VECTOR ANALYSIS THEORY ON LANDSCAPE PATTERN (VATLP) IN SANJIANG PLAIN MARSH, CHINA

Landscape indices are popular for the quantification of landscape pattern. But all landscape indices being used so far are scalar quantity, which measure patterns without considering sufficiently the pattern size and the directionality together. Based on planar characteristics defined in mechanics such as centroid, moment of inertia, product of inertia, principal axes and so on, vector analysis theory on landscape pattern (VATLP) is explored here. Firstly we establish a coordinate system of centroidal principal axes (CSCPA) of a patch or patches. Some related new indices including those describing the direction of pattern distribution (patch orientation (PO), vectorial patch orientation (VPO)), and those indicating the shape of patch' s equivalent ellipse ( major axis (MJA), minor axis (MIA) and eccentric rate (ER)) are deduced. These landscape metrics are then applied to the pattern analysis of Sanjiang plain marsh, the study area. Two temporal vector-based data sets of the study area come from interpretation of remote sensing images MSS (1980) and TM (2000). The application of the theory captures some shape properties of riparian wetland in Sanjiang plain marsh. The dissymmetrieal featires of Sanjiang plain marsh around principal axes due to agricultural development could also be explained.

基于神经网络的机动车号牌字符识别

以定位、分割后的机动车号牌字符为研究对象.首先,对机动车号牌图像进行大小、灰度方差、灰度均值的标准化处理.其次,根据机动车号牌字符的特点,抽取字符3种不同的特征,构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别.并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异,在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分别进行训练和识别.最后,每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结果.在组合各网络输出前,采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法,将字形相近的字符进行再分类,从而有效地降低误识率.通过分析实验结果,表明本算法在机动车号牌识别应用中达到了理想的识别效果.

天然免疫模式识别途径:胞外识别与胞内识别

天然免疫系统通常籍模式识别受体识别病原体相关分子模式。取决于感染的性质,模式识别受体通过细胞外 或细胞内途径识别病原体,并传导相应的信号,激活宿主防御应答,消灭入侵病原体。

船舶通信网络异常数据定位技术

普通船舶异常数据定位算法,存在数据位置定位不够准确、定位时间较长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法。通过船舶异常信号的稀疏化处理、通信网络的恢复与重构,完成通信网络异常分析。通过船舶数据关键字查询、GNP网络定位格局的搭建、定位最短路径选择,完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。设计对比实验结果表明,新型算法与传统算法相比,可以快速、准确的定位数据所处位置。

基于形状的时间序列相似性度量及模式发现算法

针对目前时间序列模式发现中使用的时间序列相似性度量易受尺度(scale)和平移的影响,不适应基于形状的时间序列模式发现,本文提出了一种重标和平移不变的时间序列相似性度量:Sh 度量,给出度量的性质及其证明。同时提出了基于Sh度量的时间序列形状模式发现算法,并对算法的有限次迭代终止性和时间复杂性进行了证明。论文最后通过对人工数据和太阳黑子数据的实验证明了本文提出的Sh度量及基于形状的时间序列模式发现算法的有效性。

理工科院校复合型人才的培养机制研究

在理工科院校中,管理学科应充分发挥知识资源优势和人力资源优势,结合理工科院校的实际和管理学科的特点,构建复合型人才的培养机制,并从系统运行理论角度分析了理工科院校复合型人才的培养机制。

行政强制措施研究

行政强制措施是我国《行政诉讼法》规定的可诉具体行政行为之一,也是我国行政强制立法过程中遇到的重要问题。在我国行政法理论和实务中,围绕行政强制措施存在较大的意见分歧和模糊认识。我国现行法律对行政强制措施的规定,一方面使行政执法者拥有了排除妨碍的必要手段,另一方面也使行政强制措施被置于复议机关和法院的监督之下。对行政强制措施产生认识分歧的原因有:法律对行政强制措施的规定留有弹性空间;行政法理论对实践中使用的各种强制手段缺乏理性的总结和归纳;法律引入行政强制措施时未考虑与既有概念的协调。行政强制措施是否可诉,取决于它是否为一个独立完整和已经成立的具体行政行为,也取决于它与相对人权益的关系。

一种有效的多关键词词频统计方法

针对词频统计的特点,设计了一种多关键词词频统计方法。该方法以一种树形的数据结构来存储待处理关键词集合的信息。实现了多关键词的高效匹配,扫描一次文档就可统计出全部关键词词频信息。通过理论分析与实验表明,其性能比传统的关键词词频统计方法有较大的提高。

论现代图书馆藏书管理的新模式

随着计算机系统的管理和网络技术的使用,图书馆藏书管理的改革势在必行。本文深入讨论了如何在新形式下建立现代化图书馆藏书管理模式和多种文献载体的有机配置。

一种用于专利主题词抽取的模板自动生成方法

专利主题词是用以表述发明或实用新型名称的技术关键词,专利主题词的抽取是专利技术方案信息抽取的第一步,是填充信息抽取结果模板的有效依据和填充子之一。将信息抽取技术应用于中文专利摘要文本,在充分分析了专利摘要文本和专利标题特点的基础上,采用无指导的方法构建信息抽取模板,进而完成专利主题词的抽取。实验表明,该方法获得了较好的抽取效果。

天津新港高桩码头前承台面板裂缝分布规律

总结天津新港高桩码头前承台面板裂缝的分布规律，为改进码头面板的设计提供依据。

基于BP神经网络的超声图像识别方法的研究

在B型超声肾脏图像的特征提取和基于BP神经网络的超声图像识别方法上进行理论和实践上的探讨,包括图像特征区域的选取与特征点的提取,BP网络结构的输入、输出层的设计和隐层节点数的选取等问题。对由80幅肾脏超声图像(其中36幅为正常图像,44幅为异常图像)组成的数据做识别实验,结果表明BP神经网络具有很强的自适应性,对超声图像正常与否的自动识别效果较好,能达到较高的正确率。

论城市少数民族的居住格局与民族关系——以兰州城市回族为例

本文提出了影响兰州市回族居住格局变迁的因素,并对其居住格局现状进行了类型划分。分析论证了这种居住格局现状对民族交往及民族关系之影响,从而给我们展现了一种现阶段城市新型民族关系。

以躯干为主导的矫正脑卒中下肢非典型异常运动模式的疗效分析

目的:以神经生理学的交互抑制理论为指导,探讨纠正脑卒中下肢呈非典型运动模式的方法。方法:从当地医院住院1个月的348例脑卒中患者中,共选出下肢呈非典型伸肌运动优势模式和屈肌运动优势模式43例(约12.36％)。随机分成实验组24例和对照组19例。两组均采用常规的ROM训练、ADL训练等方法进行,但实验组增加了交互抑制理论指导的训练,然后比较康复治疗前后的效果。结果:两组的Fugl-Meyer下肢功能积分、Carr-Shepherd平衡评分和Barthel指数均提高(P<0.01),并且实验组明显优于对照组(P<0.01)。结论:以躯干为主导的矫正异常运动模式的方法,能明显改善脑卒中下肢屈曲模式及非典型伸肌模式,有利于提高肢体随意运动、平衡能力及步行模式。

采用新技术提高循环冷却水浓缩倍数

对于北方地区高硬度水质,采用新技术和改变管理理念,提高循环冷却水浓缩倍数,保证了循环冷却水质的各项指标,为生产装置长周期运行创造了条件。

福州方言的选择问句

本文把福州方言选择问句与普通话同类不同的句式加以对比,说明方言句式与普通话同句式不但用词有所不同,而且在句式结构上亦有不少差异。

一种优化的试题生成和模糊评分的实现

讨论并实现一种优化的成卷方法,它按难度和章节的设置比例自动抽取试题动态组卷。模糊评分不局限于字符的机械比较,而是通过数据库表的字段的特殊存储及字符串的模式匹配,实现简答题的合理评分。

用于入侵检测的快速多模式匹配算法

针对目前入侵检测匹配算法速率过慢的问题,提出了一种快速多模式匹配算法.一般情况下,该算法能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已经匹配成功的信息,尽可能多地跳过待查文本串中的字符,不需要匹配目标文本串的每个字符,就能一次性实现对文本的快速搜索.此外,该算法由于采用组合状态自动机,还能对中文进行快速搜索.实验结果表明,该算法相比目前其他算法具有更高的检测效率,并能有效地降低系统的丢包率.

创新教育与创造型师资素质的探析

创新教育是一种以培养人的创新精神和创新能力为基本价值取向的教育。创新教育的开展要有一支创造型的师资队伍作指导。而创造型的师资是指那些善于吸收教育科学成果,并积极将其用于教育教学,具有开拓精神和创新能力,有独到见解,能够发现行之有效的教育教学方法的教师。

基因表达数据中局部模式的查询

基因表达数据分析一般是通过挖掘局部模式来实现的。保序子矩阵是局部模式挖掘中一种经典的模型,可以获取到在若干条件下表现出一致趋势的一组基因。高通量基因微阵列技术的进步,促进了海量基因表达数据的产生,使得对高性能基因表达数据分析算法的需求极为迫切。现有方法大多数是通过批量挖掘的方法来分析数据,即使有通过查询方式来获取精确结果的方法,其全面性与性能也有待提高。为了提高数据分析的效率与准确性,首先提出一种基于前缀树的基因表达数据索引gIndex,然后给出了一种基于列关键词查询的保序子矩阵分析方法 GEQc。其不经过批量挖掘,只需要建立索引并通过关键词来完成正相关/负相关/时滞等模式的查询。实验结果表明,与现有方法相比,所提算法具有良好的数据分析效率与可扩展性。