北京山区不同植被恢复类型土壤质量综合评价

[目的]综合评价北京山区不同植被恢复类型土壤质量,并进一步确定影响土壤质量的关键因素,为该地区植被恢复与重建提供数据支撑。[方法]以立地条件相近的侧柏纯林、油松纯林、侧柏油松混交林、侧柏针阔混交林、油松针阔混交林、落叶阔叶混交林和无林地(对照)为研究对象,测定14个土壤理化指标作为土壤质量评价的总数据集(TDS),采用主成分分析法(PCA)和Pearson相关性分析建立土壤质量最小数据集(MDS),利用线性(L)和非线性(NL)2种评分方法计算土壤质量指数(SQI)和一般线性模型(GLM)确定影响土壤质量的关键因素。[结果]植被恢复后相较于无林地,土壤容重、砂粒含量下降,而有机质、全氮、全钾、速效氮、速效钾等土壤养分含量增加。筛选出的研究区土壤质量评价MDS指标为全氮、砂粒、全钾、pH、有效含水量。4种方法(SQI-LT、SQI-NLT、SQI-LM、SQI-NLM)下,不同植被恢复类型的SQI值排序均为落叶阔叶混交林>侧柏针阔混交林>油松纯林>油松针阔混交林>侧柏油松混交林>侧柏纯林>无林地,植被恢复后土壤质量显著提升。SQI-NLM的土壤质量评价方法在北京山区具有更好的适用性。相较于无林地,其他植被恢复类型的SQI-NLM分别提高64%,48%,45%,36%,33%,27%。GLM模型解释了土壤质量指数总变异的85.24%,植被类型对土壤质量指数的解释比例最大(45.09%)。[结论]选择适宜的植被恢复类型是改善区域土壤质量的关键。未来实施植被恢复时,树种选择上优先考虑阔叶树种。造林配置方式的选择应取决于树种而定,如侧柏纯林中引入本土阔叶树种形成侧柏针阔混交林或选择油松纯林是最佳造林模式。

基于大数据的配电网运行线损异常诊断模型构建

该文针对当前配电网运行线路损耗异常无法甄选异常候选集且诊断不精准的问题,构建配电网运行线损异常诊断模型。采用了一种新的自适应函数,获取最小碰集的线损电量。通过长短时记忆网络方法预处理线损电量数据,获取日线损序列。结合最小二乘支持向量机将序列转变为优化求解问题,通过求解参数构建线损异常诊断模型。计算测试结果与实际结果之间线损误差,确定线损严重程度。由算例仿真结果可知,该模型线损电量统计结果与实际数据存在最大为0.1 MW的误差,说明使用该模型诊断结果精准。

基于最小数据集的塔里木河上游绿洲土壤质量评价

以塔里木河上游绿洲阿拉尔垦区为靶区,综合考虑表征土壤物理、化学和生物学性质的14个土壤指标,利用数理统计方法确定最小数据集并评价土壤质量,同时与不含土壤酶指标的土壤质量评价结果进行对比分析。结果表明:(1)研究区土壤质量评价适用的最小数据集(MDS)包括:土壤水分、全盐、全氮和过氧化氢酶活性;(2)研究区棉田、新开垦农田、果园和林地等大部分耕地土壤质量属于中等及以上水平(SQI≧0.5的占78.12%),大部分分布于河岸及绿洲区域;(3)不包含土壤酶活性指标的土壤质量评价使土壤全盐含量的权重降低,且导致土壤质量评价结果偏低。

数据仓库的多维数据分析器设计与实现

实现多维数据分析是数据仓库系统需要具备的一个主要功能 ,它接受用户的多维数据查询请求 ,生成多维数据集 ,为建立数据挖掘模型提供基础数据 .本文讨论了基于MicrosoftSQLServer 2 0 0 0的多维数据分析器的实现 .简要介绍了多维数据分析的基本原理 ,并在DSO、ADO MD及MDX(多维数据表达式 )等技术的基础上 ,构造了一个多维数据分析器 .最后 。

基于最小包含球的大数据集快速谱聚类算法

GRC(Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.

微博演化网络的负信息分类方法

针对Sina微博博文的转发关系,建立起用户转发博文之间的演化网络,从而利用SMO SVM(sequential minimal optimization support vector machine)分类算法对博文进行分类,筛选出恶意博文、垃圾广告、垃圾营销信息,使用户能够精确地屏蔽不想要的博文和博主。第一步基于微博转发关系的演化网络和SVM分类算法对整个Sina微博进行分类;第二步利用复杂网络等技术对经常发送恶意广告的博主进行标注,从而在网络中对他们进行屏蔽;最后找出垃圾信息的来源以及分辨出博主是不是恶意转发者,在宏观上能更好地遏制垃圾信息的传播。与用户从UCI数据集中实际反馈情况进行比较,实验结果表明,机器学习分类的实验结果吻合度达到89%。

福建黄泥田肥力质量特征与最小数据集

黄泥田为福建省主要中低产田类型之一,约占水稻土面积的30%。为解析关键限制因子及开展黄泥田肥力质量评价,进而实施针对性的改良措施,采用配对采样方法,采集福建省20对典型黄泥田与邻近同一微地貌单元内高产灰泥田表层土壤,分析了两种土壤类型28项属性因子指标差异及其原因,并采用主成分分析等方法构建福建省黄泥田肥力质量评价因子最小数据集,通过加权指数法分别计算最小数据集土壤肥力质量指数与差异显著因子构成的重要数据集土壤肥力质量指数。结果表明,与灰泥田相比,黄泥田的有机质含量低19.1%,全氮、全磷、全钾含量分别低14.8%、29.9%和25.4%,碱解氮、有效磷和速效钾含量分别低17.8%、56.7%和39.3%,CEC、交换性钙、交换性镁含量分别低12.9%、50.6%和30.8%,有效铁、有效硼和有效锌含量分别低25.6%、33.3%和44.1%。黄泥田的物理性黏粒、<0.001 mm黏粒和容重分别较灰泥田高20.8%、25.6%和12.3%,而孔隙度低19.3%。黄泥田过氧化氢酶活性较灰泥田高20.4%,脲酶活性较灰泥田低40.4%。用主成分分析方法从上述19项有显著差异的因子构成的重要数据集中归纳出累计贡献率达76.22%并能反映黄泥田综合肥力特征的6个主成分,建立了由CEC、全钾、有效磷、有效硼和孔隙度5项因子组成的黄泥田肥力评价最小数据集,相应的黄泥田最小数据集土壤肥力质量指数仅相当于灰泥田的69.5%,通过与重要数据集的土壤肥力质量指数相关分析比较,最小数据集可代替重要数据集对福建省黄泥田土壤肥力质量进行正确评价。

基于数据流分析的软件容错策略

该文就软件容错中备查点与卷回机制展开深入讨论，提出一种基于数据流分析技术的软件容错新方法．首先对软件容错进行简介，指出数据错是一切控制系统软件失效的根源与最终表现以及对数据采取强有力的容错措施的必要性．然后将数据流分析技术应用于软件容错，通过求解程序变量的到达－定值数据流方程来静态地确定任何数据在任何引用点出错时的最小充分卷回，通过求解活跃变量的数据流方程来静态地确定程序在执行各个基本块时需动态保存的变量集合，得出最小充分卷回定理与备查点数据范围定理，从而解决了时间冗余容错途径中必须回答的两个基本问题．此外，还给出了恢复块定义有效的充分条件．最后，以电信系统为应用实例，介绍了该方法的一种具体实施．该方法在简单地扩展后可被广泛应用于各种容错软件的设计中．

从数据库中发现知识的方法研究与应用

知识发现与数据开来是90年代中期兴起的决策支持新技术．本文以近年来获得快速发展的粗集方法为基础，从数据库中自动抽取相关属性，发现知识，提出了最小属性集算法以及规则化简算法，从而改进粗集方法使之得到实用的规则，并应用于一个疾病诊断．

一种基于FP-tree的最小预测集获取新算法

生成用于预测的关联规则,现有算法生成的关联规则中许多是不必要的。利用分治策略和基于频繁闭子集的FP-TREE生成一种特殊的关联规则集(最小预测集),它比现有规则集小,但是具有同样的预测功能,并且具有发现关键属性的能力。给出了它的算法,并从理论上证明了该算法的正确有效性。

改进的极小连通支配集SLAM数据关联方法

地图的极小连通支配集(MCDS)方法解决了机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中数据关联的规模随地图的不断增长而增加的问题。为了进一步优化MCDS方法的性能,对它进行了两处改进:一是延迟建立极小连通支配集;二是自适应地搜索极小连通支配集。K时刻的极小连通支配集子图延迟一个时间步而在K+1时刻建立,根据环境特征的疏密,搜索与K时刻接近的N个时间步内获得的地图数据,同时应用联合相容检验准则和分支定界搜索算法进行数据关联。仿真结果表明,改进的极小连通支配集方法的数据关联结果是可信的,大大降低了算法计算复杂度。

并行最小割算法及其在金融社交网络中的应用

有效实施金融监管已成为金融健康发展的必要保证.若能够在金融社交网络中,找到一部分承载网络中所有信息流动的关键节点,便能实现整个金融社交网络的有效监管.金融社交网络图规模通常较大,须开发大规模图处理并行算法.本文提出基于分布式图处理平台Pregel的并行最小割算法.实验基于Apache Spark平台开展,所用数据均来自BoardEx数据库.实验结果表明,在大规模社交网络图的处理中,该算法具有良好性能.利用该并行算法得到金融社交网络图的最小割,便可有效实施金融监管.

低山油茶林土壤肥力质量评价最小数据集的建立

调查研究了湘南低山红壤区油茶林土壤肥力质量,基于研究区采集的99个土壤样品数据,利用主成分分析法(PrincipalComponent Analysis,PCA)及相关数理统计分析法,计算了PCA中各因子的综合因子载荷(Norm值),建立了低山红壤油茶林土壤肥力质量评价的最小数据集(Minimum Data Set,MDS),确定了MDS为土壤有机质、速效钾、碱解氮、全钾和有效磷。研究结果可为湘南低山红壤油茶林土壤肥力质量评价因子的选取提供依据,为油茶林土壤肥力的评价及油茶林复垦和施肥提供指导。

一种有效的最小函数依赖挖掘方法

数据库设计和管理工具中,从已知数据库发现函数依赖是一个重要的技术。本文基于自由集的概念,讨论了最小函数依赖(FD s)的一个新特性和相关重要性质,并给出一个有效的最小函数依赖挖掘算法.

求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法

研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法。证明了该算法具有线性收敛性。数值结果表明对于一些mn的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上。尤其,当n等于100且m等于100000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s。此外,对于n等于10000且m等于1000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150s。

农机诊断中故障树最小割集的微机实现

利用数据库技术,将农机诊断中故障树状结构变为数据库结构。方法上全部采用数据处理,避开非线性运算,由微机直接求取故障树最小割集。算法思路清晰,程序实现简洁,易于操作和掌握,并能节省计算机内存,大大提高计算速度。

最大依赖集在不一致数据检测中的应用

针对条件函数依赖(CFDs)对不一致数据检测不完备问题,提出基于最大依赖集(MDS)的依赖提升算法(DLA),通过获取依赖中包含的隐性依赖(RCFDs)对数据集中的不一致数据进行检测。利用动态值域调整,设置数值变化的前移和后移指针,改进原算法的枚举过程,提高了算法对连续属性的适用性,给出动态值域调整和依赖提升算法的算法流程和伪代码,并对算法的收敛性和时间复杂度进行分析。最后通过对照实验,对比了依赖提升算法和基于CFDs的检测方法的检测精度和时间代价,验证了算法的有效性。

岩溶区坡耕地土壤肥力综合评价——以重庆中梁山坡耕地样区为例

坡耕地是我国西南地区最重要的土地利用类型,也是我国一项重要的国土资源。由于该地区坡耕地石漠化程度高,土壤侵蚀问题严重,致使坡耕地土壤肥力不断退化。以重庆市中梁山坡耕地样区为例,采用模糊综合指数法进行小尺度坡耕地土壤肥力评价。经取样数合理性分析表明,25个样点估计研究区土壤肥力评价能够满足90%置信水平条件下,10%、15%和20%的相对误差取样数的精度要求;运用主成分分析（PCA）,通过计算变量的Norm值筛选有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氨、耕层厚度和粉黏比进入最小数据集（MDS）,并对进入MDS的肥力因子进行相关系数分析检验,表明选取的MDS能最大程度表达坡耕地土壤属性信息;利用隶属度函数实现评价指标量纲归一化并对单项肥力指标进行评价,采用加权求和模型计算土壤肥力综合指数（IFI）,结果表明,土壤有机质和全磷是影响研究区土壤肥力的限制因子,研究区80%样地肥力综合指数在0.40-0.60之间,肥力水平处于中等程度。

典型喀斯特山区无籽刺梨基地土壤质量评价

以贵州省兴仁县回龙镇无籽刺梨种植基地为研究对象,综合考虑表征土壤物理、化学和生物学性质的16个土壤指标,利用数理统计方法确定最小数据集并评价土壤质量,同时根据划分样方所在坡位的不同,对其相应的土壤质量评价结果进行了对比分析。结果表明:(1)研究区土壤质量评价适用的最小数据集(MDS)包括土壤有机质、pH值、全钾、水解氮、真菌和磷酸酶;(2)研究区上坡位、中坡位和下坡位土壤质量属于中等及以下水平,SQI依次为0.544,0.408,0.503;(3)影响该地区土壤质量的重要指标为土壤有机质和土壤真菌数量。

基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。