基于SEM的土体微观结构三维分析与分维计算方法

土体微观结构研究很早就建立了三维空间的分形模型,但分形维数计算所需参数很难由常规土工试验得到,限制了分形理论在土体研究中的应用。基于陕西定边与甘肃兰州原状土样的扫描电镜(SEM)试验,提出了三维化处理与三角形网格原理联合方法,可以得到土体颗粒(孔隙)不同测量尺度对应的表面积与体积计算值,由此实现分形维数的计算,并通过分形理论在土水特征中的应用验证了方法的有效性与可靠性。另外,三维化处理还可获取视孔隙率、比面等土体微观结构参数,可以作为土体微观结构定量分析研究的新途径。

小样本下岭PLS-SEM与岭CB-SEM的比较

目前主要有两种结构方程模型(SEM):CB-SEM和PLS-SEM。当样本量较小时,CB-SEM常常会出现不收敛的情况,使用岭方法可以改善这个问题。文章主要研究将岭方法运用到PLS-SEM中,对比岭方法下PLS-SEM与CB-SEM的表现。研究表明,岭CB-SEM和岭PLS-SEM估计量总体上比常规的CB-SEM和PLS-SEM估计量更精确,但偏差没有明显改善;当样本量较小时,PLS-SEM、岭PLS-SEM估计的精确性都优于CB-SEM、岭CB-SEM;对于受到中介变量影响的内生潜变量来说,岭PLS-SEM在估计其他潜变量对它的影响(路径系数)时最精确。

基于SEM的煤矿工人易发不安全行为控制研究

为了准确识别煤矿工人易发不安全行为,预防由此导致的煤矿事故,文章首先构建了由作业过程、工艺设备、环境限制和作业决策4个一级指标和操作错误等18个二级指标构成的煤矿工人不安全行为评价指标体系。其次,将结构方程模型(SEM)运用到了煤矿工人易发不安全行为控制研究中。研究结果表明:作业过程等4个一级指标(潜在变量)均对煤矿工人不安全行为的发生具有显著影响;18个二级指标(观测变量)中,有无视警示进入危险区域等14种煤矿工人易发不安全行为,且根据路径系数得到了其易发程度。最后,提出了控制煤矿工人易发不安全行为的对策。文章为煤矿工人不安全行为研究提供了一种方法。

基于Meta-SEM的建筑工人安全行为影响机制研究

为梳理建筑工人安全行为的前因变量并分析其影响机制,基于从众动机和计划行为理论,构建了建筑工人安全行为影响机制理论模型,运用元分析-结构方程模型(Meta-Structural Equation Modeling,Meta-SEM)法对国内外64项实证研究中的128个独立样本进行系统分析,以明确各前因变量与建筑工人安全行为的相互作用关系并探讨企业规模的调节作用。结果表明:在个体层面,安全意识、安全态度、安全动机与建筑工人安全行为的相关系数分别为0.663、0.513、0.509;在组织管理层面,安全氛围与建筑工人安全行为的相关系数为0.678;安全意识、安全态度、安全动机是安全氛围与建筑工人安全行为之间的中介变量;企业规模对安全意识、安全动机、安全氛围与建筑工人安全行为的关系间存在显著调节作用,其中,中小型企业的影响更显著。研究结论可为后续建筑工人安全行为研究提供一定的理论基础,也为建筑业管理者提供了管理依据。

基于SEM的沙漠公路路基工程施工风险研究

在沙漠地区进行公路建设对完善交通网络节点、发展偏远地区经济具有重要意义。为有效探究沙漠公路路基工程施工风险,该文从人员风险、技术风险、材料风险、机械风险和环境风险5个方面出发,通过文献研究法筛选出影响沙漠公路路基工程施工风险的23项指标;基于问卷调查收集到的有效数据,构建沙漠公路路基工程施工风险的结构方程模型(Structural Equation Modeling,简称SEM);分析施工风险关键影响因素。结果表明:沙漠公路路基工程施工风险受恶劣气候、人员三违行为、风积沙质量、机械维修与保养、技术交底完整性的影响较大。提出具有针对性的控制措施,可为沙漠公路可持续发展提供参考。

基于SEM的低碳景区建设与评价——以海南省为例

采用SEM模型,构建海南景区低碳旅游建设的六个评价指标,实证结果显示海南景区低碳建设中对游客满意度影响最大的是海南优良的自然环境;海南景区低碳发展的软环境比硬环境要好,海南景区低碳管理和低碳教育这两个方面的软环境建设对游客满意度产生了显著的正向影响;而游客对海南景区在低碳交通、低碳食宿、低碳游购娱这样的硬环境建设方面的评价偏低,且这三个评价指标与游客满意度之间不存在显著影响。

数字普惠金融赋能县域产业结构转型升级的动力机制——基于PLS-SEM模型分析

基于偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),运用河南省县域2014—2020年平衡面板数据研究数字普惠金融驱动河南省县域产业转型升级的机制与实证效果,结果表明:数字普惠金融能够推动河南省县域产业结构的转型升级;数字普惠金融主要通过经济发展、生态环境、社会共享三个方面共同推动河南省县域产业结构转型升级;从发展潜力方面看,数字普惠金融对产业结构升级有一定负相关性,可能的原因是河南省县域数字平台不够完善、数字信息技术落后,且大多以轻工业、农业为主,导致数字普惠金融的正向融入性存在延迟。必须持续推动数字普惠金融的产业融入性、夯实数字普惠金融服务实体经济的功能性,提高河南省县域产业经济韧性。

基于SEM与ANN混合方法的社交问答平台用户转移行为

社交问答平台得到了用户的广泛使用,但由于各平台的功能类似,用户转移起来较为容易,这将导致用户流失。基于PPM模型,研究社交问答平台用户转移行为。采集447份有效数据,采用SEM(结构方程模型)与ANN(人工神经网络)混合方法进行分析。结果发现:推力因素(不满意度、厌倦性)和拉力因素(内容质量、用户体验)正向影响用户的转移意向,锚定因素(转移成本)负向影响转移意向,且负向调节推力因素和拉力因素的作用。ANN结果显示:不满意度是影响转移意向的最重要因素。因此,社交问答平台需要提高内容质量,改善用户体验,降低用户的不满意度和厌倦性,从而防止用户的转移行为,实现用户保持。

基于SEML & ML模型的旅客出行行为选择研究

文章关注不同运距下旅客对航空、高铁、空铁联运等出行方式的选择行为。研究以成都为中心的三个OD对,采用RP和SP调查相结合的方法进行客流调查。在此基础上,构建了SEM-Logit模型(SEML)和随机参数Logit模型(ML),考虑个人社会经济属性、心理潜变量和出行方式特征。结果表明,SEML模型能更好地描绘旅客出行的心理特征因素,而ML模型更准确地描述旅客的个人特征和出行特征,显示各自优势。针对1 000公里左右运距、中转时间和出行费用对航空市场分担率影响较小,对高铁影响较大;对空铁联运航空出行方式的市场分担率影响也较小,需要加强相关产品推广。文章为了解旅客选择行为和出行方式市场分担率提供了有益信息,并为改进交通产品和服务提供了指导。

基于ZMET-SEM的智能护理床设计研究

采用ZMET-SEM方法,深入探索面向居家养老环境的智能护理床设计需求,以期有效提升老年人的生活品质与幸福感。首先,采用ZMET技术进行系统性的用户访谈,捕捉老年人的多维度需求构念。其次,运用攀梯技术对所获得的需求构念依据方法-目的链的结构加以归纳,深入揭示老年人的心智模型与认知结构。在此基础上,透过对构念的逐步收敛整合,突出核心需求构念,生成用户共识地图。最后,引入结构方程模型,对模型的科学性与合理性进行验证和分析,并进一步测量各层级因素的权重,从而为智能护理床的设计提供科学的依据。结果表明:这一综合方法的应用不仅有助于更好地满足老年人的实际需求,还可提升他们在家庭环境中的幸福感和整体健康状态,为养老设计领域注入新的智能化理念。

基于SEM的装配式建筑施工安全管理影响因素研究

文章通过文献分析法梳理国内外有关装配式建筑施工安全管理的文献,将其影响因素划分为技术因素、人员因素、材料与设备因素、管理因素4个维度,并选取16个观察变量。通过问卷调查的方法收集数据,运用SPASS软件对回收数据的信效度进行检验,借助AMOS软件绘制装配式建筑施工安全管理结构方程模型(SEM),计算各个潜变量与观察变量间的路径系数,并提出施工安全管理的相关建议。

基于拓展计划行为理论的电子竞技用户行为SEM模型构建及分析

为进一步厘清电竞用户行为的形成过程,给电竞产业持续健康发展提供一定的决策参考,基于拓展计划行为理论和使用与满足理论对我国电竞用户行为进行SEM模型的构建及分析。结论表明:替代成就、审美享受、戏剧体验、社会互动四类需求动机因素均能正向影响电竞用户的行为态度。其中,社会互动的影响最为显著;电竞用户的行为态度、主观规范和知觉行为控制既能通过电竞参与意向的中介效应正向影响电竞参与行为,也能直接产生正向影响,且主观规范对电竞参与意向的影响最为显著,知觉行为控制对电竞参与行为的直接影响最为显著;电竞参与意向在以上三个自变量与电竞参与行为之间均起到了不完全中介作用。

复杂纳米结构SEM图像分析方法

文章采用ImageJ软件,探索了岛状、无规则金颗粒及凹坑等复杂且边界模糊纳米结构的SEM图片的分析方法。结果表明,巧妙运用ImageJ软件的各种功能组合,并结合Origin软件,可实现对复杂且边界模糊的SEM图片中岛状、无规则金颗粒、凹坑结构等复杂纳米结构的表征分析。通过探索得出了适合于SEM图片中复杂纳米结构分析的三条技术路线,并提出了一种针对复杂且边界模糊纳米结构SEM图片的分析方法。该方法为复杂且边界模糊的纳米结构SEM图片的分析提供了一种重要思路。

黄土微结构SEM图像分析中的影响因素研究

土体微结构定量化分析技术是微观土力学的一个研究方向,利用图像处理技术有效提取土体微结构参数是正确分析土体微结构特征的重要基础。针对土体微结构信息提取中存在的问题,本文借助MATLAB软件图形处理工具箱,对辽西地区黄土样品SEM图像进行处理,研究辽西黄土孔隙分形维数、孔隙率、孔隙大小及分布情况,探讨图像处理方法对黄土微结构参数的影响规律。结果表明:1)图像截取面积较小时,对所提取的黄土微结构参数影响较大;而中等和较大的截面,对所提取的黄土微结构参数影响较小;中等截面对图像进行处理得到的黄土微结构参数与土样物理试验测试值最为接近。2)阈值对孔隙分形维数影响较小,对孔隙率和孔隙面积影响较大,辽西黄土SEM图像阈值建议取值范围为100~120。3)过大的放大倍数会使孔隙分维数失真,孔隙率与孔隙面积大小统计结果与放大倍数的增长成反比。

基于纳米压痕和FE-SEM技术探究页岩页理结构对其微——宏观力学行为的影响

页岩颗粒具有多变的几何形状与复杂的排列组合方式,在宏、细及微观尺度上分别体现为层理、层偶及颗粒的定向排列结构。笔者等以鄂尔多斯盆地长7页岩为研究对象,基于大量的扫描电镜图像确立了颗粒粒度分布分形维数、颗粒与孔隙定向分形维数等刻画页岩颗粒定向排列的指标.

SEM1和PI3K/Akt信号通路与肿瘤关系的研究进展

SEM1在多种类型肿瘤中高表达,可促进肿瘤进展;磷脂酰肌醇-3-激酶(PI3K)/蛋白激酶B(PKB/Akt)信号通路在肿瘤的发生发展中也发挥重要作用,SEM1可能通过PI3K/Akt信号通路调控肿瘤的发生发展。因此,深入研究SEM1和PI3K/Akt信号通路在肿瘤中的作用机制、SEM1通过激活PI3K/Akt信号通路调控肿瘤发生发展的过程,寻找新的肿瘤标志物,可改善肿瘤治疗现状,为疾病的治疗提供新思路。

基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究

为分析大学生网约车乘客忠诚度及其影响因素的作用机制,将贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)和偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares structural equation modelling,PLS-SEM)结合,以2019年大连市大学生网约车乘客为例,分析大学生网约车乘客的负面体验、运营服务、环境满意、乘客满意度和忠诚度的关系。在BN中采用基于约束的自动学习方法学习因子间的作用关系,获得不同影响因素间相关关系的网络结构。通过PLS-SEM测试和分析BN结构,建立乘客忠诚度模型。结果表明:乘客满意度是影响忠诚度的最大因素,总效应为0.508;负面体验是影响忠诚度的最小因素,总效应为-0.146。乘客满意度是提高大学生网约车忠诚度的关键指标,网约车平台应通过优化车内环境、缩短出行时间、规范司机行为、升级应用软件等措施提升大学生的乘车体验,提高大学生网约车乘客的忠诚度。基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究可丰富网约车乘客的决策行为机制与研究方法,为相关部门和网约车平台提供管理决策依据。

基于SEM模型的藏羌彝走廊农用植保无人机推广影响因素研究

“十四五”时期是加快农业农村现代化的机遇期,新型农机装备将持续推广应用,藏羌彝走廊农业发展仍是我国农业现代化的“短板”,分析农用植保无人机技术的推广现状和影响因素,梳理该区域推广无人机技术的实践逻辑和发展趋势,以期为补齐农业现代化“短板”提供决策依据。通过SEM模型,表明:(1)研究区新型农业经营主体和农户技术采纳意愿较低,均值为2.736。(2)13项观测变量标准化路径系数大于0.6,在1%水平上呈显著正影响,各潜变量中诱导因素负影响,农户特征、自身因素、外部因素正影响。(3)影响程度排序:自身因素>农户特征>技术推广>诱导因素。得出结论,藏羌彝走廊在促进农技推广过程中,应坚持“以农户为导向”的原则,深入摸清不同特征农户对技术的需求,加快促进农地适度规模化种植和创新农业生产社会化服务体系。

科创板上市公司的信用风险体系构建、评价与组态分析——基于DBN-SEM-fsQCA方法

注册制逐步推广与高技术型产业特性使得科创板上市公司的信用风险评价日趋复杂。研究通过DBN-SEM-fsQCA的方法组合,实现对科创板上市公司信用风险体系的构建、评价与组态分析。研究结果表明:基于DBN选取的关键财务指标能够准确反映科创板上市公司的信用风险情况;在SEM视角下,盈利能力与信用风险联系密切,偿债能力、成长能力、营运能力与信用风险显著相关;基于组态视角,科创板上市公司的信用风险模式主要分为成长导向型、成长缺失与营运主导型、盈利与成长互补型、盈利导向型四种类型。为此,科创板上市公司可以通过扩大产业规模来获取市场份额优势,或者增加技术研发投入来取得超额利润,以及联合城市区位条件来实现信用风险的多层次把控。

青岛市大气颗粒物SEM图像数据集

本文选取青岛市7个具有代表性的采样点,分时段进行大气颗粒物样本的采集,然后通过扫描电镜,进一步得到颗粒物的SEM(Scanning Electron Microscope)图像。通过对得到SEM图像的形貌特征进行观察分析,进而挑选出含有形貌特征明显的颗粒物的SEM图像,共计334张图片。基于得到的大气颗粒物的SEM图像进行分析研究,根据其形貌特性的不同将颗粒物分为7类:链条状颗粒物、絮状颗粒物、纤维状颗粒物、球状颗粒物、类球状颗粒物、不规则矿物颗粒物、规则矿物颗粒物。将得到的SEM图片采用水平翻转、色彩平衡、亮度变换、模糊处理等相应的图像处理方法进行颗粒物SEM图像样本的扩展,生成新的图片样本,并将其添加到数据集中。从而建立起含有7类大气颗粒的SEM图像数据集,共含有2672张SEM图片。本文所建立的数据集可以用于采用机器学习等相关方法对大气颗粒物进行识别分类、分割等相关研究,也可为大气颗粒物相关研究提供基础数据资料。