对数Bloch类空间与n阶加权类空间之间的加权微分复合算子

本文研究了从对数Bloch类空间B_(logβ)^(α)到n阶加权类空间W_(μ)^(n)的加权微分复合算子D_(φ,u)^(m)的有界性和紧性,同时当权函数μ(z)=να,β(z)时,也刻画了从n阶加权类空间W_(να,β)^((n))到对数Bloch类空间B_(logβ)^(α)的加权微分复合算子D_(φ,u)^(m)是有界和紧的充要条件。

基于类空间密度的文本分类特征加权算法

特征加权是一种依据特征在分类中起到的作用为特征赋予相应权重的过程,是为了提高分类性能而为特征标记权重的策略。基于类空间密度提出了两个新的特征加权算法:tf*ICSDF和ICSDF-based。实验中,在RCV1-4和20 Newsgroups数据集上,采用支持向量机分类器将提出的方法进行了验证。实验结果显示,该方法相比传统的特征加权方法(prob-based、tf*icf和icf-based)可以有效地提升文本分类性能。

基于功能空间分类的抚仙湖流域“3类空间”时空格局变化

为了了解高原湖泊流域'3类空间'的布局结构,探析流域在发展过程中'3类空间'的格局变化及其变化趋势,本文以抚仙湖流域为研究对象,从土地功能空间分类的角度研究抚仙湖流域'3类空间'分类体系,并分析了2005—2015年流域'3类空间'时空格局变化特征,为抚仙湖流域生态环境保护决策和国土空间格局优化研究提供理论参考。结果表明:(1) 2005—2015年抚仙湖流域城镇空间呈上升趋势,10 a增加了71.37%,农业空间呈下降趋势,10 a减少了6.38%,生态空间先升后降,总体增加了0.48%;(2) 2005年、2010年和2015年抚仙湖流域'3类空间'格局基本一致,以生态空间为主,但城镇空间格局、农业空间格局和生态空间格局的分布存在明显差别,城镇空间和农业空间主要分布于抚仙湖流域的北部,而生态空间除抚仙湖湖泊水面外在流域四周均有分布;(3)从变化程度上看,'3类空间'格局变化差异显著,城镇空间和农业空间格局变化主要发生在流域北部,而生态空间则在湖泊中部沿岸地区。

城市另类空间——层际空间景观设计

城市的发展、社会的进步,使得人类自身需求的矛盾性日渐突出,缓和这一矛盾的有效手段是人类对新型空间,即层际景观空间的开拓。系统地阐述了层际空间的内涵与外延、类型及城市建设的意义;探索了该种空间的特质以及空间景观设计的问题和相应的措施,同时指出进一步研究的问题与方向,为城市空间的发展开拓新的方向提供了理论基础。

高密度校园中的另类空间

高密度已成为目前我国部分大学校园的显著特征之一。本文借鉴法国哲学家米歇尔·福柯的“另类空间”观点,提出必须从校园使用者的生理需求、区域文化认同感及文化变异三个角度出发来解决高密度校园中空间与使用的矛盾,并以同济大学学生活动中心的设计为例,对另类空间作了进一步阐释。

第二类空间曲线积分的投影算法

利用全微分公式,可把封闭的第二类空间曲线积分通过投影转化为平面曲线积分来计算,实例说明这种算法在计算第二类空间曲线积分时具有一定优越性.

另类空间视阈中的唐人街——论伍慧明小说《骨》中的异托邦呈现

当代美籍华裔女作家伍慧明在其处女作《骨》里,以一个年轻女性的视角讲述了在唐人街这一封闭的地理空间里其家庭所经历的历史与个人悲剧。本文试图从空间入手,运用福柯的"异托邦"概念,梳理小说中的空间呈现,从华人的生活空间、工作空间、死亡空间与想象空间四个层面阐释、分析空间呈现背后的政治文化内涵,以此揭示当代华人在美国的生存状态和精神世界。

西北干旱区绿洲县域3类空间冲突分析与模拟

[目的]对西北干旱区绿洲县域3类空间冲突进行分析与模拟,为该区国土空间合理布局、区域可持续发展提供科学参考。[方法]以西北干旱区绿洲县域--新疆麦盖提县为研究区,基于土地利用主导功能构建空间分类体系,将国土空间划分为城镇、农业与生态空间;根据景观格局指数构建空间冲突测度模型探讨2009-2019年空间冲突水平演变特征;通过CA-Markov模型预测2024年空间布局并分析冲突强度变化特征。[结果]①3类空间呈现“两增一减”的变化动态,城镇空间面积呈逐年递增趋势,由1537.74 hm^(2)增加至4582.24 hm^(2);农业空间由84670.06 hm^(2)增加至107447.66 hm^(2);生态空间面积减少25822.69 hm^(2)。②2009-2019年空间冲突强度显著增强,中等空间冲突、较高空间冲突与高空间冲突评价单元所占比例分别增加了50.41%,13.45%,0.53%。③2024年城镇空间、农业空间将分别增加2981.19和4285.96 hm^(2),生态空间将减少7267.16 hm^(2);冲突水平以所占比例为60.24%的中等空间冲突为主。[结论]2009-2019年城镇空间、农业空间逐年增加、生态空间逐年递减,各类空间的无序变化导致空间冲突强度整体增强,通过预测2024年3类空间变化趋势与2009-2019年保持一致,并以中等空间冲突为主。

西方社会地理学有关理论——人类空间行为研究

一、社会地理学的研究对象和内容人的住所是人类交流过程中的一个组成部分.大家租赁公寓、外出度假、进城购物和上下班往返时,自然而然地接受地理环境信息.人做出住处区位选择,相继将信息传递给其他社会成员.在很大程度上,使用地方这一点就表明了个人的社会特性.我们采用"空间的"(spatial)一词说明人对地方的使用情况,同时还采用"社会地理学"(Social Geography)这一术语阐述人类使用地方时的种种活动.

LL-SST的重力场测量类空间圆编队构型设计

根据LL-SST重力场测量改进对编队构型设计的要求,基于平均轨道根数描述的编队运动学方程,对自然轨道的编队构型进行了地球扁率二阶摄动下的修正,设计了在J2长期项和J3长周期项影响下相对稳定的类空间圆编队构型,并得到卫星的初始轨道根数.仿真表明,30天的仿真时间内,设计所得构型满足重力场测量下编队的约束,且在J2长期项和J3长周期项摄动影响下,与考虑J2半长轴修正设计的空间圆构型相比,在径向和迹向上的漂移量分别减少了99.980%,99.976%,法向振幅发散减少了99.710%.

论色彩在居住类空间中的设计效应及方法

色彩是一种经常在室内设计中运用的设计手段,其通过运用不同的色彩装饰居住空间,营造良好的居住环境,既增添了室内空间的人文艺术气息,又满足了人们心理、生理上的需要。本文对居住类空间不同的色彩需求进行分析,并提出色彩运用的策略,为室内设计提供参考。

论色彩在居住类空间中的设计效应及方法

色彩是一种经常在室内设计中运用的设计手段，其通过运用不同的色彩装饰居住空间，营造良好的居住环境，既增添了室内空间的人文艺术气息，又满足了人们心理、生理上的需要。本文对居住类空间不同的色彩需求进行分析，并提出色彩运用的策略，为室内设计提供参考。

成长记录袋的另类空间——《走进聪明屋》教学例谈

在新颁布的各科课程标准中，“评价建议”一栏都引入了“成长记录袋”这一新的评价方式，试图通过对它的运用，来打破传统的单一试卷评价体系，建立起由多种评价角度、多种评价主体和多种评价方式构成的科学评价体系，使教育能够更加关注学生的学习及生活成长过程。

人类空间何时会灭绝？或将不断变成新物种存活下去

智人已经出现了20万年，人类文明也有几千年。这远比我们短暂的一生漫长得多，但与宇宙的138亿年历史相比，这段时间显得何其短暂。并且和强大的星系不同，人类是如此脆弱，疾病、饥荒、战争、陨石均能置我们于死地。

基于3类空间变化的阿克苏河流域碳排放轨迹及生态环境效应

干旱区内陆河流域生态本底脆弱敏感但生态区位非常重要,针对该类地区科学评估人工绿洲扩张引起的农业、城镇和生态“3类空间”变化引起的碳排放和生态环境效应问题,对于把握各土地利用类型的碳排放特征、制定土地利用减排策略、促进生态文明建设、优化国土空间格局具有重要意义.以新疆干旱区内陆河流域阿克苏河流域为研究对象,基于土地利用数据和社会经济数据,采用碳排放系数法测算土地利用碳排放,利用空间自相关分析法和标准差椭圆分析阿克苏河流域3类空间碳排放的空间演化特征,基于生态环境质量指数和生态贡献率探究阿克苏河流域3类空间变化对生态环境效应的影响.结果表明:①农业空间和城镇空间规模呈持续上升趋势,生态空间总体规模缩小.农业空间和城镇空间提供的碳源呈持续上升趋势,生态空间提供的碳汇呈先上升后下降的趋势,总体呈下降趋势;②流域净碳排放和3类空间提供的碳排放具有空间正相关性,流域碳排放的重心在总体上除生态空间向西南移动,其他空间及净碳排放均向东南移动;③流域内生态环境质量指数呈先上升后下降,总体呈下降趋势,1990~2000年生态环境质量总体好转,2000~2010年生态环境质量总体严重恶化,2010~2020年生态环境质量总体缓慢恶化.

基于Voronoi图的空间点事件统计聚类方法

挖掘地理空间数据中点事件聚集模式对于揭示流行疾病、犯罪分布热点区域及城市基础设施空间分布格局等具有重要意义。针对不同形状、密度和大小的显著空间点聚集模式的识别,目前以空间扫描统计为代表的方法虽然可以对空间点聚类的显著性进行统计推断,减少虚假聚类结果,但其主要用于识别球形或椭圆形状的聚簇,对于沿着街道或河道分布的任意形状、不同密度的显著空间点聚簇识别还存在局限。因此,本研究提出一种基于Voronoi图的空间点聚集模式统计挖掘方法。首先,采用Voronoi图来度量空间点分布的聚集性,将空间点聚类问题转化为热点区域探测问题;其次,结合局部Gi*统计量探测统计上显著的空间点聚簇;最后,通过模拟数据和真实犯罪事件数据进行实验与对比分析。结果表明:本方法能够有效探测任意形状的空间点聚类,并对空间点簇的显著性进行统计判别,识别显著的空间点簇,减少随机噪声点的干扰;聚类识别结果优于现有代表性方法,如DBSCAN算法、空间扫描统计方法等。

基于子空间的I-nice聚类算法

高维数据的子空间聚类是无监督学习领域的热点研究问题,其难点在于寻找恰当的子空间以及其中的数据簇。大多数现有的子空间聚类算法均存在计算复杂度高和参数选择难的缺陷,这是因为在高维数据中子空间的组合数量很大,算法的执行时间非常长,且不同数据集和应用场景需要不同的参数设定。为此,提出了基于子空间的I-nice(简记为sub-I-nice)聚类算法用于识别高维数据中子空间内数据簇的个数。首先,该算法将原始数据维度随机划分成多个维度组,根据维度组生成子空间样本;接着,使用最新的I-niceMO算法对每个子空间数据进行聚类;最后,采用新设计的球模型对所有子空间的基聚类结果进行集成。在含有噪声的高维仿真数据集上对所提出的sub-I-nice算法进行了详细的性能验证,实验结果表明sub-I-nice算法相比其他3种代表性聚类算法有更好的准确性和鲁棒性,从而证实了其合理性和有效性。

海洋环境气候新闻大数据挖掘和空间聚类模型研究

以GDELT(global database of event,language,tone)数据库为例,讨论使用数据源路径爬取相关新闻文档。利用改进的AC自动机进行多模关键词匹配完成初步的数据清洗;对过滤好的文档数据进行主题数量评估,再利用LDA模型对其进行主题分类和关键词提取。根据分类结果,对海洋环境与气候主题新闻数据及相关指标建立空间聚类模型,最终形成一个对海量文档数据进行抓取、清洗、主题挖掘、空间聚类及可视化呈现的分析模型。

基于自编码器的过完备多级表示深度子空间聚类

深度子空间聚类网络利用深度自表达性,借助具备全连接层的欠完备深度自编码器,有效地解决了无监督子空间聚类难题.然而,该方法使用输入数据的不完全表示,并且缺乏低级和高级信息的集成,从而损害其鲁棒性.为解决这一问题,提出了一种新的深度子空间聚类方法,该方法使用卷积自动编码器将输入图像转换为位于线性子空间联合上的新表示.在编码器层加入了过完备分支,使得网络能够捕捉到更精细的数据细节.此外,在编码器和相应的解码器层之间引入多个完全连接的线性层.这些互相连接的层协同作用,将低级和高级信息结合在一起,从而在编码器的不同层级上生成了多组自表达和信息表示.该过程有效地促进了特征学习过程.最后,引入了一个新的损失最小化问题,利用初始样本聚类有效地集成了多级表示,从而更准确地恢复了底层子空间结构.随后,采用迭代方案来最小化损失函数.在4个真实数据集上的实验结果表明,在大多数子空间聚类场景中,本文方法最优.

统一框架的增强深度子空间聚类方法

深度子空间聚类是一种处理高维数据聚类任务的有效方法。然而,现有的深度子空间聚类方法通常将自表示学习和指标学习作为两个独立的过程,导致在处理具有挑战性的数据时,固定的自表示矩阵会导致次优的聚类结果;另外,自表示矩阵的质量对聚类结果的准确性至关重要。针对上述问题,提出一种统一框架的增强深度子空间聚类方法。首先,通过将特征学习、自表示学习和指标学习集成在一起同时优化所有参数,根据数据的特征动态地学习自表示矩阵,确保准确地捕捉数据特征;其次,为了提高自表示学习的效果,提出类原型伪标签学习,为特征学习和指标学习提供自监督信息,进而促进自表示学习;最后,为了增强嵌入表示的判别能力,引入正交性约束帮助实现自表示属性。实验结果表明,与AASSC(Adaptive Attribute and Structure Subspace Clustering network)相比,所提方法在MNIST、UMIST、COIL20数据集上的聚类准确率分别提升了1.84、0.49、0.34个百分点。可见,所提方法提高了自表示矩阵学习的准确性,聚类效果更好。