基于Cascade RCNN和二步聚类的织物疵点检测

提出一种改进的基于深度卷积网络Cascade RCNN的织物疵点检测算法。针对织物存在疵点长宽比极端、疵点小以及疵点类间数量不均衡导致识别准确率低的问题,引入特征金字塔网络(FPN)和深度残差网络(ResNet101)进行高低层特征融合,获取更全面的织物疵点多尺度特征信息。采用二步聚类算法确定适用于极端形状疵点检测的预定义框最佳尺寸。采用改进的Cascade RCNN网络构架和二步聚类法确定的预定义框进行织物疵点检测试验。结果表明:改进后疵点识别准确率最高可达到98.4%。认为:改进特征提取网络和适用于极端形状疵点的预定义框能有效提高织物疵点识别准确率和定位精度。

基于功能分区与多聚类算法集成的耕地细碎化评价及整治

基于图斑尺度的耕地细碎化评价及整治有利于耕地布局优化,促进农业规模化与集约化发展。该研究以耕地图斑为基本评价单元,引入聚合分析来量化图斑间空间位置关系,围绕耕地细碎化内涵选取评价指标;运用热点分析和二步聚类算法来对研究区功能分区,在功能分区基础上,基于带轮廓系数的k-means聚类算法,评价耕地图斑的细碎化程度。结果表明:1)根据功能分区的聚类结果,新北区被划分为不显著区、连片规整区、离散复杂区;2)评价结果将新北区耕地图斑分为3类:类别一,离散破碎类,包含图斑17332块,平均图斑面积过小,连片度低,图斑面积集中在0~10000 m^(2),面积占比21.98%,连片度集中在1~4,主要分布在新北区中心区域;类别二,形状复杂类,包含图斑4535块,图斑形状复杂不规整,面积占比9.65%,形状指数集中在1.5~2.5,均匀分布在全区;类别三,连片规整类,包含图斑4091块,图斑集中连片、形态规整,面积占比68.37%,连片度集中在5~10,形状指数集中在1~1.5,主要分布在外围区域;并基于各类别耕地细碎化属性差异,提出相应的优化模式和整治意见。研究结果可以为耕地细碎化整治提供一定参考。

海三棱藨草盐沼土壤环境因子的时空分布特征

以长江口九段沙湿地上沙区域内海三棱藨草(Scripus mariqueter)土壤为研究对象,选取四层土壤(0～10 cm,10～30cm,30～50 cm,50～70 cm)中的全氮(TN)、全磷(TP)、有效氮(EN)、有效磷(EP)、有机碳(OC)为主要环境因子,利用二步聚类法(Two-step cluster)分析了海三棱藨草盐沼土壤环境因子的时空分布特征。当AIC值为402.46、最小间距比为2.237时,土壤被聚为3个类别。聚类结果表明:EN、EP在表层土壤(0～10 cm)中重要性高于其它环境因子;8月前后,表层土壤TP含量由(740±65)×10-6降至(499±30)×10-6,表层以下TP含量由(723±58)×10-6降至(530±32)×10-6;三类土壤N、P的生物有效性不同,但EN与OC均呈显著正相关性(P<0.01)。

提升高校学生体质健康水平的探讨与实践——以浙江中医药大学为例

高校提升当前大学生体质健康水平,应走"精细化"改革之路,针对学生的具体情况提出精准改进措施。文章依据中医辨证施治理论,采用比较、二步聚类分析、逻辑分析等研究方法,对浙江中药大学学生体质健康水平现状及测试过程、评价结果等进行剖析,发现体能教学及评价机制存在脱节现象;负责人对《标准》认识不足,学生锻炼意识"淡化",文件执行宽度有限;男女生体质结构差异大,训练干预重点不明确。对此提出相关建议:建立学生体质健康学业评价和教师教学业绩考核联动机制;完善顶层设计,建立以二级学院为工作重点的综合联动与监管机制;加大校园体育文化氛围营造力度,实现体育教育与健康教育相结合;确定干预重点,对男女生及不同项目进行区别化训练。