基于最大熵值法生态位模型(Maxent)的三种实蝇潜在适生性分布预测(英文)

本研究首先对3种重要生态位模型BIOCLIM, DOMAIN和Maxent(基于最大熵值原理模型)的分布预测精确度进行了分析和比较,再结合分布点记录以及一系列环境数据图层对3种重要外来入侵性检疫害虫(葫芦寡鬃实蝇Dacus bivittatus、埃塞俄比亚寡鬃实蝇D. ciliatus和西瓜寡鬃实蝇D.vertebratus)的潜在适生性分布区域进行了预测和分析。在模型预测精确度的比较过程中, 3种评估指标(ROC/AUC,Kappa,TSS)均显示Maxent拥有最好的预测结果和最好的运行性能。由Maxent对葫芦寡鬃实蝇、埃塞俄比亚寡鬃实蝇和西瓜寡鬃实蝇的预测结果显示,这3种实蝇在中美洲、南美洲、东南亚和澳大利亚沿岸的广大地区在总体上具有相似的分布区域。相对而言,埃塞俄比亚寡鬃实蝇在全球范围具有最为广泛的分布区域,除前述地区外,其潜在适生区还包括地中海沿岸、沙特阿拉伯、也门、安曼和伊朗南部的大片地区,这也意味着在3种寡鬃实蝇中,它能忍受变化幅度最广的生态、环境条件。在中国,云南和海南都极适宜于3种实蝇的生存,同时广东南部及台湾的部分地区也是它们的潜在适生区。基于Maxent的预测结果显示,相对而言,埃塞俄比亚寡鬃实蝇在中国范围也具有最为广泛的分布区域,除前述省份和地区外,四川、贵州和西藏的南部部分地区以及中国南部的部分沿海地区,也都是它的潜在适生区。综合所得出的预测结果, 3种寡鬃实蝇从境外传入广东并在此定殖的风险可能性是实际存在的。Jackknife分析显示,温度以及与此有关的环境因子对于3种实蝇在全球和局部地区的分布模式和分布情况都有极大的影响,并需要进一步的研究。

基于最大熵值模型的山白树适生区分布变化研究

【目的】研究山白树在不同时代气候条件下的适生分布区范围和变化规律,推测其过去和未来的适生区分布。【方法】利用山白树在中国的分布点数据和气候因子数据,基于最大熵值模型预测山白树在当代、末次间冰期、末次盛冰期、21世纪50年代和80年代的适生区分布范围和面积。【结果】最大熵值模型对山白树地理分布的分析结果准确可靠;最干季度平均温度、最暖季度降水量、最冷季度平均温度、最干月份降水量、最湿季度平均温度、昼夜温差与年温差比值和最冷季降水量等7个生物气候变量对山白树适生区分布有较大影响。山白树在末次间冰期的适生区总面积为当代的1.65倍,分布范围更靠南方;在末次盛冰期其适生区明显缩小,为当代适生区面积的4.4%,仅分布在巴山地区和汉水上游河谷地带;在21世纪50年代和80年代山白树的适生区面积大幅度增加,总面积分别为当代的19和13倍。【结论】山白树对气候变化敏感,适生区范围变化幅度大;21世纪全球气候变暖有利于山白树的保护。

遗传算法粒在二维最大熵值图像分割中的应用

研究图像分割,针对从图像中提取用户要求的特征目标,最优阈值的选取是图像准确分割的关键技术。传统二维最大熵值算法的最优阈值采用穷举方式进行寻优,耗时长,分割效率较低,易产生误分割。为了提高图像分割效率和准确性,提出一种遗传算法的二维最大熵值图像分割方法。先对原始图像进行灰度转换,绘制出图像的二维直方图。根据二维直方图信息选取适当灰度值进行初始化,采用遗传算法的初始种群,通过遗传算法选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,获得的最优阈值对图像进行分割。实验结果表明,与传统二维最大熵值的图像分割算法相比,方法不仅运算速度加快,提高了分割效率,而且图像分割精度也大大提高。

供应链上游段VMI&TPL模式的利益分配机制——基于最大熵值法与正交投影法的整合视角

实施VMI&TPL模式后如何分配利益直接关系到各参与者的积极性及VMI&TPL模式的实施效果,学术界对此问题关注有限,仅有的几项研究通常立足于供应链下游段展开。选取供应链上游段为研究对象,充分考虑实施VMI&TPL模式前后供应链参数的变化,建立经济效果模型。利用最大熵值法构建利益分配机制,考虑到该方法的基本前提是各企业承担均等风险,与实际情况存在偏差,利用正交投影法对所构建的机制进一步修正与完善,并通过算例进行验证。结果表明:修正后的机制能够对企业承担的风险做出补偿,使得由于实施供应链上游段VMI&TPL模式而产生的利益在各参与者之间合理分配,实现了各方共赢。在实际操作中,该机制可通过各参与者在实施供应链上游段VMI&TPL模式前共同制定利益分享契约而实现。

灰度图象的二维最大熵阀值分割研究

讨论了灰度图象的二维最大熵阀值分割算法．根据图象象素的灰度、均值二维直方图分布的特点，给出了一个新的分割阀值判决函数．理论分析和实验结果表明：该阀值判决函数比仅使用一个二维矢量阀值具有更强的抗噪声能力，分割性能更好．

基于最大熵值法的VMI&TPL模式利益分配机制

利益能否合理分配,会直接影响到VMI＆TPL模式的运作效果。在需求确定的情况下,以供应链上游段VMI＆TPL模式为研究对象,分别对实施VMI前后的情形建立经济效果模型,并利用最大熵值法对VMI＆TPL模式所得利润进行分配,最后通过算例分析对提出的利益分配方式进行验证。结果表明：虽然实施VMI增加了供应商的库存风险,但利用最大熵值法对利润进行分配时,能够对供应商进行相应的补偿,实现了利润的合理分配。

基于遗传密度峰值聚类的医学图像分割

针对密度峰值算法(density peaks cluster,DPC)依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出一种基于遗传算法求取分割图像最大熵值,获得最优分割阈值的方法。得到满意的分割效果,实现了DPC算法的自适应分割并应用到医学图像上。仿真实验采用多张哈佛全脑图中的经典疾病图像,与K-means、AP (仿射传播)聚类算法及DPC算法作比较,比较结果表明,DPC的改进算法能自动获取截断距离,确定聚类中心,获得更好的分割效果。

长江流域外来鲟入侵风险评估、适生区预测及影响因素分析

长江流域外来鲟的养殖规模庞大,养殖逃逸成为外来鲟进入长江流域的主要途径,影响本地鲟种群生存。根据世界鱼类数据库(FishBase),10种主要养殖的外来鲟中,西伯利亚鲟已被列为德国和奥地利的入侵物种,匙吻鲟已被列为白俄罗斯的入侵物种。为了评估长江流域外来鲟的入侵风险,量化流域内入侵风险最高的外来鲟的适生区,本文使用水生物种入侵性筛查工具(AS-ISK)评估10种主要养殖的外来鲟和5种相关鱼类(虹鳟、尼罗罗非鱼、斑点叉尾鮰、鲮和丁鱥)的入侵风险;使用最大熵算法,基于当前和未来时期(2021—2040年)气候模式下的生物气候变量以及海拔,对于入侵评分最高的外来鲟在流域内的适生区进行预测与分析。结果表明,匙吻鲟在外来鲟中入侵评分最高,表明其在长江流域入侵风险最高。适生区预测时,最热季降水量、年降水量、最热月份最高温度、最冷月份最低温度、昼夜温差的月平均值和降水季节性变异系数是影响匙吻鲟在长江流域分布的主要变量。当前时期,匙吻鲟在长江流域中下游地区具有较大范围的适生区,主要包含湖南、湖北、安徽和江西等省份的部分地区,其中Ⅲ级适生区(高适生区)面积约为2996.8 km^(2);在未来时期气候模式的4种情景中,Ⅲ级适生区面积将增加1.41~1.78倍,总适生区质心将向东北方向迁移137.97~163.20 km,亟需防止养殖逃逸的匙吻鲟在这些地区危害本地鲟的生存。

因次分析法在电化学噪声分析中的应用

采用电化学噪声技术,研究了铝合金2024-T3在NaCl溶液中孔蚀过程的电化学噪声特征.结果表明:电化学噪声的时域数据通过传统的FFT变换后得到的频域曲线SPD的特征参数(W、、k和f_c)均不能单独正确地刻画材料表面孔蚀的强度和趋势.基于因次分析法的基本原理和对材料腐蚀过程影响因素的分析,从电化学噪声频域曲线SPD的特征参数出发,导出了能正确表征材料表面孔蚀强度和趋势的两个参数S_E和S_G.其中,S_E正比于孔蚀的强度I_S,而S_G的意义仍在进一步的研究之中.

一种考虑风险的供应链利益两阶段分配法——正交投影熵值法

基于供应链利益分配机制直接影响供应链的运行效率、稳定性以及现有的供应链利益分配方法存在的缺陷,文中提出一种新的供应链利益两阶段分配法——正交投影熵值法。该方法针对现实中风险因子计算结果多样性,利用正交投影法设计了一种新的综合风险因子计算法,解决了多种计算结果不一致问题,并且计算结果也真实地体现风险补偿原则,所以这种方法不仅全面体现供应链利益分配应遵循的原则,而且在实际操作中适用性广泛。经实证研究,证实了该方法应用的广泛性和有效性。

湘江中下游肾综合征出血热传播风险预测和环境危险因素分析

利用2005-2010年湘江中下游地区HFRS病例数据和相关环境数据,结合地理信息系统、遥感技术和最大熵值法生态位模型探索湘江中下游地区HFRS传播风险和主要危险因素。研究结果表明,望城县和长沙县北部,衡东县、株洲县和湘潭县交界处以及衡东县南部等区域为潜在风险区。5和7月的NDVI值在0.3-0.4之间的区域HFRS传播风险高,城镇和建筑用地是主要风险用地类型。生态位模型结合地理景观、气象条件及人类活动数据对湘江中下游地区HFRS传播进行分析,较其他模型获得的结果准确率更高。

基于遗传算法的织物印花图案的分割

印花图案分割是印花工艺中一个重要步骤,采用遗传算法优化的二维最大熵法对织物印花图案进行分割,以提高分割速度和精确度。为了消除织物纹理噪音的影响,采用最大熵值法对织物印花图案进行分割。在采用最大熵值法分割时,为了提高在二维直方图空间中最佳阈值的搜索速度,引入了遗传算法。采用遗传算法优化的最大熵阈值法能快速、准确地对织物印花图案进行分割,且分割后图像边缘连续,轮廓清晰。

基于物种预测分布模型对桔小实蝇在全球适生区的评估

采集了桔小实蝇的发源地分布点数据,并分别用最大熵值法(MAXENT)模型和基因遗传算法(GARP)模型对桔小实蝇在全球的适生区进行了预测.桔小实蝇的发源地主要是在中非和南非,根据模型分析可知:2种模型预测的桔小实蝇的适生区分布范围相似,主要为北美洲的南部,南美洲的北部、中部和东部,中非和南非,亚洲南部,以及大洋洲的沿海地区.在实验中,用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估模型的准确性,MAXENT模型的曲线下面积(AUC)为0.82,而GARP模型的AUC为0.92,说明GARP模型在此研究中的准确度高于MAXENT模型.

基于PID神经网络的后非线性盲源分离算法

P ID神经网络是一种新型的前向神经元网络,它的隐层单元包含比例(P)、积分(I)、微分(D)元,各层神经元个数、连接方式、连接权初值均按P ID控制规律的基本原则确定。本文研究了一种新的后非线性盲源分离算法,用最大熵值方法推导了P ID神经网络算法的后非线性分离学习公式,该算法可用于线性或后非线性的混叠信号。对输入2个混叠信号时,用单个P I神经网络分离;对输入3个混叠信号时,用单个P ID神经网络分离;对输入更多的混叠信号时,可采用多个独立的P ID神经网络来分离。仿真结果验证了单个P ID神经网络算法,能分离线性或后非线性混叠信号。

基于RBF神经网络的线性混叠盲分离算法(英文)

提出一种RBF神经网络算法应用于线性混叠信号的盲分离。所用的RBF神经网络算法是从输入信号的数据中训练出中心值和宽度值,再训练通过用最大熵值的代价函数推导的权值。所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真验证了所用的算法能减少分离时间和提高分离效率。对比ME算法,该算法更好。

抖动模糊图像复原方法研究

在数字图像获取过程中由于机械振动、触碰等造成图像质量退化是非常普遍的现象。本研究将抖动模糊近似为匀速直线运动,对图像倒频谱取绝对值检测图像边缘,利用Radon变换的最大值求出模糊角度,并根据倒频谱图计算抖动模糊长度,数据显示运算误差在5个像素内。最后,通过参数容差,采用枚举法进行维纳滤波复原,并将最大熵值下的参数作为复原参数。实验仿真结果显示,图像复原效果比较理想,能够较好地提高图像质量。

一种采用径向基神经网络的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法的计算复杂问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络盲源分离算法,用K均值聚类算法对中心值和宽度值进行确定,用最大熵为代价函数来确定权值,所用的代价函数保证了网络的输出尽可能独立,使信号能正确地分离。仿真中,用于对线性混合信号进行盲源分离,并与最大熵(ME)算法进行比较。结果表明,盲源分离算法能减少分离时间和提高分离效率,并且能大大降低计算量,比ME算法更好。

论建筑供应链利益分配制度——以三角模糊法为例

针对目前建筑供应链利益分配研究只是介绍利益分配的方法,并且Shapley值法的特征函数并不适用的现状,文中提出一种基于最大熵值法三角模糊数的精益建筑供应链利益分配方法,该方法首先提出精益建筑供应链作为利益分配方法的组织保障,其次在具体分配实施的第一阶段使用最大熵值法得出初步的核心参与方(精益设计方、精益建设方、精益营销方)的利益分配额,在第二阶段利用三角模糊数的多属性决策方法计算核心参与方的风险比例大小,并以此作为修正初步利益分配额的依据,最终核心参与方得到公平地利益分配额,体现了风险补偿的原则,从而达到维护精益建筑供应链的关系并起到激励参与方的作用。

北京市主城区PM2.5监测站网络设计方法研究

本文设计了一种新的监测站网络设计方法。首先利用网格法找出了231个备选点的位置,其次利用GPD模型拟合了北京市主城区的17个PM2.5监测站数据分布的尾部特征,再利用SVR模型估计出231个备选点的参数估计值,最后通过生成各备选点的模拟值,并选择熵值最大的位置作为建立新监测站的位置。笔者将本文提出方法应用于北京市主城区17个PM2.5监测站2013年12月5日至2017年8月5日的数据后,挑选出了首都机场附近作为PM2.5新监测站的位置。

计算机视觉技术在喷嘴雾化性能检测中的应用

喷雾锥角和雾化不均匀度是发动机喷嘴的两个重要指标。在多图平均法和对比度拉伸增强、LOG边缘检测、最大熵法二值化、去除孤点、Deutsch细化后,用霍夫变换获取喷雾边界线,计算喷雾锥角。运用视频帧差提取粗略液位,互相关测度法得到准确液位,通过基于最小二乘法标定拟合的函数计算燃油体积和分布不均匀度。