逐年下降,各年度预估均值分别为46.72、43.14、37.91μg/m^(3)。研究结果表明,基于随机森林的PM_(2.5)浓度估算及时空分布研究方法可以有效融合卫星气溶胶遥感数据以及辅助数据,实现对不同时间尺度近地面PM_(2.5)浓度的高效预估,为近地面PM_(2.5)浓度时空分布特征准确识别提供新的手段。 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度(AOD) 细颗粒物 随机森林 卫星遥感 时空匹配
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基于随机森林模型的旺业甸实验林场土壤全氮数字制图 被引量:3
15
作者 甄诚 王海燕 +4 位作者 雷相东 赵晗 董齐琪 崔雪 仇皓雷 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期249-257,共9页
为探究林场土壤全氮含量的空间分布特征及对环境因素的响应,以旺业甸实验林场为研究区,采用随机森林模型和Cubist模型建立了不同土层深度(0~10、10~30、30~50cm)土壤全氮含量与环境协变量(海拔、归一化植被指数、年平均降水量、年平均... 为探究林场土壤全氮含量的空间分布特征及对环境因素的响应,以旺业甸实验林场为研究区,采用随机森林模型和Cubist模型建立了不同土层深度(0~10、10~30、30~50cm)土壤全氮含量与环境协变量(海拔、归一化植被指数、年平均降水量、年平均气温、y坐标和坡向)之间的定量关系模型,对该区土壤全氮含量进行预测并制图,并分析了影响土壤全氮空间变异的控制性因素。研究结果显示:0~10、10~30、30~50cm土层实测全氮含量的均值分别为3.20、2.02、1.47g/kg,土壤全氮的平均含量随土层深度的增加而降低;3个土层深度土壤全氮预测随机森林模型的决定系数R2分别为0.59、0.42和0.39,均优于决定系数R2分别为0.56、0.38和0.34的Cubist模型,2种模型预测精度都随土层深度的增加而降低,各环境因素对土壤全氮空间分布的影响作用随土层深度的增加而减小;从随机森林模型土壤全氮预测图来看,不同土层深度土壤全氮含量均呈现西部、北部和中部低,西南、东南和东部高的空间格局,不确定性图显示随机森林模型预测土壤全氮含量分布具有较低的标准差;海拔对土壤全氮含量的影响最大,其他依次为:归一化植被指数>年平均降水量>年平均气温>y坐标>坡向。结果表明,随机森林模型可以作为有效预测该林场不同土层深度土壤全氮含量的方法。 展开更多
关键词 土壤全氮 随机森林模型 空间分布 土层深度 数字土壤制图
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结合面向对象卷积神经网络和随机森林的马尾松识别 被引量:1
16
作者 吴瑞姣 《测绘与空间地理信息》 2024年第10期50-53,58,共5页
本研究旨在解决南方丘陵地区树种组成复杂、空间尺度较大的马尾松识别问题。采用面向对象和深度学习方法,构建了一种结合卷积神经网络和随机森林的马尾松识别模型,并在福建省建瓯市高分二号卫星影像上进行了应用。实验表明:结合面向对... 本研究旨在解决南方丘陵地区树种组成复杂、空间尺度较大的马尾松识别问题。采用面向对象和深度学习方法,构建了一种结合卷积神经网络和随机森林的马尾松识别模型,并在福建省建瓯市高分二号卫星影像上进行了应用。实验表明:结合面向对象卷积神经网络和随机森林的模型识别结果优于仅面向对象卷积神经网络和仅用随机森林分类算法,分类结果总体精度较好;在三调林地数据基础下对马尾松林的提取也取得了良好的效果。在此基础上,对建瓯市马尾松的空间分布进行了分析,能较好地预测马尾松林的空间分布,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 卷积神经网络 随机森林 多尺度分割 深度学习 树种识别
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海南露天铁矿开采地表移动及其对环境的影响 被引量:3
17
作者 齐栋梁 高重阳 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第2期27-30,共4页
采用模糊测度理论对海南某大型露天铁矿开采引起的周围地表变形进行预测分析,并与随机介质理论计算结果进行对比,验证了模糊测度理论在分析露天开采对周围环境影响方面的优越性和实用性。
关键词 露天开采 模糊测度理论 随机介质理论 地表移动 铁矿山 开挖深度
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结合指数函数改进的随机近邻嵌入式短文本聚类
18
作者 汪晓晨 宋叔尼 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期226-232,共7页
近年来深度学习在短文本聚类方面发挥巨大作用,最近提出的短文本聚类(Short Text Clustering, STC)算法在此方面取得不错的成效。为进一步提高聚类准确率并优化算法性能,基于指数函数提出改进的随机近邻嵌入算法。该算法用指数函数度量... 近年来深度学习在短文本聚类方面发挥巨大作用,最近提出的短文本聚类(Short Text Clustering, STC)算法在此方面取得不错的成效。为进一步提高聚类准确率并优化算法性能,基于指数函数提出改进的随机近邻嵌入算法。该算法用指数函数度量样本点与聚类中心差距,放大不同特征差别,并在后期使用k-means++算法预先确定聚类中心与聚类数目。在Stackoverflow数据集上的实验证明,随机指数嵌入聚类模型(e-STC)在准确率与标准互信息上均优于原STC模型,准确率相对提高3.2%,互信息相对提高2.9%。 展开更多
关键词 短文本聚类 深度算法 随机近邻嵌入 特征提取
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基于HMOGWO-RF的埋地管道点蚀深度机理-学习预测模型
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作者 宋福霖 赵弘 苗兴园 《油气储运》 CAS 北大核心 2024年第11期1249-1259,共11页
【目的】截至2025年,中国油气管网规模将达到24×10^(4) km,管道输送已然成为中国油气运输的重要方式之一。受管道周围土壤环境等因素影响,管道腐蚀现象时有发生,降低了管道的使用年限。为保障埋地管道的安全运行,需有效预测其所受... 【目的】截至2025年,中国油气管网规模将达到24×10^(4) km,管道输送已然成为中国油气运输的重要方式之一。受管道周围土壤环境等因素影响,管道腐蚀现象时有发生,降低了管道的使用年限。为保障埋地管道的安全运行,需有效预测其所受腐蚀程度。【方法】将随机森林(Random Forest,RF)算法与多目标优化方法相结合,提出腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型,将管道腐蚀的腐蚀机理知识引入机器学习模型中,提高模型的可解释性。根据特征变量之间的交互作用机制,构建新的特征变量,以更好地反映管道周围土壤环境的影响因素。通过随机森林算法中的基尼系数计算新特征空间中所有特征的重要性,利用混合多目标灰狼优化(Hybrid MultiObjective Grey Wolf Optimization,HMOGWO)算法求解随机森林算法的最优超参数,并将特征选择融入多目标优化中。在多目标优化的过程中,综合考虑特征数量、预测准确率、模型稳定性3个优化目标,并设计综合评价指标,对比分析Pareto解集,以获取特征子集与最优超参数组合,得到最具代表性、优化性能最佳的特征子集,提高模型稳定性与预测准确性。【结果】模型设计完成后,采用实际埋地管道的点蚀数据集对模型进行验证,将三目标HMOGWO算法与RF模型相结合,模型的预测性能及稳定性远超三目标灰狼优化算法、双目标HMOGWO算法、双目标灰狼优化算法、单目标灰狼优化算法及单目标粒子群优化算法。【结论】该模型可以实现埋地管道最大点蚀深度的准确预测,所提出的腐蚀机理引导下的埋地管道点蚀深度预测模型可以提高管道腐蚀预测的可解释性与准确性,有助于延长管道的使用寿命,对于石油和天然气运输行业具有重要的实际应用意义。(图12,表2,参22). 展开更多
关键词 埋地管道 点蚀深度 腐蚀机理引导 随机森林算法 多目标灰狼优化算法 特征重要性
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贝叶斯超参数优化随机森林算法在水深反演中的应用
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作者 魏荣磊 汤亮 周彬 《生态文明新时代》 2024年第3期101-106,共6页
随着遥感技术及计算机技术的迅速发展,机器学习算法在光学遥感水深反演方面得到广泛应用。但由于机器学习算法参数多,参数选择对模型反演精度影响较大。针对这个问题,本文采用贝叶斯优化算法对随机森林模型参数进行选择。实验结果表明:... 随着遥感技术及计算机技术的迅速发展,机器学习算法在光学遥感水深反演方面得到广泛应用。但由于机器学习算法参数多,参数选择对模型反演精度影响较大。针对这个问题,本文采用贝叶斯优化算法对随机森林模型参数进行选择。实验结果表明:基于贝叶斯超参数优化随机森林算法精度最高,平均相对误差仅为10.60%,优于目前众多学者研究成果。 展开更多
关键词 遥感水深反演 机器学习 贝叶斯优化 随机森林
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