基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价——以江西大余县为例

为深入探讨评价单元和非滑坡样本选取对滑坡易发性预测的影响,构建了一种基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价模型。该模型针对栅格单元和斜坡单元在滑坡易发性评价中的不足,结合栅格单元和斜坡单元的相互关系,提出了滑坡易发性指数的优化计算方法。在此基础上,基于随机森林Tree Bagger分类器构建滑坡易发性评价模型,通过对比分析自组织特征映射网络和随机方法选取非滑坡样本对评价结果的影响,探讨自组织特征映射网络、随机森林和自组织特征映射网络-随机森林三种评价模型的有效性;将评价模型应用于大余县滑坡易发性评价。结果显示,随机森林模型和自组织特征映射网络-随机森林模型的预测精度较高,分别达到91.19%和94.94%,成功率曲线的AUC值分别为0.822和0.849,表明自组织特征映射网络-随机森林模型具有更高的预测率和成功率,自组织特征映射网络聚类的预测精度虽然有限,但作为非滑坡样本的选择方法,能够有效提高随机森林模型的评价精度。

基于模糊频率比与熵指数的滑坡易发性评价——以崇义县为例

为进一步优化基于频率比模型的滑坡易发性评价,构建了一种基于模糊频率比—熵指数的滑坡易发性评价模型。该模型将模糊信息分配的基本原理及方法引入频率比的计算中,优化了基于滑坡易发性影响因子分级的滑坡信息量统计,提出了模糊频率比的计算方法。在此基础上,建立了模糊频率比与熵指数相结合的滑坡易发性评价模型。以崇义县为例,基于对地质环境和滑坡空间分布特征的系统分析,提取了11个滑坡评价影响因子,构建了滑坡易发性评价指标体系。应用结果表明,与单一的频率比、频率比-熵指数两种模型相比,预测精度可分别提高7.5%和3.6%,高和极高易发区的滑坡频率占比达85.98%,预测成功率曲线的AUC值达0.8637,均优于未进行频率比模糊优化的评价模型,表明该模型是一种有效且可靠的滑坡易发性评价模型。

建构主义视角下研究生微班课程SPOC混合教学模式改革

为了更好实现SPOC教学模式中线上学习和课堂学习的有效衔接,切实提高研究生微班课程的教学质量,项目组在教学实践中,引入了基于建构主义理论的项目式教学方法。在分析当前研究生专业课程教学存在问题的基础上,构建了基于建构主义项目式教学的SPOC混合教学模式,阐述了该模式下的教学思路、项目制定、线上学习、课堂学习、课程考核及效果评价等内容的设计方法,综合分析了教学实践中的优缺点。实践表明,在SPOC教学模式中以项目实现作为课程学习的中心目标,能使学生在线上线下、课堂内外的学习中更具主动性和目的性,且能够将SPOC教学模式在理论知识学习中的优势和项目式学习注重知识应用的特点有机结合,从而在课程教学中有效提高研究生分析问题和解决问题的能力,对于促进以创新能力培养为重要目标的研究生课堂教学改革具有重要借鉴意义。

基于MIV-BP神经网络的滑坡易发性空间预测

针对普通神经网络模型确定滑坡易发性评价指标权重及易发性制图精度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法和滑坡易发性评价模型。将BP神经网络模型和MIV理论相结合,获取最优隐藏节点数,优化神经网络模型。在此基础上,综合BP神经网络连接矩阵和MIV值确定滑坡易发性评价指标权重,构建滑坡评价模型。将评价模型应用于龙南县滑坡易发性制图,并利用ROC曲线对评价结果进行了检验。结果表明:MIV-BP模型具有较高的精度(AUC=0.820 4),在滑坡空间预测中具有更高的准确性和较大的应用潜力。

立足毕业去向和专业核心能力的人才培养模式重构--基于江西理工大学地质工程专业本科生的调查数据

人才培养模式是高校专业教育非常重要的问题,对人才培养模式不断进行改进是培养高质量人才的保障。该研究以江西理工大学地质工程专业为例,基于成果导向教育理念,通过向毕业生和在校生发放调查问卷,围绕毕业去向和专业核心能力展开实证分析。数据统计分析表明,学生对行业前景总体保持乐观态度,其中有83.7%的毕业生从事与专业相关的工作,毕业生对报告撰写能力、工程制图能力、分析解决问题能力以及与人沟通交流能力最为看重。该研究基于数据分析,从人才培养目标、专业核心课程和专业实践能力体系等方面对专业人才培养模式进行重构,从而为地质工程专业建设提供有益参考。

“嫁接式”农产品开发及商业模式创新与精准扶贫——以赣南脐橙冰粉开发为例

“精准扶贫”工作的开展需要从物质帮助逐渐转变为技术帮助,才能从根本上带动贫困户实现脱贫。对赣南脐橙种植区的现状进行分析发现,当地未纳入脐橙产业链中的贫困户增收困难,难以依靠脐橙产业实现收入增加。本文通过创新商业模式,基于“嫁接式”农产品开发理念,将脐橙与其他产品有机结合,构建“研究机构+企业+农户”的产品运营模式,使贫困户接受技术培训后融入农产品产业链中,从而有效增加经济收入,达到精准扶贫的目的。该商业模式可为其他农产品经济效益的深度开发提供理论指导,对推动扶贫工作具有积极意义。

稀土矿山原地浸矿期间底板渗漏污染预测——以赣南某稀土矿区为例

为研究稀土原地浸矿期间浸矿层底板渗漏所产生的地下水氨氮污染,以赣南某稀土浸矿区为例,构建了氨氮污染预测模型,并利用有限元方法求解出氨氮污染的影响程度及范围。研究结果表明,浸矿期间,氨氮将随母液渗漏污染浸矿层下部地下水体;浸矿液和顶水等间隔交替加注,使地下水中氨氮浓度呈周期性变化,即加注浸矿液时,氨氮浓度迅速增加,加注顶水后,又迅速回落至较低水平;浸矿前期,氨氮浓度增加迅速,中后期氨氮浓度有所增加,但增速缓慢。以30 d为间隔,轮流加注浸矿液和顶水,连续模拟计算360 d,在最后一次加注浸矿液结束时(330 d),集液池附近距离半风化层底板约30 m处,氨氮浓度为0.0054 mg/L,低于检出限;沿地下水流方向,水平方向距离集液池20 m,位于残积层底部附近,氨氮浓度约为7.11 mg/L,距离40 m处,氨氮浓度为0.02 mg/L,在更远的距离,氨氮浓度则低于检出限。