天山北坡经济带城乡聚落格局变化与影响因素分析

以天山北坡经济带城乡聚落为研究对象,采用景观格局指数、地理信息系统(GIS)空间分析、位序-规模法等分析1980-2020年间城乡聚落格局的变化,结合地理探测器从自然、区位及社会经济因素探究城乡聚落格局的影响因素。结果表明:1980-2020年间,城乡聚落数量、规模持续扩张且趋于集聚,前20 a扩张以耕地、草地为主,后20 a以未利用地为主;城乡聚落密度变化显著,高密度区主要集中在各绿洲呈现“多核集中分布”特征,中密度区沿高密度区周围扩张,低密度区沿绿洲边缘分布并在非绿洲区有扩张;首位聚落规模发展较好,趋于位序-规模曲线,中型聚落略微发育,小型聚落数量持续减少;交通等区位因素是天山北坡城乡聚落格局的首位影响因素,社会经济因素次之,自然地理因素影响较小,各影响因素差异显著。

整合压汞、N_(2)和CO_(2)吸附的中−高阶煤多重分形特征

煤储层孔隙结构多重分形特征控制着煤层气的运移和可持续产出,直接决定了煤层气的开采效率,对煤层气开采具有重要意义。为了研究中−高阶煤孔隙结构多重分形特征及其在煤化作用过程中的演化趋势,针对取自沁水煤田生产矿井的中−高阶煤样,整合高压压汞、低温氮气吸附实验和二氧化碳吸附实验,结合多重分形理论,表征并探究了中−高阶煤储层宏孔(>50 nm)、介孔(2~50 nm)和微孔(<2 nm)的多重分形特征在煤化作用过程中的演化趋势及其影响因素。结果表明,中−高阶煤宏孔、介孔和微孔的广义维数谱(D_(q)−q)和多重分形奇异谱(f(α)−α)均满足多重分形特征,这意味着中−高阶煤宏孔、介孔和微孔均表现出多重分形行为。相对于宏孔和介孔,微孔表现出更大的奇异性指数α_(0)和谱宽(ΔD)与较小的赫斯特指数(Hurst,H),即微孔具有更强的非均质性和更差的孔隙连通性。煤化作用促进了煤中大分子的聚合,使煤储层由宏孔优势型和宏孔−微孔并存型储层转变为更为致密的微孔优势型储层,煤中不同尺度孔隙孔径分布趋于均质化,导致中−高阶煤储层孔隙结构均质性的增强和孔隙连通性的改善。宏孔和微孔体积分数对其相应孔径范围内孔隙结构非均质性分别存在积极和消极的影响,而介孔体积分数并不是介孔孔隙孔径分布非均质性的有效约束。镜质组和惰质组对孔隙孔径分布非均质性表现出相反的影响,镜惰比(V/I)与H之间存在正相关性,与α_(0)之间呈负相关性,富镜质组煤发育更多的微孔从而表现出更强的孔隙结构均质性和较好的孔隙连通性。

结构相似度优化的混合多尺度医学图像融合

现有的多模态医学图像融合方法存在结构信息以及相位特征保存不完整的问题,为此,提出一种基于混合多尺度分解和结构相似度优化的医学图像融合方法。首先,针对单一滤波器在保留图像结构和细节方面的局限性,提出一种多尺度分解潜在低秩表示(MDLat LRR)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的混合多尺度分解方法,利用MDLat LRR分解源图像获取低秩层和显著层,使用NSCT对低秩层做进一步分解;其次,在基础层上使用基于局部拉普拉斯能量和的融合规则,使融合图像具有更好的视觉效果,对于细节层,通过脉冲耦合神经网络(PCNN)计算全局耦合以获得融合权重,从而融合细节层;最后,考虑到空间一致性,由初始融合图像获取线性调整图像,利用加权局部结构相似度进行测量从而得到修正系数,并对初始融合图像进行修正,提高融合图像中信息的准确性。实验结果表明,相比于MSMG、EMFusion、CFL等9种方法,该方法在归一化互信息、空间频率误差比等10个客观评价指标上评估性能更高,特别在相位一致性、余弦特征互信息以及差异相关和指标上,分别比次优方法平均提升了13.89%、19.62%和35.8%,所提方法的融合图像具有更丰富、更准确的细节信息和良好的视觉效果。

基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率算法

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与低秩先验相结合,提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率方法,采用联合建模的方法同时估计模糊核与高分辨率图像.利用高分辨率图像、低分辨率图像及其降采样图像之间的跨尺度自相似性,对于低分辨率图像中的图像块在降采样图像中搜索相似块,将该图像块在高分辨率重建图像中对应的父块与其相似块在低分辨率图像中对应的父块合并,构造跨尺度相似图像块组矩阵.由于低分辨率图像中的跨尺度相似图像块能够为重建图像块提供潜在的细节信息,因此对相似图像块组矩阵进行低秩约束,在迭代求解过程中迫使重建图像恢复高频成分,进而促使模糊核的估计更加准确.此外,低秩约束能够表示数据的全局结构,对噪声具有鲁棒性.在真实和模拟图像上的实验表明,本文的算法能够准确地估计模糊核,重建高分辨率图像的边缘和细节,优于现有的自监督盲超分辨率算法.

基于共同邻居数的重要节点发现算法

识别重要节点一直是复杂网络下的热点问题之一,因为识别出的重要节点能够在人群中的信息传播或疾病免疫中起到重要作用。目前大量的方法研究基本上是从节点的邻居信息、网络中的最短路径和节点删除这3个角度出发。现有的基于节点邻居信息的方法并没有对邻居节点的作用做出具体的说明,也没有对邻居节点的贡献在不同维度上进行区分。本文提出一种SCCN方法,该方法将邻居节点的贡献分为加强该节点所在的连接紧密的本地区域内的传播效果和扩展该节点所携带的信息至网络其他区域2个部分。通过标准SIR模型来评价SCCN的表现,并在8个真实网络上与度中心性、K-shell、介数中心性和PageRank比较。实验结果表明,SCCN具有更高的准确性和稳定性以及较低的时间复杂度,能够应用于大规模网络中。

基于AS-OCT图像的核性白内障多级排序分类算法研究

目的探讨基于眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)图像的核性白内障智能辅助分级算法对白内障分级的诊断价值。方法采用诊断试验研究方法,收集2020年11月至2021年9月间同济大学附属第十人民医院电子病例系统中核性白内障患者939例1608眼的AS-OCT图像资料,所有资料均符合临床阅片清晰度要求。其中男398例664眼,女541例944眼,年龄18~94岁,平均年龄(65.7±18.6)岁。由3名经验丰富的临床医生基于晶状体混浊分类系统(LOCSⅢ分级系统),对所收集的AS-OCT图像进行1~6级人工标注。构建一种基于多级排序的全局-局部白内障分级算法,该算法包含5个基本的二元分类全局-局部网络(GL-Net),每个GL-Net聚合白内障核区域、原始图像等多尺度信息进行核性白内障分级。基于消融实验和模型对比试验,采用准确率、精确率、灵敏度、F1指标及Kappa系数对模型性能进行评价,且所有结果均通过五折交叉验证。结果模型在核性白内障数据集上的准确率、精确率、灵敏度、F1、Kappa分别为87.81%、88.88%、88.33%、88.51%、85.22%。消融实验结果表明,ResNet18结合局部特征和全局特征进行多级排序分类,模型在准确率、精确率、灵敏度、F1、Kappa指标上均有提升。与ResNet34、VGG16、Ranking-CNN、MRF-Net模型比较,本研究模型各性能指标均有提升。结论基于深度学习的AS-OCT核性白内障图像多级排序分类算法对白内障分级具有较高的准确度,有望辅助提高眼科医生对核性白内障的诊断精度以及效率。

中国机场货运规模体系分布特征及其演变——基于“位次—规模”法则的实证检验

利用“位次—规模”法则,可以对中国机场货运规模体系分布情况(Zipf指数)进行估算。研究表明:目前,中国机场货运规模体系呈现出以上海浦东、北京首都、广州白云、深圳宝安四大机场为核心枢纽,成都双流、杭州萧山、郑州新郑三大机场为区域枢纽的“4+3+N”空间发展格局;中国机场货运规模体系Zipf指数低于美国同期的15.11%,且近年来呈逐渐下降趋势;考虑空间维度的空间滞后模型(SLM)估计结果显示,中国机场货运规模体系存在空间竞争,2009—2018年Zipf指数为0.505~0.597,普通最小二乘法(OLS)模型高估了中国机场货运规模体系Zipf指数达12.04%。通过定量测度中国机场货运规模体系分布情况,可以为行业管理者和政策制定者优化中国机场货运规模体系提供新的决策依据。

内外先验结合的多尺度低秩去噪方法

内部先验的去噪方法侧重图像的低秩性、稀疏性等先验知识,较少考虑多尺度特性;而基于外部先验的去噪方法充分利用自然图像的先验信息,却难以恰当地估计相似块组的秩.针对这些问题,综合考虑不同尺度间的噪声图像信息以及外部清晰图像的统计分布规律,提出内外先验结合的多尺度低秩去噪方法.在预训练阶段,学习外部自然图像数据集的统计分布规律,获得外部自然图像的先验信息;在分组阶段,采用外部先验信息引导噪声图像分组,构建低秩矩阵;在低秩约束阶段,利用构建的多尺度低秩去噪方法对噪声图像进行重建.在Set5,Set12,Kodak,McMaster等经典图像数据集上的实验结果表明,该方法在客观评价指标上有较为明显的改善,如峰值信噪比优于对比方法0.2 dB,并在主观视觉效果上能够保留图像细节和纹理.

近20年屯堡聚落聚集区乡村聚落规模演变——以安顺市西秀区为例

以西秀区2000、2010和2020年乡村聚落斑块为基础数据,运用乡村位序-规模法则、聚落规模等级模型等方法,分析西秀区乡村聚落等级规模分布特征及演变规律,并分析屯堡聚落在该过程的发展变化。结果显示:1)乡村聚落总规模、聚落数量总体上呈增长趋势,3个时段屯堡聚落面积占乡村聚落总面积的比例超过20%;2)西秀区乡村聚落规模分布符合乡村位序-规模法则,拟合优度在0.90以上,负指数分布特征突出,并表现出“首位聚落”和“垂尾”分布特征,2000—2010年乡村聚落规模趋于集中分布,2010—2020年趋于均衡;3)不同等级乡村聚落空间分布位置相对稳定,数量上呈低等级向高等级演变;4)屯堡聚落规模稳定增长,是高位序、高规模等级聚落的重要组成部分,但少部分屯堡聚落位序出现倒退现象。未来应科学规划乡村聚落用地布局,形成合理的乡村聚落等级规模结构,保护屯堡文化,打造区域特色聚落。

系统功能语言学视角下的小句配列关系再思考

目前,系统功能语言学领域对于小句配列关系的讨论主要基于悉尼模式,文章指出配列关系的理据建立在级阶假说上,而悉尼模式的强级阶假说具有内在矛盾性,依此划分的小句类型及建立的配列关系具有不完整性。通过对比,文章认为加的夫模式的弱级阶假说更具合理性,据此对小句类型及小句配列关系的描述更系统、更完整;在配列关系中,由于语义配置角色、限定性以及逻辑语义关系这三大因素的制约,小句的嵌入性呈现出一个由强到弱的连续统,当嵌入性零化时,小句构成并列关系,并列关系呈现出一个由紧到松的连续统。

融合局部结构学习的大规模子空间聚类算法

常规的大规模子空间聚类算法在计算锚点亲和矩阵时忽略了数据之间普遍存在的局部结构,且在计算拉普拉斯(Laplacian)矩阵的近似特征向量时存在较大误差,不利于数据聚类。针对上述问题,提出一种融合局部结构学习的大规模子空间聚类算法(LLSC)。所提算法将局部结构学习嵌入锚点亲和矩阵的学习,从而能够综合利用全局和局部信息挖掘数据的子空间结构;此外,受非负矩阵分解(NMF)的启发,设计一种迭代优化方法以简化锚点亲和矩阵的求解过程;其次,根据Nystr?m近似方法建立锚点亲和矩阵与Laplacian矩阵的数学联系,并改进Laplacian矩阵特征向量的计算方法以提升聚类性能。相较于LMVSC(Large-scale Multi-View Subspace Clustering)、SLSR(Scalable Least Square Regression)、LSC-k(Landmark-based Spectral Clustering using k-means)和k-FSC(k-Factorization Subspace Clustering),LLSC在4个广泛使用的大规模数据集上显示出明显的提升,其中,在Pokerhand数据集上,LLSC的准确率比k-FSC高28.18个百分点,验证了LLSC的有效性。

中西医结合治疗方案对急性缺血性脑卒中患者神经功能缺损和致残结局的影响

目的研究中西医结合治疗方案对急性缺血性脑卒中患者神经功能缺损和近期致残结局的影响。方法 99例患者随机入3组,即:中药灯盏细辛组(A组)、中药苦碟子组(B组)和西医对照组(C组)。A组:灯盏细辛注射液静脉滴注14天,按辨证分型给予中药汤药,并予灯盏生脉胶囊口服2个月;B组:苦碟子注射液静脉滴注14天,按辨证分型给予中药汤药,并予脑栓通胶囊口服2个月;A、B组除接受内科治疗外,还接受针刺、推拿手法、中药外洗治疗21天。C组除接受内科治疗外,还接受现代康复治疗21天,含康复训练及电刺激治疗。采用美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)和修订致残量表(mRS)作为判断疗效主要指标。结果 3组各时点NIHSS评分均较治疗前明显降低(P<0.01),但在各时间点3组间差异均无统计学意义(P>0.05)。3组的致残结局随时间后移,经对数线性模型(CATMOD)高维列联表的分析,各组间致残结局差异有统计意义(P<0.05)。疗效以B组最优,显效率19.35%,总有效率为54.84%。结论中西医结合治疗方案可改善缺血中风患者的神经功能,而可改善其致残结局,其中以苦碟子静脉滴注加脑栓通胶囊口服加中医辨证施治加针刺、推拿及中药泡洗方案为优。

安徽省城市体系等级规模结构特征及其调整

等级规模结构是城市体系的三大结构之一,其特征可以反映出城市在不同规模级中的分布状况及城市人口集中或分散的程度,有助于认识城市体系发展所处的阶段。运用统计数据,在深入分析的基础上,发现安徽省现状城市体系的等级规模结构呈位序—规模分布;城市首位度偏低,规模效应不明显;城市规模总体偏小,特大城市和大城市发育不足,中等城市突出;城市规模空间分布不均衡,区域分异明显。在安徽省城市体系动态变化过程中,等级规模结构相对稳定但不断趋于集中,首位城市发展潜力较大,同时各规模级城市具有不同的变化趋势和特征。在此基础上提出了加快皖江城市带的建设、促进皖北城市群的发展、提高皖南中等城市和中心镇水平等优化建议。

中国城市人口与建成区土地面积异速生长关系分析——基于652个设市城市的实证研究

研究目的:揭示近年中国城市人口与建成区土地面积规模的发展特征。研究方法:在面板数据中运用分形理论的城市位序—规模分布法则和异速生长模型,对中国设市城市进行实证研究。研究结果:(1)以城区人口规模和建成区土地面积作为衡量城市规模的指标,其规模分布均符合位序—规模法则,且模型拟合判定系数均在0.93—0.96之间,证明拟合优度较好;(2)在剔除人口为10万的临界值以下城市后发现人口—建成区土地面积异速生长标度指数b均在0.85以上,表明中国城市处于正异速生长阶段;(3)大城市建成区土地面积过大,人口数量基本饱和,应合理供给城市建设用地,严格控制人口规模,提高城市土地利用率。研究结论:在城市化进程中,应根据人口密度的变化,推动大中小城市协调发展,促进城镇化和新农村建设协调发展。

基于大数据的多时间尺度城市旅游流特征研究——以南京市为例

基于南京"智慧旅游"监测平台的大数据,本文分析了"年度季节变化""节假日期间的日变化""时刻变化"不同时间尺度下闲暇日来宁游客的旅游流时间分布特征;引入引力模型和齐夫位序-规模法则,建立不同时间段内来宁城市客流引力位序,全面细化地探究了旅游流的时间特征。研究表明:①南京市年度旅游客流分为旅游旺季、淡季和平季,呈现"峰林结构";②节假日每日旅游客流分布均为单峰型结构,且客流量峰值均出现在假期的中间时段;③节假日实时旅游流量总体上呈现出倒"U"型,每日客流峰值基本上出现在10:00-17:00;④以不同时间段的阻尼系数作为景区吸引力指标,发现闲暇日的长短影响景区吸引力;⑤南京旅游吸引力的客源市场省份等级结构符合齐夫位序-规模法则,是以江苏省为首位客源市场的首位型分布,且为单分形结构。本研究为南京旅游在节假日期间客流量的控制和疏散等方面提供了一定依据。

辽中南城市群城市规模分布演变特征

运用城市首位指数、城市规模分布的基尼系数和分形等理论与方法,对改革开放以来辽中南城市群城市规模分布的现状及演变特征进行分析。结果表明,2007年,辽中南城市群城市等级规模结构呈位序-规模分布;城市体系中大城市规模偏大,中等城市偏小,小城市规模较小;城市规模空间分布不均衡,区域分异明显。改革开放以来,辽中南城市群城市规模分布发生显著变化,城市规模与数量均呈快速扩张态势;城市首位指数均不断降低,城市规模结构由首位分布向位序-规模分布转变;城市规模分布的分维数不断增加,城市规模差异逐渐减小,不断向均衡方向发展。在此基础上提出了加快沿海城市带的发展、加强交通基础设施的建设和重视矿业城市转型等建议。

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系,在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例,验证该方法的有效性。

国内高阶思维研究热点与发展趋势——基于多维尺度分析和社会网络分析

高阶思维作为21世纪创新型人才的必备技能之一,受到全球教育界的广泛关注。文章基于中国知网数据库收集国内关于高阶思维研究的相关文献,利用词频分析法、共词聚类法、多维尺度分析法,总结出国内高阶思维领域的四个研究热点:高阶思维内涵和要素等理论研究、对高阶思维能力的测评研究、智能技术支持下的高阶思维实践研究、基于学科融合的高阶思维教学培养研究等。借助社会网络分析预测其发展趋势,以期对未来高阶思维的创新研究提供借鉴。

湖北县域城镇化自组织过程、机制与分形研究

我国中西部城镇化相对滞后,县域经济及县域城镇化发展缓慢是其主因,新型城镇化背景下,县域城镇化特征及规律受到普遍关注。自组织理论是揭示城镇化演化机制及空间特征的有效工具,通过对建国以来湖北省县域城镇化自组织演化过程的分析,揭示了湖北省县域城镇化经历的"萎缩徘徊—补偿增长—差异演化—深度分化"4个发展阶段的机制及其表现特征,在此基础上,选取湖北3类典型县域,运用分形方法,分别从城镇体系的规模等级性、空间向心性、均衡性及关联性等方面进行分析。研究表明湖北县域城镇体系具有分形特征,且3类县域城镇体系结构特征差异显著。以上发现可以为相关县域制定有针对性的城镇化空间组织引导对策提供理论依据。

自主空中加油视觉导航系统中的锥套检测算法

在软管式自主空中加油视觉相对导航系统中实现锥套的准确检测至关重要,由于加油机尾流及气流的影响,做随机运动的锥套区域的准确检测是具有一项挑战性的任务。将加油机锥套检测考虑为运动目标检测问题,提出了一种多尺度低秩和稀疏分解锥套检测算法。首先,对锥套图像序列进行平稳小波分解,得到多尺度低频图像序列;再将较粗尺度低频图像序列获得的目标作为下一较细尺度低频图像序列的目标可信图,再进行该尺度的低秩和稀疏分解获得稀疏项,即目标锥套区域。通过在真实加油机锥套图像数据上的实验结果表明,所提算法在进行锥套检测时是有效的。