基于自组织特征映射模型(SOFM)网络的中国自然资源生态安全区划

自然资源生态安全是国家安全的重要组成部分,自然资源生态安全区划对保障区域可持续发展提供了重要途径。基于自然资源数据、生态环境数据和相关区划资料,从生态敏感性与生态服务重要性角度构建了自然资源生态安全评价指标体系,进而揭示了中国自然资源生态安全的空间格局;通过建立区划的原则和指标,按照一级区主要反映自然资源空间分布格局,二级区主要揭示自然资源生态安全水平的差异,采用SOFM网络制订了中国自然资源生态安全区划方案。结果显示:(1)中国自然资源生态安全水平整体偏低,以中警与重警状态区域为主,安全和较安全状态的区域仅占24.22%,其中低安全等级区多分布于400mm等降水量线以西的干旱、半干旱区,高安全等级区则集中分布于水热资源与生物资源较为丰富的东南部地区;(2)中国自然资源生态安全区划方案包括8个一级区与27个二级区,总结归纳各大区自然资源的特征和威胁生态安全的问题,并针对二级区自然资源生态安全状况提出了对策建议。研究结果可为分区、分类推进全国自然资源可持续利用和国土空间优化提供理论支持与决策依据。

四川省智慧城市发展水平和路径研究——基于自组织特征映射模型和社会网络技术的分析

智慧城市建设是一个综合性区域信息化发展过程,是在城市化与信息化融合等背景下,围绕改善民生、增强企业竞争力来促进城市可持续发展。基于2005—2014年智慧城市发展的相关数据,采用自组织特征映射模型与社会网络分析法对四川省8个城市的发展水平与发展路径进行了对比研究。研究发现,四川省智慧城市发展具有中心城市示范、特色城市协同的特点。最后,对四川乃至我国智慧城市的发展提出建设性意见。

多维数据的视觉呈现技术:elastic模型简介

本文介绍了一种将多维数据视觉化呈现的技术elastic模型 ,以及以该模型为理论基础开发的软件ViDaExpert。e lastic模型与ViDaExpert使用便捷功能强大 ,可以帮助解决多维数据视觉呈现及数据分析问题。

长三角城市群空间分区与城市边缘区的扩展特征分析

以中国长江三角洲城市群为研究区,选取全球人造不透水面、可见光红外成像辐射仪(VIIRS)夜间灯光、道路、人口等多源数据,从土地利用、人类活动、道路设施3个视角出发构建分区指标,基于人工神经网络对长三角城市群地域空间进行划分,并探讨城市边缘区的时空分异与扩展特征.结果表明:使用多源数据与人工神经网络方法识别城市边缘区具有可行性,空间分区的3个指标较为合理;使用自组织特征映射模型将长三角城市群分为城市核心区、城市边缘区、乡村地区3类;2012-2018年间城市边缘区占长三角城市群总面积的比例由7.82%增长至11.27%,年均空间扩展强度指数为7.35%,城市边缘区面积扩展呈现集聚特征,热点区主要位于江苏省大部及浙江省北部,冷点区则分布于安徽省大部和浙江省南部.

NEMG信号运动单位动作电位的分类研究

提出了一种对于构成针电极肌电信号(NEMG)的不同形状的运动单位动作电位(MUAP)进行分类的新方法.该方法采用小波变换(WT)的多尺度分析提取表征MUAP特性的时 频特征,再用无导师 有导师混合模式识别网络完成对输入样本的学习和分类.实验结果表明,这种方法对不同波形的MUAP具有较强大的分类能力,整个分类过程完全人工干预,且所需的时间不多,可以应用于临床实际,为神经肌肉疾病的诊断提供实时、有效的信息.

基于神经网络的不规则件排样技术

提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的方法。对于二维不规则零件在排样区域上的优化排列,采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,寻找排样件在排样时的最优位置及各自的旋转角度,实现了二维不规则件自动排样,得到满意的优化排样结果,实例证明了该算法的有效性和实用性。

不规则零件优化排样的神经网络混合优化算法

提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的混合优化方法.该方法首先把排样和制造工艺联系起来,将多边形各边向外扩充,为零件预留加工余量;然后采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,运用SOM神经网络对初始在板材内随机排布的不规则零件进行平移,逐步减小不规则零件之间的重叠面积,求得各零件的最优位置,再运用Hopfield神经网络对平移后的零件旋转,进行迭代运算,当能量函数达到稳定状态时,得到各排样零件的最优旋转角度组合,实现自动排样.算法可以解决不规则件和矩形件在规则板材以及不规则板材上的排样问题,实例证明了该算法的有效性和实用性.

基于ANN的山东省可持续发展水平的区域差异

针对区域可持续发展系统的非线性,采用人工神经网络中较为先进的自组织特征映射网络构建模型。以山东省17个地市2001年的经济、人口、资源、环境、生活和科教状况作为带分样本,用自组织特征映射模型对山东省可持续发展区域差异进行了研究。研究结果表明,山东省可持续发展水平的区域差异可划分为4类,模拟结果比较理想。

基于大数据方法和SOFM聚类的中国经济-环境综合分区研究

研究使用经济和环境多源大数据,建立包含人口、GDP等经济指标和空气质量等环境指标的中国经济-环境关联体系,识别各指标的热点、冷点时空变化特征,采用人工神经网络聚类方法对中国现阶段经济-环境进行综合分区。研究结果如下:①灯光平均强度较高的省份主要集中在沿海地区,经济以长三角、珠三角和环渤海区域为主要拉动引擎,呈东南高西北低的发展态势,东部沿海地区经济发展优于东北、中部和西南地区。②PM2.5浓度呈现先增后减趋势,高污染区主要集中在华北、华中等区域;东北方向逐步扩散,污染热点地区从辽东半岛、山海关一线向东北扩张;南方地区基本保持稳定态势。③采用自组织特征映射模型对2015年全国各地级市OLS灯光指数、人口、城市自然边界和年均PM2.5浓度4类指标进行聚类,第I类为经济极发达-环境恶化地区,主要位于华北平原和长江三角洲;第II类为经济发达-环境趋恶化地区,主要分布在第I类区域周边,特别是京津冀周边地区;第III类为经济发达-环境良好地区,广东、海南、江西、福建以及重庆等省市多属此类型;第IV类为经济不发达-环境优质地区,主要分布于东北地区北部、内蒙古、甘肃、贵州、新疆、青海、西藏等地。

图像菱形块自适应矢量量化压缩编码

充分利用视觉生理和心理学特性，把图像分成菱形块，根据韦伯定理设定一个滤波器，把图像块分成三个区域块，采用改进ＳＯＦＭ神经网ＭＳＦＯＭ来训练各分类块，并编制码书。实验结果“块效率”明显改善。

中国近30年气候要素时空变化特征

利用1971-2000年中国603个气象站点逐日平均温度和降水量数据,借助ArcGIS空间分析工具,采用自组织特征映射模型（SOFM）,对中国气候变化的时空特征进行分析。研究结果表明：近30年中国气候变化的总体特征以增温为主,增温增湿的地区面积最为广大;季节变化构型也以增温增湿为主,秋季略有异常;从年代际变化来看,1971-1980年间,中国的气候以降温为主,而从1981年开始的20年间,全国的气候变化转为增温占主导。SOFM网络分类结果可以描述为缓增温少降水、剧增温平降水、缓增温缓降水和剧增温剧降水等四种类型。

新石器时代榆林东北部环境宜居性分析

针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200m、坡度3~9°、距水系距离为0~800m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。