深圳地区立体绿化现状及存在问题研究

深圳是国内倡导立体绿化最早的城市之一。近年来,立体绿化在深圳地区呈蓬勃发展的势头,无论是从绿化的形式范围、数量规模、新材料新技术的应用,还是绿化养护管理、规范建立等方面都有很大的进步,但深圳立体绿化在推广应用中还存在不少问题。文章在介绍深圳立体绿化发展现状的基础上,指出深圳地区立体绿化存在的问题,并提出若干解决问题的建议,以推动深圳地区立体绿化的发展。

“营改增”背景下园林建筑企业的经营对策

"营改增"是国家税制改革的一项重大举措,其目的就是完善税制,消除重复征税,降低企业税收成本,增强企业发展能力,它的实施对我国各行各业的发展有着重要的影响。本文就"营改增"对园林建筑企业的各方面影响进行了细致讨论,最后提出了几点应对措施,以促进园林建筑企业在"营改增"的政策下更好地发展。

高维数据挖掘中基于稀疏回归的嵌入式特征提取方法

特征提取是高维数据降维的常用方法之一,特征提取的效果会直接影响后续处理方法的性能。本文提出了联合嵌入学习与稀疏回归进行特征提取的方法,在采用图的拉普拉斯变换描述数据特征的同时,添加了L2,1标准化稀疏约束进行特征选择。此外,本文还包括这种方法的收敛性,计算复杂度的分析,并在典型图像和生物实测数据上开展了方法验证,实验结果表明,该方法能有效地提取出所需的特征,且具有很高的准确率。与传统的非监督的特征提取方法相比,本文提出的方法综合了嵌入学习与稀疏回归的优点。

联合L_(2,1)范数正则约束的特征选择方法

本文中,我们提出了一种新颖的特征选择算法,将L2,1范数正则项合并到一块进行非监督特征选择。L2,1范数正则项通过作用在转移矩阵上使得对所有样本数据进行特征选择,本文还包括这种方法的收敛性以及计算复杂度的分析。最后运用我们的算法进行聚类分析,在典型实测数据上开展了方法验证,实验结果表明,该方法能有效地选择出所需的特征,且具有很高的准确率。