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A new method of calculating crown projection area and its comparative accuracy with conventional calculations for asymmetric tree crowns
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作者 Mingrui Zhang Huiquan Bi +1 位作者 Xingji Jin Michael McLean 《Journal of Forestry Research》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期171-188,共18页
This paper introduces a new method of calculating crown projection area(CPA),the area of level ground covered by a vertical projection of a tree crown from measured crown radii through numerical interpolation and inte... This paper introduces a new method of calculating crown projection area(CPA),the area of level ground covered by a vertical projection of a tree crown from measured crown radii through numerical interpolation and integration.This novel method and other four existing methods of calculating CPA were compared using detailed crown radius measurements from 30 tall trees of Eucalyptus pilularis variable in crown size,shape,and asymmetry.The four existing methods included the polygonal approach and three ways of calculating CPA as the area of a circle using the arithmetic,geometric and quadratic mean radius.Comparisons were made across a sequence of eight non-consecutive numbers(from 2 to 16)of measured crown radii for each tree over the range of crown asymmetry of the 30 trees through generalized linear models and multiple comparisons of means.The sequence covered the range of the number of crown radii measured for calculating the CPA of a tree in the literature.A crown asymmetry index within the unit interval was calculated for each tree to serve as a normative measure.With a slight overestimation of 2.2%on average and an overall mean error size of 7.9%across the numbers of crown radii that were compared,our new method was the least biased and most accurate.Calculating CPA as a circle using the quadratic mean crown radius was the second best,which had an average overestimation of 4.5%and overall mean error size of 8.8%.These two methods remained by and large unbiased as crown asymmetry increased,while the other three methods showed larger bias of underestimation.For the conventional method of using the arithmetic mean crown radius to calculate CPA as a circle,bias correction factors were developed as a function of crown asymmetry index to delineate the increasing magnitude of bias associated with greater degrees of crown asymmetry.This study reveals and demonstrates such relationships between the accuracy of CPA calculations and crown asymmetry and will help increase awareness among researchers and practitioners on the existence of bias in their CPA calculations and for the need to use an unbiased method in the future.Our new method is recommended for calculating CPA where at least four crown radius measurements per tree are available because that is the minimum number required for its use. 展开更多
关键词 Crown radius measurements Interpolated crown contour Projected crown area Multiple comparisons of means
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基于K-means的多级迭代分区坐标转换方法研究
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作者 李明峰 冯鑫 檀丁 《现代测绘》 2024年第1期1-3,共3页
不同于传统坐标转换,大区域坐标转换通常采用分区转换的方法来保证精度,不同的分区策略对最后的转换精度有很大的影响。因此,大区域坐标转换分区方法的研究有着重要的意义。在分析大区域坐标转换特性的基础上,重点探讨了K-means算法的... 不同于传统坐标转换,大区域坐标转换通常采用分区转换的方法来保证精度,不同的分区策略对最后的转换精度有很大的影响。因此,大区域坐标转换分区方法的研究有着重要的意义。在分析大区域坐标转换特性的基础上,重点探讨了K-means算法的适用性,提出了一种基于K-means的多级迭代分区坐标转换方法。通过实例验证了方法的可行性,既适应于不同面积、不同坐标点分布的情况,又能提高坐标转换的精度。 展开更多
关键词 大区域 K-meanS算法 分区方法 坐标转换
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基于K-Means聚类算法的凤堰灌区人水和谐特征研究
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作者 沈伟丽 刘学应 陈晓东 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期87-90,133,共5页
为了深入研究凤堰灌区人居景观特征,首先提出了“田地-古村落-水资源”三大要因,运用皮尔逊相关系数计算出水资源决定了灌溉田地的面积与位置,同时一起对村民人口的分布与发展产生影响,即“水资源、田地、古村落”三者之间存在高度的耦... 为了深入研究凤堰灌区人居景观特征,首先提出了“田地-古村落-水资源”三大要因,运用皮尔逊相关系数计算出水资源决定了灌溉田地的面积与位置,同时一起对村民人口的分布与发展产生影响,即“水资源、田地、古村落”三者之间存在高度的耦合性和关联性,采用K-Means聚类算法对凤堰灌区人水和谐特征与现存状况进行了研究分析,得出了Ⅰ类人均拥水量为8.52m^(3)/人;Ⅱ类人均拥水量为2.47m^(3)/人;Ⅲ类人均拥水量为0.87m^(3)/人,并为三类聚落发展提出不同的建议,充分发挥灌区的原生态优势,为日后营造一个绿水青山、人水和谐的景象,为同类灌区发展研究提供借鉴。 展开更多
关键词 凤堰古梯田 灌区 皮尔逊相关系数 K-meanS聚类算法
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基于K-means与GRNN的高原山区高速公路短时交通流预测
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作者 林美 梁艳洁 陆彬 《交通节能与环保》 2024年第2期67-73,共7页
为了研究可适用于高原山区高速公路短时交通流的预测方法,以及预测方法思路对绩效的影响,提出基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN),构建K均值聚类算法(K-means clustering algorithm,K-means)与GRNN混合预测... 为了研究可适用于高原山区高速公路短时交通流的预测方法,以及预测方法思路对绩效的影响,提出基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN),构建K均值聚类算法(K-means clustering algorithm,K-means)与GRNN混合预测方法思路,即通过K-means和绩效指标判断GRNN模型参数最佳值,进而建立最佳预测模型。与传统上通过经验或一定指标判断模型参数值的思路相比,采用K-means和GRNN混合预测思路得出的模型参数值更佳,且模型RMSE、MAE最高可分别改善45.92%、45.05%,则构建的混合预测方法思路是科学有效的,可为高原山区交通流预测方法优化提供借鉴。 展开更多
关键词 运输规划与管理 短时交通流预测 GRNN K-meanS 高原山区高速公路
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基于K-Means聚类算法的灌区人居景观特征研究分析——以世界灌溉工程遗产东风堰为例 被引量:3
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作者 杨玉冰 倪可心 +2 位作者 郭巍 陈崇贤 李云鹏 《西部人居环境学刊》 CSCD 2023年第2期77-84,共8页
名列首批世界灌溉工程遗产的东风堰,在过去360余年里,为夹江的农业发展、生态保护、人居环境改善产生了巨大效益。基于灌区人居景观体系理论、罗西类型学、皮尔逊相关性分析及K-Means聚类算法对东风堰灌区人居景观体系格局特征与发展现... 名列首批世界灌溉工程遗产的东风堰,在过去360余年里,为夹江的农业发展、生态保护、人居环境改善产生了巨大效益。基于灌区人居景观体系理论、罗西类型学、皮尔逊相关性分析及K-Means聚类算法对东风堰灌区人居景观体系格局特征与发展现状进行研究。首先依据人居景观体系理论甄别出潜在三大研究要素“水系—农田—村落”,对相关数据筛选、清理和整合后,运用类型学理论和皮尔逊相关系数证明了三大要素的承载关系具有高度相关性和耦合性。进而,较为创新地运用计算机无监督学习K-Means聚类算法解析现代灌区人居景观体系:以灌区内的行政村(1)为基本单元,选择村域内水系数、灌溉农田面积和承载人口数为三组数据指标,对灌区“水系—农田—村落”景观体系的关系迭代计算归类,得到三类村落的聚类阈值。进一步量化村落聚类关系,运用景观生态学及图底关系理论分析各类村落异质性特征及验证其水资源安全及农业生产模式的合理性,并给出各类村落的人均拥水量评估标准建议,总结出灌区城乡建设应遵循“以水定产,以产定人”的规划原则,同时提出了不同水资源条件下的产业模式策略。为东风堰世界灌溉工程遗产传承提出保护建议、灌区村落未来发展提供相关参考值,并为其他同类型灌区的人居环境建设提供典例。 展开更多
关键词 K-meanS聚类算法 灌区景观 东风堰 人居景观体系 世界灌溉工程遗产
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Weighted Integral Means of Mixed Areas and Lengths Under Holomorphic Mappings
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作者 Jie Xiao Wen Xu 《Analysis in Theory and Applications》 2014年第1期1-19,共19页
This note addresses monotonic growths and logarithmic convexities of the weighted ((1-t2)αdt2, -∞〈α〈∞, 0〈t〈1) integral means Aα,β( f ,·) and Lα,β( f ,·) of the mixed area (πr2)-βA( f... This note addresses monotonic growths and logarithmic convexities of the weighted ((1-t2)αdt2, -∞〈α〈∞, 0〈t〈1) integral means Aα,β( f ,·) and Lα,β( f ,·) of the mixed area (πr2)-βA( f ,r) and the mixed length (2πr)-βL( f ,r) (0≤β≤1 and 0〈r〈1) of f (rD) and?f (rD) under a holomorphic map f from the unit disk D into the finite complex plane C. 展开更多
关键词 Monotonic growth logarithmic convexity mean mixed area mean mixed length isoperimetric inequality holomorphic map univalent function.
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Ecological and habitat ranges of orchids in the northernmost regions of their distribution areas:A case study from Ural Mountains,Russia
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作者 Irina A.Kirillova Yuriy A.Dubrovskiy +1 位作者 Svetlana V.Degteva Alexander B.Novakovskiy 《Plant Diversity》 SCIE CAS CSCD 2023年第2期211-218,共8页
The Orchidaceae,which is one of the most interesting families of angiosperms,contains a large number of rare species.Despite their acknowledged importance,little attention has been paid to the study of orchids distrib... The Orchidaceae,which is one of the most interesting families of angiosperms,contains a large number of rare species.Despite their acknowledged importance,little attention has been paid to the study of orchids distributed in northern territories.In this study,we determined the syntaxonomical diversity and ecological parameters of orchid habitats in two of Europe's largest protected areas,the Pechoro-Ilychsky Reserve and the Yugyd Va National Park(northeastern European Russia),and then compared our findings to those in other parts of orchid distribution ranges.For this purpose,we studied 345 descriptions of plant communities(releves) containing species from Orchidaceae and defined habitat parameters using Ellenberg indicator values with the community weight mean approach,nonmetric multidimensional scaling(NMS),and relative niche width.We found that orchids were distributed in eight habitat types and 97 plant associations.The largest number of orchid species is found in forest communities.Half of the orchid species under study occur in the mires and rock habitats with open vegetation.Several orchids consistently occur in areas disturbed by human activity.In addition,our study indicates that the main drivers of orchid distribution across the vegetation types are light and soil nitrogen.Our analysis of the ecological parameters of orchid habitats indicates that some orchid species can be classified as habitat specialists that are confined to a relatively narrow ecological niche in the Urals(e.g.,Goodyera repens,Cypripedium guttatum and Dactylorhiza maculata).Several other species(e.g.Neottia cordata and Dactylorhiza fuchsia) grow under diverse ecological parameters. 展开更多
关键词 ORCHIDACEAE Plant communities Nature protected areas Community weight mean Illumination Moisture
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基于K-means分段融合模型的采煤沉陷水域水深反演 被引量:1
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作者 付翔 刘潇鹏 刘昊 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2023年第3期14-19,共6页
为了定量获取采煤沉陷水域水深数据,实现矿区水资源量的监测与合理利用,提出一种K-means分段融合水深反演模型。基于Sentinel-2影像数据与无人船实测水深数据分别建立单波段模型、多波段模型及其对应的水深分段融合反演模型,从整体精度... 为了定量获取采煤沉陷水域水深数据,实现矿区水资源量的监测与合理利用,提出一种K-means分段融合水深反演模型。基于Sentinel-2影像数据与无人船实测水深数据分别建立单波段模型、多波段模型及其对应的水深分段融合反演模型,从整体精度和不同水深段精度等角度进行对比。结果表明:K-means分段融合反演模型的整体反演精度高于单一模型,在单波段和多波段基础上建立的分段融合模型较传统单一模型均方根误差分别降低了0.202 m、0.178 m,拟合优度分别提高了0.169、0.147;其在不同水深段内各项精度指标仍为最优,且随着沉陷水域深度增加反演精度也越高。 展开更多
关键词 实测水深 水深反演 采煤沉陷水域 K-means分段融合模型
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基于K-means-RF耦合模型的成矿远景区预测 被引量:1
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作者 吴巍炜 吴雄辉 《世界有色金属》 2023年第15期91-93,共3页
在使用机器学习的方法对研究区进行成矿远景区预测时,负样本选取的原则与方法一直是关注的重点。基于此,以陕西省铁佛寺-汉阴地区作为研究区,分析研究区成矿模型确定证据图层,使用K-means聚类方法客观地圈定负样本选取的范围,提高负样... 在使用机器学习的方法对研究区进行成矿远景区预测时,负样本选取的原则与方法一直是关注的重点。基于此,以陕西省铁佛寺-汉阴地区作为研究区,分析研究区成矿模型确定证据图层,使用K-means聚类方法客观地圈定负样本选取的范围,提高负样本选取的合理性。确定选取范围后,依照不同的原则选取4组负样本点和完全随机选取的负样本点组成5组数据集,使用随机森林(RF)模型进行最终的成矿预测。使用AUC值对RF模型的精度进行评价,对于高AUC值的模型使用精度提高比(AIR)判断模型的稳定性,最终确定使用K-means聚类的第三组负样本数据进行成矿预测的效果为5组数据集中最优。可为铁佛寺-汉阴地区的矿产勘查工作提供一定的理论参考和技术指导。 展开更多
关键词 K-meanS聚类 负样本 随机森林 精度提高比 成矿远景区
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点云密度对无人机激光雷达森林参数估测精度的影响
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作者 周梅 李春干 +1 位作者 李振 余铸 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期39-47,共9页
[目的]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素,探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响,有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象,采用百... [目的]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素,探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响,有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象,采用百分比重采样方法,对密度为247点·m^(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度,得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集;每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量;对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测,各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合,然后比较分析模型优度统计指标的差异,包括:决定系数(R^(2)),相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE);采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m^(-2)时,各个森林参数估测模型的精度保持基本一致;各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05);各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中,点云密度可低至5点·m^(-2)。然而,本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。 展开更多
关键词 林分蓄积量 断面积 平均高 平均直径 UAV-LiDAR变量 乘幂模型
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Canny算子+模糊C聚类融合的红外热成像机场道面积水识别方法
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作者 蔡靖 王锴 +1 位作者 李岳 戴轩 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第28期12382-12390,共9页
为解决基于积水可见光图片处理时,受光照变化影响大、夜晚及恶劣天气下难以成像,或成像图像质量低到无法识别的问题。提出一种利用红外热成像+图像处理技术进行积水区域识别的方法,利用红外成像技术拍摄道面积水图像克服了传统拍照方式... 为解决基于积水可见光图片处理时,受光照变化影响大、夜晚及恶劣天气下难以成像,或成像图像质量低到无法识别的问题。提出一种利用红外热成像+图像处理技术进行积水区域识别的方法,利用红外成像技术拍摄道面积水图像克服了传统拍照方式受光照条件限制的缺陷,进一步针对红外成像积水边界边缘模糊、边缘温度分布无明显规律的特征,提出基于Canny算子和模糊C均值聚类的红外图像积水边缘检测融合算法,并利用该算法对实拍积水红外图像进行处理分析,结果表明:该算法对模糊边界有良好的提取效果,图像分割结果与人工标注的实际面积误差在7%以内,且利用像素点的比值能够快速、准确地获取积水面积,为湿滑跑道道面状况评估提供量化支撑,为飞机在湿滑道面上的安全运行提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 积水 红外热成像 边缘检测 模糊C均值聚类
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CBA内线外援运动员选择分析
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作者 王立军 王武 《体育科技文献通报》 2024年第6期25-27,174,共4页
篮球运动员的竞技水平直接影响球队的比赛成绩与运营,因此选择什么样的运动员对球队至关重要。在CBA中,外援运动员的选择,尤其是内线外援运动员的选择是一直困扰CBA球队的问题。本文采用文献资料法、主成分分析法与K-均值聚类法等研究方... 篮球运动员的竞技水平直接影响球队的比赛成绩与运营,因此选择什么样的运动员对球队至关重要。在CBA中,外援运动员的选择,尤其是内线外援运动员的选择是一直困扰CBA球队的问题。本文采用文献资料法、主成分分析法与K-均值聚类法等研究方法,从CBA某队备选的25名内线外援运动员中选择2名运动员(2号、18号)进行更进一步的考查(试训),然后运用t检验、方差分析等方法对2号和18号运动员的试训数据进行分析和预测,最终选择2号运动员作为球队主力内线(中锋)外援运动员。 展开更多
关键词 外援 内线运动员 主成分分析法 K-均值聚类法 综合评价
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基于高分辨格点数据东北水稻延迟型冷害风险评估及保险费率厘定 被引量:1
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作者 邱美娟 刘布春 +3 位作者 刘园 裴忠有 李志彬 宋晓慧 《中国农业气象》 CSCD 2024年第2期201-211,共11页
利用5km×5km空间分辨率3h时间分辨率的气象格点数据集,研究东北地区水稻延迟型冷害风险及其保险费率的厘定。基于东北地区1981-2010年5-9月平均温度的格点数据集和99个气象站的站点观测数据,以相关系数和均方根误差评价格点气象数... 利用5km×5km空间分辨率3h时间分辨率的气象格点数据集,研究东北地区水稻延迟型冷害风险及其保险费率的厘定。基于东北地区1981-2010年5-9月平均温度的格点数据集和99个气象站的站点观测数据,以相关系数和均方根误差评价格点气象数据在东北地区的可用性。以日平均气温稳定通过10℃和18℃的日数作为获取水稻气候安全种植区域的指标,在水稻气候安全种植范围内,分析东北地区水稻延迟型冷害的空间分布特征,确定保险费率。结果表明,东北地区1981-2010年5-9月平均温度气象站点观测数据与格点数据的相关系数高,均方根误差小,表明格点数据在东北地区可用。水稻气候安全种植区域占东北的56.5%,主要分布在辽宁省、吉林省中西部、黑龙江省西南部和东北部、蒙东西部及东部与辽宁和吉林省接壤的区域。在水稻气候安全种植区内,水稻延迟型冷害发生频率呈南低北高,中间低东西高的分布特征,且重度延迟型冷害发生频率最高。低温冷害风险指数空间分布与之相似,内蒙古西部和东北部、黑龙江北部和吉林西部局部地区是风险指数的高值区。东北地区1981-2010年水稻延迟型冷害的天气指数保险费率在空间分布上与东北地区低温冷害风险指数的空间分布相似,呈南部低,北部高,中间低,东西高的特征,整个区域的保险费率在0.010~0.094,可为保险公司制定具体费率提供参考。 展开更多
关键词 延迟型低温冷害 农业气象灾害 保险费率 均方根误差 水稻气候安全种植区
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K-means算法的初始聚类中心的优化 被引量:75
14
作者 赖玉霞 刘建平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期147-149,共3页
传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,选择相互距离最远的K个处于高密度区域的点... 传统的K-means算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,针对K-means算法存在的问题,提出了基于密度的改进的K-means算法,该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,选择相互距离最远的K个处于高密度区域的点作为初始聚类中心,理论分析与实验结果表明,改进的算法能取得更好的聚类结果。 展开更多
关键词 聚类 K-meanS算法 密度 聚类中心 高密度区域
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借助弱纹理匹配的TEDS车底故障区域定位算法 被引量:1
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作者 黄粤豫 周航 +3 位作者 陈业泓 陆鑫 余佳 韩睿宇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期670-678,共9页
针对当前动车组运行故障动态图像检测系统(trouble of moving EMU detection system,TEDS)故障识别准确率低的问题,本文提出一种借助弱纹理匹配的动车底部潜在故障区域定位方法。首先,采用拓扑交叉数检测大量弱纹理区域特征点;然后,以... 针对当前动车组运行故障动态图像检测系统(trouble of moving EMU detection system,TEDS)故障识别准确率低的问题,本文提出一种借助弱纹理匹配的动车底部潜在故障区域定位方法。首先,采用拓扑交叉数检测大量弱纹理区域特征点;然后,以特征点为中心的环形区域内各像素点的拓扑交叉数值筛选特征点,构建相应特征向量进行弱纹理特征匹配;最后,对配准后的图像进行比对定位潜在故障区域。实验结果表明,该算法保证了匹配精度,能检测出大部分潜在故障区域,弱纹理区域的特征匹配准确率超过80%且所有图像对均存在特征匹配对,为以后的精准故障分类提供了有利条件。 展开更多
关键词 图像配准 特征匹配 弱纹理特征 潜在故障 区域定位 拓扑交叉数 均值漂移 特征筛选
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网织红细胞平均血红蛋白含量在缺铁性贫血及其严重程度的诊断效能分析
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作者 丁宁 刘琳 +2 位作者 金佩佩 王芳 王天凯 《诊断学理论与实践》 2024年第3期318-323,共6页
目的:评价网织红细胞平均血红蛋白含量(mean reticulated hemoglobin content,Mchr)在诊断缺铁性贫血(iron deficiency anemia,IDA)及其严重程度中的价值。方法:选取2021年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院(北部院区)、... 目的:评价网织红细胞平均血红蛋白含量(mean reticulated hemoglobin content,Mchr)在诊断缺铁性贫血(iron deficiency anemia,IDA)及其严重程度中的价值。方法:选取2021年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院(北部院区)、新华医院和瑞金医院的302例IDA患者,其中轻度贫血118例,中度贫血159例和重度贫血25例,365例非IDA患者(包括地中海贫血、巨细胞性贫血、纯红细胞再生障碍性贫血、溶血性贫血、再生障碍性贫血),以及138名健康体检者。采集所有患者的静脉血样本,检测血红蛋白(hemoglobin,Hb)、红细胞压积(hematocrit,HCT)、Mchr、平均红细胞体积(mean corpuscular volume,MCV)、平均红细胞血红蛋白(mean corpuscular hemoglobin,MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(mean corpuscular hemoglobin concentration,MCHC)、血清铁(serum iron,Fe)、铁饱和度(the saturability of iron,TS)、铁蛋白(Ferritin)和总铁结合力(total iron-binding capacity,TIBC)。比较IDA患者组与非IDA患者组以及IDA不同严重程度之间的Mchr水平,绘制受试者操作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线,评估Mchr在IDA中的诊断价值。结果:与非IDA组相比,IDA组的Mchr、Hb、MCV、MCH、MCHC、HCT、Fe、TS、Ferritin水平显著降低,而TIBC显著升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。IDA组的Mchr与Hb、MCV、MCH、MCHC、HCT、Fe、TS、Ferritin呈正相关,与TIBC呈负相关。轻度、中度、重度IDA患者的Mchr水平依次减低,3组间差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,Mchr诊断IDA的最佳临界值为<26.7 pg,诊断灵敏度为80.00%,特异度为93.38%,曲线下面积(the area under the curve,AUC)为0.9338(95%CI为0.9157~0.9518),Mchr+Fe+Ferritin+TIBC联合诊断IDA(各项目的临界值分别为Mchr<26.7pg,Fe<5.7μmol/L,Ferritin<7.1 ng/mL,TIBC>65.8μmol/L)的灵敏度为90.76%,特异度为94.70%,AUC为0.9839(95%CI为0.9772~0.9905)。结论:Mchr可作为诊断筛查IDA及其严重程度的潜在临床指标,其联合铁代谢指标诊断IDA更具有诊断价值,能够为选择是否需要进行侵入性诊断提供有力依据。 展开更多
关键词 平均网织红细胞血红蛋白含量 缺铁性贫血 诊断效率 曲线下面积
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目标窗口尺寸自适应变化的Mean-Shift跟踪算法 被引量:7
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作者 林庆 陈远祥 +1 位作者 王士同 詹永照 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3329-3331,3335,共4页
传统的窗宽尺寸固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小的变化。将多尺度空间理论与Kalman滤波器相结合,利用Kalman滤波器对尺寸变化的目标面积比例进行预测,用多尺度空间理论中的目标信息量度量方法求出前后相邻两帧... 传统的窗宽尺寸固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小的变化。将多尺度空间理论与Kalman滤波器相结合,利用Kalman滤波器对尺寸变化的目标面积比例进行预测,用多尺度空间理论中的目标信息量度量方法求出前后相邻两帧的目标特征信息比,将其作为Kalman滤波器的观察值对目标面积比例进行修正,然后与Mean-Shift算法结合起来对目标进行跟踪。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺度逐渐变大和变小的目标都能连续自动地选择合适大小的跟踪窗口。 展开更多
关键词 KALMAN滤波器 信息量度量 mean—Shift算法 面积的变化比例
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基于十年前后能耗调研的长沙地区既有住宅节能改造策略研究
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作者 向俊米 刘宏成 闫岩 《建筑节能(中英文)》 CAS 2024年第1期90-96,共7页
长沙地区既有住宅节能改造存在居民改造意愿不强、节能改造效果不明显等问题。分别于2008年、2009年和2019年、2020年调研了湖南大学周边近35栋住宅的围护结构、家电情况与400余户居民终端用电量,采用K-means聚类法将总用电量、采暖、... 长沙地区既有住宅节能改造存在居民改造意愿不强、节能改造效果不明显等问题。分别于2008年、2009年和2019年、2020年调研了湖南大学周边近35栋住宅的围护结构、家电情况与400余户居民终端用电量,采用K-means聚类法将总用电量、采暖、制冷、生活用电量分别进行聚类并计算界限值、平均值等参数,进而分析十年前后居民用电量变化规律,提出改善室内热环境与减少制冷能耗为该地区既有住宅节能改造的重要目标。对既有住宅用电量进行宏观情景预测,论证了既有住宅建筑围护结构节能改造的必要性,分析节能改造意愿不强的原因,结合目前改造现状提出适宜的相关策略。对同等气候区既有住宅节能改造具有一定参考价值。 展开更多
关键词 能耗调研 长沙地区 既有住宅 K-means聚类分析 情景预测
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一种优化初始中心的改进K-means算法 被引量:2
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作者 赵京胜 韩凌霄 孙宇航 《青岛理工大学学报》 CAS 2015年第6期99-102,共4页
传统的K-means算法由于随机选取初始簇中心,造成聚类结果不稳定,容易陷入局部最优.针对这个问题,提出了一种优化初始中心的方法,即在高密度区域中以距离最远的两点作为初始的簇中心,然后再找到这两个初始中心距离和最大的点作为第3个初... 传统的K-means算法由于随机选取初始簇中心,造成聚类结果不稳定,容易陷入局部最优.针对这个问题,提出了一种优化初始中心的方法,即在高密度区域中以距离最远的两点作为初始的簇中心,然后再找到这两个初始中心距离和最大的点作为第3个初始中心,依此类推,直到找到k个初始中心.实验结果证明,改进的K-means算法,有较好的准确率,能够消除算法对初始中心的依赖,提高了聚类效果. 展开更多
关键词 K-meanS算法 初始聚类中心 高密度区域 最大距离
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基于MaxEnt的松墨天牛在中国的潜在分布及其对气候变化的响应
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作者 刘勇 李祥乾 +2 位作者 李阳娣 杨伟 杨桦 《四川林业科技》 2024年第2期78-87,共10页
由于世界气候变暖而导致的害虫空间分布格局的巨大变化,增加了害虫预防难度。通过MaxEnt模型,结合GIS方法,模拟松墨天牛在中国的潜在分布区,预测、对比、分析松墨天牛在未来3种气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下分布范围和空间布局,... 由于世界气候变暖而导致的害虫空间分布格局的巨大变化,增加了害虫预防难度。通过MaxEnt模型,结合GIS方法,模拟松墨天牛在中国的潜在分布区,预测、对比、分析松墨天牛在未来3种气候情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下分布范围和空间布局,及其中心节点移动的规律。结果表明:所有AUC值均超过0.95,准确性也处于“极好”的状态。在当前气候环境下,松墨天牛在中国的适生区范围为90°~125°E,20°~41°N,由西向东呈连续分布,集中分布于我国东南部;在未来气候条件下,中适生区面积减少,低适生区、高适生区面积增加,并向高纬度、高海拔地区扩散,RCP8.5扩散范围最大。适生区中心点向西北、东北方向迁移,迁移趋势在高浓度排放情景下(RCP 8.5)响应最为剧烈。为松墨天牛的合理区划提供了有效手段,为应对气候变暖提供了理论依据。 展开更多
关键词 松墨天牛 MAXENT 全球气候变暖 适生区 中心点位移
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