基于SOFM模型的山区土地类型划分研究--以阜平县为例

山区土地与平原土地在地形地貌等自然要素上存在明显差异,从而导致山区土地类型的划分有很大的特殊性。为了充分体现山区县域尺度自然要素差异,为山区县域尺度土地类型划分提供新方法、新思路,选取太行山典型地区阜平县作为研究区,选取气候、地形、土壤、植被因素,通过SOFM模型及传统土地类型划分方法,对山区县域尺度土地类型进行划分。结果表明:(1)将SOFM模型(自组织特征映射)与传统的土地类型划分方法相结合,对阜平县土地类型进行了三级划分,其中一级类7个,二级类47个,三级类81个;(2)通过对比验证,该方法与传统分类方法存在一致性。基于SOFM模型的土地类型划分方法对山区县域尺度进行土地类型划分,可充分反映山区县域尺度土地分异规律,比传统方法相更加精确。

基于SOFM网络的云南省土地利用程度类型划分研究

土地利用程度研究是开展土地整理工作和土地可持续利用研究的重要内容之一。本文尝试以人工神经网络技术作为土地利用程度类型划分工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,在分类过程中同时考虑土地利用程度现状情况和影响土地利用程度的社会经济因素,最终将云南省土地利用程度分成高土地利用程度-高人口压力-高经济压力区等六种类型,以为区域土地管理宏观调控提供科学依据。

青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术

针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。

基于遥感数据SOFM网络分类结果的城市增长潜力模型研究——以北京1994～2003年城市扩展为例

在长时间序列多光谱遥感数据和高精度自组织神经网络分类方法的支持下，对北京地区1994～2003年城市化的基本过程进行了分析和研究，5种地物分类结果表明：北京近10年来城市扩展基本是以老城为中心围绕环线不断向外围扩展，呈现一个中心多个环线的发展趋势。在此基础上建立了潜力模型，计算潜力指数和生成潜力指数图，潜力指数图呈现从四环以内向外围环线不断递增的趋势，说明北京市发展主要是农业用地发展为城市用地类型，这与北京北部2000年～2003年航空照片反映的变化规律一致，同时还介绍了利用潜力指数对2003年～2012年城市增长潜力的预测分析。

基于SOFM神经网络和HMM的动调陀螺仪故障预测方法研究

针对动调陀螺仪性能参数的退化特点,提出了一种自组织特征映射(SOFM)神经网络和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的动调陀螺仪故障预测方法。采集动调陀螺仪的振动、温度、随机漂移、电机功率、电源电压和频率等信号作为表征陀螺退化状态的特征信息,利用SOFM神经网络实现多源传感器信息融合;利用HMM方法将不易检测到的早期故障信号转变为容易观测到的信息,实现动调陀螺仪的故障预测。实验结果表明:采用SOFM方法对传感信号的信息融合,能够简单、有效地提取陀螺退化状态的特征信息。运用HMM进行训练和测试,说明了该方法在故障预测中的有效性。

基于自组织映射神经网络的淮河流域生态系统服务簇时空变化特征

生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。量化了2000、2010、2020年淮河流域产水量(WY),水源涵养(WC),土壤保持(SC),生境质量(HQ),水质净化(WP),净初级生产力(NPP)和碳储量(CS)7种生态系统服务。并基于自组织映射神经网络(SOFM)识别了生态系统服务簇,探讨了生态系统服务簇的时空变化特征。结果表明:(1)2000—2020年,WP,NPP与WC呈上升趋势,WC的增幅最大;CS与HQ呈下降趋势。淮河流域各生态系统服务具有时空异质性,生态系统服务高值区多位于西南部山区与东北部丘陵山地地区。(2)识别了5个生态系统服务簇:核心生态服务簇,WP服务簇,WY服务簇,NPP服务簇与生态过渡服务簇。核心生态服务簇与生态过渡服务簇的面积总体增加,流域西南部山区与东北部丘陵山地地区生态系统服务提升,2000—2020年,WY服务簇与NPP服务簇间的转移面积较大,WY服务簇面积减少达60.09%,NPP服务簇面积显著增加,2020年占整个流域面积的57.02%。研究结果不仅有助于清晰认识淮河流域生态系统服务簇的空间分布格局及动态变化,也为探索淮河流域可持续的生态系统管理与规划决策奠定了基础。

基于SOFM神经网络的口语教学质量评价模型研究

为了对高校英语教师的口语课堂教学质量进行评价,文中提出了利用SOFM神经网络进行口语课堂教学质量评价的方法,建立了基于SOFM神经网络的教学质量评价模型,并对模型进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明:建立的评价模型能够根据获胜神经元在竞争层的位置对教师的教学质量进行分类,收敛速度快,分类准确率高,泛化能力强,验证了模型的有效性。

基于SOFM的聚类分析在数据挖掘中的应用研究

阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用及地位,研究并分析了通过SOFM实现聚类分析的算法,并用该算法进行了数据挖掘的仿真实验。结果表明,基于SOFM聚类分析方法可将抽象的数学聚类问题转化为直观的空间分布问题,降低了聚类分析的难度,说明了其可操作性及鲁棒性。

基于SOFM网络的快速信息检索

本文根据SOFM网络的聚类功能,提出了一个基于SOFM网络的快速信息检索模型。与向量空间模型相比,该模型的检索速度明显提高。最后通过示例验证了该模型的可行性。

基于GIS和模糊SOFM模型的省级尺度土地类型划分研究——以河南省为例

研究目的:延续且深入国内分级尺度土地类型研究,在研究思路和研究方法上为新时期土地类型划分研究提供借鉴。研究方法:基于主控因素、相对稳定因素及动态因素的研究思路,采用三级分类层次,构建省级尺度土地类型划分指标体系,运用模糊SOFM模型和GIS技术,以河南省为实证案例进行土地类型划分。研究结果:(1)可将河南省划分为39个土地类,3333个土地型,4015个土地组,类型结果能反映河南省地域分异规律;(2)分类结果与传统图层叠置法划分结果在空间上存在较高一致性。研究结论:基于GIS和模糊SOFM模型对省级尺度土地类型划分具有有效性。

基于土地资源分区的黄土高原水土热资源时空变化和生态功能区划

基于GIS平台和SOFM模型,将水源涵养、土壤保持和植被固碳作为衡量黄土高原水土热资源的指标,分析2000—2019年黄土高原的水土热匹配度时空变化;基于三类生态系统服务价值的多年平均值,在土地资源分区的基础上修正生态功能区划边界。研究表明:2000—2019年,黄土高原水土热匹配度状况整体上升,但不同土地资源分区的水土热匹配度增速以及稳定性存在差异,沙地与沙漠区、河谷平原区以及黄土高原沟壑区水土热匹配度的增速最大,分别为3.25、2.44和2.43,水土热匹配度稳定性呈现东南高、西北低的状态。SOFM模型在黄土高原的生态功能区划上表现良好,划分了六大生态功能区,并基于土地资源分区划分了16个子区域,包括植被涵养区、农业生产区、牧业发展区、农牧兼顾发展区和生态脆弱区。

基于神经网络的几何模型区域分割算法

三维模型简化是近年来计算机图形学中的一个研究热点,现有的简化算法多从全局出发,对几何模型的各个部位统一进行简化,因此模型简化后大量的细节特征丢失。针对三维模型简化中保留细节特征的需要,提出了一种基于自组织特征映射神经网络的三维模型区域分割算法。首先计算三维几何模型中每一顶点的特征向量,然后利用该向量作为自组织特征映射神经网络的输入模式实现对三维模型的聚类分割,最后采取提出的相关性最大准则对过分割区域进行合并,得到最终分割结果。实验表明,该方法能有效地分割出模型的细节区域,满足三维模型简化中保留细节特征的需要。

基于PSR框架的内蒙古自治区土壤保持服务分区

土壤侵蚀是中国北方重要的生态问题,内蒙古自治区位于干旱半干旱地区,是中国北方典型的土壤侵蚀区。针对以往生态功能分区分析框架复杂多样、权重设定人为主观等问题,以内蒙古自治区为例,基于压力-状态-响应系统分析框架,从气候背景-土壤保持-植被条件三方面构建指标体系,运用自组织特征映射(SOFM)神经网络和GIS空间分析技术,以1280个小流域为基本单元进行土壤保持服务分区,按照分区单元的聚集度对多种方案进行优选,并依据区域共轭性原则最终将研究区划分为3个土壤保持服务区和11个土壤保持服务亚区。

基于混合信息的运动目标检测优化研究

运动物体检测过程中,基于颜色信息的运动目标检测受光照突变、阴影以及噪声点大、彩色视频颜色易失真等问题影响。针对以上问题,提出了一种基于混合信息的优化算法。首先,在RGB色彩空间模型基础上采用SOFM(selforganizing feature maps)模型完成彩色视频颜色空间建模,改善颜色空间色彩的真实性;其次,分别利用颜色信息和深度信息为每一个像素设计颜色分类器(color of classifier, CLC)和深度信息分类器(depth information of classifier, CLD),按照对应像素点的混合信息特点再结合上一帧的检测信息以及像素的边缘区域特征,自适应地为分类器分配权重值,达到运动检测的要求效果。本文采用多组视频序列进行实验仿真,实验结果表明:文中改进算法对彩色视频检测过程中存在的问题进行了有效改善,且精度、召回率及F数对比其他算法有明显提高,对视频序列的噪声点有良好抑制作用。

讨赖河流域生态系统服务权衡与协同的多尺度测度

干旱内陆河流域生态环境极其敏感、脆弱,从不同空间尺度阐明内陆河流域各种生态系统服务间的关系,可为流域生态修复和社会经济可持续发展提供科学参考。对讨赖河流域2000和2018年气候调节服务、生物多样性维持服务、土壤保持服务、水资源供给服务、提供美学景观服务、防风固沙服务及食物供给服务7种典型生态系统服务进行评估和分析,采用空间叠置法、叠加分析法、Pearson相关系数法及自组织特征映射(SOFM)神经网络法等,分别从栅格、流域、行政区及服务簇尺度上,对流域生态系统服务间的权衡与协同关系进行测度,并对其空间分布特征进行探讨。结果表明:(1)在栅格尺度上,2000—2018年研究区绝大多数栅格单元生态系统服务间由协同关系转变为权衡关系。(2)在流域尺度上,7种生态系统服务两两之间以协同作用为主,而土壤保持服务分别与水资源供给服务及防风固沙服务间则以权衡作用为主。(3)在行政区尺度上,各县(市、区)生态系统服务间以不同程度的协同作用为主,其中,以气候调节服务与食物供给服务之间的协同程度为最高。(4)在服务簇尺度上,7种生态系统服务的供给能力明显增强,簇内大多数生态系统间的关系由权衡关系转变为协同关系。研究结果可为决策者在不同空间尺度制定适宜的生态-经济协调发展策略提供科学依据。

基于CMM的隐患治理能力成熟度模型研究与应用

为提升企业自身的隐患治理能力,借鉴软件能力成熟度模型,提出了隐患治理能力成熟度的概念,建立隐患治理能力成熟度五级模型,构建评估指标体系,基于专家评估法和自组织特征映射神经网络提出组合评估方法。实验结果表明,所提出的模型与方法可实现智能化评估企业隐患治理能力,并为强化隐患排查治理长效机制提供参考依据。

基于自组织特征映射区域分割的三维几何模型简化算法

为满足模型简化后保留细节特征的需要,引入自组织特征映射(SOFM)神经网络,提出一种基于区域分割的三维几何模型简化算法:将三维几何模型划分成具有不同特征的区域,在此基础上进行多区域并行简化,利用顶点微调法对简化后的模型进行局部特征修正.结果表明,该方法可在提高模型简化速度的同时,有效保留模型的细节特征,显著改善模型因简化而产生的形变.