针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入...针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.展开更多
认识生态系统内和生态系统间耦合机制,揭示复合生态系统功能规律,对促进我国山水林田湖草沙项目一体化修复和保护实践具有重要的意义。针对目前修复和保护工程中出现的缺乏系统性、连续性等问题,以拥有丰富生态资源的长白山温带森林生...认识生态系统内和生态系统间耦合机制,揭示复合生态系统功能规律,对促进我国山水林田湖草沙项目一体化修复和保护实践具有重要的意义。针对目前修复和保护工程中出现的缺乏系统性、连续性等问题,以拥有丰富生态资源的长白山温带森林生态系统为研究区域,对其关键要素“水土气生”进行耦合建模。通过分析模型的运行机理,探究重要子模块之间的相互作用以及子模块内部生态关键要素的耦合机制,并以长白山温带落叶阔叶林的组成树种和环境因素为对象构建模型参数,通过运行林窗模型1000次,得出长白山温带森林的动态演替过程。结果表明:在森林生态系统的演替过程中,“水土气生”体现为模型中有效积温、干旱天数(低于土壤凋萎点的天数)、土壤可利用氮以及可利用光,这些关键要素之间相互影响,综合决定着每棵树木的更新、生长、死亡过程。模拟结果显示在长白山温带针阔混交林的动态演替过程中0—70 a, 70—170 a, 170—280 a, 280—400 a四个阶段分别有不同的树种组成特征,与真实演替过程比较发现模拟林具有明显的阶段性。白桦、山杨为演替先锋树种,0—70 a期间生物量共占比为55%,70 a后生物量减少最后消失;紫椴、蒙古栎、水曲柳等为过渡树种,这些树种进一步改变了生长环境。红松在170 a前生物量占比仅为3%左右,随演替的发展生物量持续增加,170—280 a期间生物量占比15%,280 a之后红松生物量占总林分的50%。该结果模拟森林动态过程符合演替规律,充分说明多关键要素“水土气生”耦合机制的合理性,对于促进生态系统尺度上多生态要素耦合的相关研究提供了科学理论基础以及方法技术。展开更多
文摘针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.
文摘针对无人机长期跟踪过程中尺度变换导致目标丢失和跟踪精度低的问题,提出了一种基于飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)的尺度比例感知空间长期跟踪器。首先,设计了高斯初始化以代替飞蛾扑火优化算法的随机初始化策略,降低优化算法在跟踪过程中的计算复杂度,减少算力浪费;其次,结合快速梯度直方图特征,构建了改进的飞蛾扑火优化跟踪器;然后,为了解决无人机航拍长期跟踪中目标尺度变化的问题,设计了一种自适应尺度变换的判别尺度空间跟踪(discriminative scale space tracking,DSST)算法,进一步提出了一种尺度比例感知空间跟踪器,解决了尺度滤波器中因长宽比固定而导致的跟踪漂移;同时,分析了滤波器响应峰值在各背景下的变化情况,提出了一种能反映环境变化下跟踪置信度的指标,并通过置信度将MFO优化跟踪框架与尺度比例感知空间跟踪器相结合,解决了尺度变化与长期跟踪目标丢失的问题;最后,在无人机长期跟踪数据集上开展了性能验证。结果表明:提出的算法可有效防止漂移现象的发生,提升跟踪效率;与目前跟踪领域中12种同类文献算法进行对比可知,提出的算法精度较高,满足实时性,能够有效解决无人机长期跟踪下的尺度变化及目标丢失等问题。
文摘目的:探讨胎盘生长因子(placental growth factor,PLGF)、可溶性fms样酪氨酸激酶-1(soluble fms-like tyrosine kinase-1,SFLT-1)和糖基化纤连蛋白(glycosylated fibronectin,GLYFN)检测对子痫前期的预测价值。方法:选择在无锡市妇幼保健院就诊的188例孕妇,分154例正常孕妇(对照组)和34例子痫前期患者(子痫组),应用免疫荧光法分别检测其在孕16~18周血清中PLGF、SFLT-1和GLYFN的浓度,比较子痫前期组和对照组各标志物的水平,并使用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)对3种标志物的预测价值进行效能评估。结果:在妊娠中期,子痫前期组血清PLGF浓度低于对照组,SFLT-1及GLYFN浓度均高于对照组,3种标志物的差异均有统计学意义(3指标P=0.000)。95%置信区间的ROC曲线下面积(areas under the ROC curve,AUC)为,PLGF为0.941(0.907~0.974),SFLT-1为0.881(0.800~0.962),GLYFN为0.951(0.918~0.985),联合指标SFLT-1和GLYFN、3项指标联合检测在ROC曲线下面积(areas under the ROC curve,AUC)分别为0.968、0.986。结论:PLGF、SFLT-1、GLYFN 3种标志物水平在对照组和子痫前期组均存在明显差异,对子痫前期的发病具有一定的预测价值,SFLT-1联合PLGF、SFLT-1联合GLYFN、3项指标联合检测对子痫前期的预测价值高于任一单项指标。
文摘认识生态系统内和生态系统间耦合机制,揭示复合生态系统功能规律,对促进我国山水林田湖草沙项目一体化修复和保护实践具有重要的意义。针对目前修复和保护工程中出现的缺乏系统性、连续性等问题,以拥有丰富生态资源的长白山温带森林生态系统为研究区域,对其关键要素“水土气生”进行耦合建模。通过分析模型的运行机理,探究重要子模块之间的相互作用以及子模块内部生态关键要素的耦合机制,并以长白山温带落叶阔叶林的组成树种和环境因素为对象构建模型参数,通过运行林窗模型1000次,得出长白山温带森林的动态演替过程。结果表明:在森林生态系统的演替过程中,“水土气生”体现为模型中有效积温、干旱天数(低于土壤凋萎点的天数)、土壤可利用氮以及可利用光,这些关键要素之间相互影响,综合决定着每棵树木的更新、生长、死亡过程。模拟结果显示在长白山温带针阔混交林的动态演替过程中0—70 a, 70—170 a, 170—280 a, 280—400 a四个阶段分别有不同的树种组成特征,与真实演替过程比较发现模拟林具有明显的阶段性。白桦、山杨为演替先锋树种,0—70 a期间生物量共占比为55%,70 a后生物量减少最后消失;紫椴、蒙古栎、水曲柳等为过渡树种,这些树种进一步改变了生长环境。红松在170 a前生物量占比仅为3%左右,随演替的发展生物量持续增加,170—280 a期间生物量占比15%,280 a之后红松生物量占总林分的50%。该结果模拟森林动态过程符合演替规律,充分说明多关键要素“水土气生”耦合机制的合理性,对于促进生态系统尺度上多生态要素耦合的相关研究提供了科学理论基础以及方法技术。
