Rapid identifying high-influence nodes in complex networks

A tiny fraction of influential individuals play a critical role in the dynamics on complex systems. Identifying the influential nodes in complex networks has theoretical and practical significance. Considering the uncertainties of network scale and topology, and the timeliness of dynamic behaviors in real networks, we propose a rapid identifying method（RIM）to find the fraction of high-influential nodes. Instead of ranking all nodes, our method only aims at ranking a small number of nodes in network. We set the high-influential nodes as initial spreaders, and evaluate the performance of RIM by the susceptible-infected-recovered（SIR） model. The simulations show that in different networks, RIM performs well on rapid identifying high-influential nodes, which is verified by typical ranking methods, such as degree, closeness, betweenness,and eigenvector centrality methods.

高分辨率MRI扫描对结直肠癌盆腔淋巴结转移的诊断价值

目的:探讨高分辨率磁共振成像(MRI)扫描对结直肠癌盆腔淋巴结转移的诊断价值。方法:选取2021年10月至2022年10月聊城市人民医院收治的结直肠癌患者80例,均行高分辨率MRI扫描,以病理检查结果为金标准,分析高分辨率MRI扫描诊断结直肠癌盆腔淋巴结转移的灵敏度、特异度、准确度,并分析MRI图像特征与结直肠癌盆腔淋巴结转移的相关性。结果:以病理检查结果作为金标准,纳入的80例结直肠癌患者共出现盆腔淋巴结转移53例,占比66.25%;高分辨率MRI诊断结直肠癌盆腔淋巴结转移的灵敏度、特异度、准确度分别为86.79%、85.19%、86.25%。结直肠癌盆腔淋巴结转移患者MRI图像中边缘模糊、内部信号不均匀比例高于无淋巴结转移患者,淋巴结短径长于无淋巴结转移患者(P<0.05)。ROC曲线分析显示,MRI图像特征中短径诊断结直肠癌盆腔淋巴结转移的临界值为3.08mm,预测灵敏度为81.1%,特异度为92.6%,均高于边缘、内部信号预测的71.7%、67.9%和74.1%、77.8%。结论:结直肠癌患者采用高分辨率MRI扫描可有效诊断盆腔淋巴结转移情况,尤其是MRI图像特征中短径对盆腔淋巴结转移的预测价值更高。

前哨淋巴结1~2枚阳性乳腺癌患者腋窝非前哨淋巴结的转移情况和相关危险因素

目的探究与分析前哨淋巴结(SLN)1~2枚阳性乳腺癌患者腋窝非前哨淋巴结(NSLN)的转移情况和相关危险因素。方法选取2018年3月至2022年4月张家港市第一人民医院接受前哨淋巴结活检(SLNB)治疗且经过病理诊断为SLN 1~2枚阳性的早期乳腺癌患者共83例,同时该组患者也进行腋窝淋巴结清扫术(ALND)治疗,对所有患者行相关影像学检查及组织活检,按照是否发生早期乳腺癌腋窝NSLN癌转移,分为阳性组(n=40)及阴性组(n=43),对早期乳腺癌腋窝NSLN癌转移情况进行分析,进行单因素及多因素logistic回归分析探讨影响SLN 1~2枚阳性乳腺癌患者腋窝NSLN的转移情况和相关危险因素。结果腋窝NSLN转移40例(48.2%),作为阳性组,其余43例(51.8%),作为阴性组。两组早期乳腺癌患者肿瘤组织分化程度、肿瘤位置、肿瘤直径、病理类型、Ki-67阳性、HER-2阳性比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,肿瘤组织分化程度(中分化)、肿瘤直径(>5 cm)、肿瘤发病位置(外上)、病理类型(浸润性非特殊癌)为影响腋窝NSLN转移的高危因素(P<0.05)。结论肿瘤组织分化程度、直径、病理类型、发病位置可作为影响SLN 1~2枚阳性乳腺癌患者腋窝NSLN转移的高危因素,在临床工作中需要对上述影响因素引起足够的重视。

地铁车站顶层高强钢筋节点抗震性能试验研究

研究目的:地铁车站顶板上方由于铺设管线需要,要求覆土较厚,造成顶板荷载较大,导致顶梁截面增大;由于城市路面宽度限制,需减小柱截面,以节约地下使用空间,形成“强梁弱柱”的结构形式,对结构抗震带来不利影响。为提高地铁车站顶节点抗震性能,本文以某地铁车站梁柱节点为研究对象,制作缩小尺寸(缩尺)模型试件,开展低周往复试验,研究柱中配置高强钢筋对顶节点破坏形态、承载能力、耗能能力等抗震性能指标的影响。研究结论:(1)柱中配置高强钢筋和普通钢筋的节点,均为强梁弱柱式的破坏形态,但配置高强纵筋能够减轻顶层梁节点处柱的破坏程度;(2)在柱中配置高强纵筋能够明显提升顶层梁柱节点的承载和变形能力,延缓刚度退化速率,提高耗能能力,从而改善节点抗震性能;(3)本研究成果可为以地铁为代表的复杂地下结构梁柱节点的设计优化提供一定的理论参考。

ICG示踪前哨淋巴结在早期低危和中高危子宫内膜癌治疗中的应用研究

目的探讨吲哚菁绿(ICG)示踪前哨淋巴结(SLN)在早期低危和中高危子宫内膜癌(EC)中的应用价值。方法选取2020年7月1日至2022年6月30日于新疆医科大学附属肿瘤医院经宫腔镜或诊断性刮宫病理证实为早期EC的62例患者作为研究对象。先行腹腔镜下SLN活检(SLNB),然后行全子宫、双侧附件切除术+腹主动脉旁、盆腔淋巴结切除术。将患者分为低危组(n=42)、中高危组(n=20),比较两组检出率、灵敏度、阴性预测值(NPV)及SLN分布特征;采用Logistic回归分析影响SLN显影的因素。结果低危组和中高危组EC患者的总检出率分别为90.3%和90.0%,灵敏度均为100%,NPV均为100%,两组间差异无统计学意义(P>0.05)。低危组EC患者SLN显影分布:髂外淋巴结和闭孔淋巴结62.0%,髂内淋巴结和骶前淋巴结34.0%,髂总淋巴结2.7%,腹主动脉旁淋巴结1.3%;中高危组EC患者SLN显影分布:髂外淋巴结和闭孔淋巴结63.3%,髂内淋巴结和骶前淋巴结33.3%,髂总淋巴结0%,腹主动脉旁3.3%;低危组与中高危组SLN显影分布比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论ICG示踪SLN在早期低危和中高危EC中均是有效和可行的。

空铁综合运输网络结构特征实证分析

为探究中国空铁综合运输网络结构特性,以城市为节点,若城市间有航班或高铁则连边,以航班数量和高铁数量为权重,分别建立了3个加权网络:高铁子网络、航空子网络和空铁综合运输网络。首先,通过均值关联、三角中介中心度、加权谐波中心度指标对比研究了不同网络的关键节点;其次,通过聚类系数和平均最短路径长度研究了三个网络的小世界特性;再次,通过Newman算法研究了三个网络的社团结构;最后,通过加权网络效率为指标,研究了三个网络的鲁棒性。研究结果表明,北上广深是三个网络的三种不同加权中心度的排名都很靠前,是共有的最为关键的节点。三个网络都具有小世界特性,但只有高铁子网络的模块度值大于0.3,存在明显的社团结构,并被划分为了10个社团。空铁综合运输网络具有更好的加权网络效率,约为0.32,为三个网络中最高,节点失效时的加权效率变化最小,鲁棒性最强。可见空铁综合运输网络集成了高铁网络、航空网络的互补优势,网络结构特征优于单一运输网络。

高分辨MR成像联合ADC值预测直肠癌新辅助放化疗后区域淋巴结转移的价值

目的 探讨高分辨MR成像联合表观扩散系数(ADC)值预测直肠癌新辅助放化疗(nCRT)后区域淋巴结转移的效能。方法纳入青岛大学附属青岛市中心医院2020年5月至2022年5月收治的93局部进展期直肠癌患者为研究对象,于nCRI前、结束时6~8周接受高分辨率MRI T2WI、弥散加权成像检查并在1周内行全直肠系膜切除术。根据术后病理结果分为淋巴结转移组(n=24)和未转移组(n=69)。比较两组nCRT前、后淋巴结短径、长径、ADC值及其变化百分比绝对值(Δ%),分析高分辨MR成像联合ADC值预测直肠癌nCRT后区域淋巴结转移的价值。结果 转移组nCRT前后淋巴结短径均大于非转移组,nCRT前ADC值均小于非转移组(P<0.05);转移组Δ短径%、ΔADC%值均小于非转移组(P<0.05);但两组nCRT前后长径及Δ长径%值比较,差异无统计学意义(P>0.05);经Logistic回归分析显示,Δ短径%、MDC%是直肠癌患者nCRT后区域淋巴结转移的独立预测指标;绘制受试者工作曲线(ROC)显示,Δ短径%、ΔADC%单独及联合预测直肠癌患者nCRT后区域淋巴结转移的曲线下面积(AUC)分别为0.748、0.852、0.879,具有一定预测价值。结论 高分辨MR成像联合ADC值预测直肠癌nCRT后区域淋巴结转移具有一定的价值,其中淋巴结短径与ADC值变化可有效提示nCRT后区域淋巴结转移情况。

高频超声用于浅表淋巴结良恶性鉴别的临床价值

目的探讨高频超声用于浅表淋巴结良恶性鉴别的临床价值。方法回顾性分析2022年2月至2024年1月佛山市中医院收治的64例浅表淋巴结患者的临床资料,所有患者均接受高频超声检查,依据病理组织活检结果将其分为良性组21例和恶性组43例,比较两组患者的高频超声图像特征,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,并采用Kappa一致性检验分析高频超声对恶性浅表淋巴结的诊断价值。结果良性组与恶性组患者的高频超声图像特征比较差异均有统计学意义(P<0.05),其中恶性浅表淋巴结表现为类圆形/圆形,未发现淋巴门结构,内部可见微小的钙化灶/囊状回声,边界清晰度不佳,彩色多普勒血流显像(CDFI)呈现为周边/混合型;良性组患者超声检测的长径值、短径值、长径/短径比值、RI值分别为(2.84±0.29)cm、(1.20±0.16)cm、2.35±0.26、0.62±0.07,明显低于恶性组的(3.11±0.35)cm、(1.32±0.15)cm、2.50±0.27、0.85±0.09,动脉收缩期血流速度为(31.85±3.29)cm/s,明显快于恶性组的(26.99±2.76)cm/s,差异均有统计学意义(P<0.05),但两组患者的舒张末期血流速度比较差异无统计学意义(P>0.05);高频超声诊断恶性浅表淋巴结的敏感度、特异度、曲线下面积(AUC)、Kappa值分别为83.72%、85.71%、0.847(95%CI 0.739~0.955)、0.662。结论高频超声对浅表淋巴结良恶性具有一定的鉴别诊断价值,值得临床推广应用。

高频超声结合CT可有效诊断早期甲状腺乳头癌及颈部淋巴结转移

目的 探讨高频超声结合CT在早期诊断甲状腺乳头癌中的应用及对颈部淋巴结转移的预测价值。方法 回顾性分析2022年1月~2023年7月新疆医科大学第四附属医院收治的120例疑似甲状腺乳头癌患者的临床资料。所选患者均行甲状腺切除术及颈部淋巴结清扫,并进行高频超声及CT检查。以病理结果为金标准,统计高频超声、CT单独及联合检查检出甲状腺乳头癌及颈部淋巴结转移的情况,分析高频超声、CT单独及联合检查对甲状腺乳头癌的诊断价值和对颈部淋巴结转移的预测价值。结果 120例疑似甲状腺乳头癌患者中甲状腺乳头癌阳性107例(89.17%),阴性13例(10.83%);颈部淋巴结转移65例(54.17%),未转移55例(45.83%)。高频超声检出甲状腺乳头癌真阳性72例,真阴性9例;CT检出真阳性74例,真阴性10例;联合检查检出真阳性89例,真阴性11例。高频超声检出颈部淋巴结转移真阳性49例,真阴性43例;CT检出真阳性51例,真阴性44例;联合检查检出真阳性61例,真阴性52例。ROC分析结果显示,高频超声、CT联合检查诊断甲状腺乳头癌的敏感度、准确度、曲线下面积均高于高频超声、CT单独检查(P<0.05);高频超声、CT联合检查预测颈部淋巴结转移的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确度、曲线下面积均高于高频超声、CT单独检查(P<0.05)。结论 高频超声结合CT早期诊断甲状腺乳头癌的价值较高,且可预测患者颈部淋巴结转移,二者联合检查的效果优于单独检查。

一种信标辅助的北斗伪卫星CPD定位方法

针对北斗伪卫星信号引入室内并在小尺度空间下提供高精度定位的难题,如何在顾及网络建设成本的基础上提升小尺度空间的定位时效性和定位精度是未来室内定位技术中需要解决的重要一环。此处充分结合室内环境下小尺度空间的空间特征,提出一种室内节点信标辅助的北斗伪卫星载波相位差定位方法。该方法首先将传统的大范围指纹构建问题转化为指纹节点的方式,在指纹图谱的基础上提出室内节点信标的概念,通过信标节点实现小尺度空间与周围空间的连接,并对以载噪比和载波相位为基础的信标特征谱构建与处理进行了分析;然后以室内节点信标为基础给出了基于载波相位差的位置估计过程,最后结合粒子群寻优算法提出一种顾及行人特征的位置与速度空间约束下的位置搜索算法。在真实环境下的试验结果表明,通过室内节点信标的辅助在室内环境可以实现动态定位精度优于30 cm、暂停态下的定位精度优于25 cm的定位效果。正常步速运动下算法与惯性导航定位精度相当,同时相比于惯性导航方式具有更宽松的运动姿态条件。在小尺度空间下算法具有更优的适用性。

基于HT-STWLS的配电网PMU设计

随着分布式能源和可调负荷大量接入配电网,其随机性和间歇性增加了配电网信号量测的难度,同时配电网存在节点分支类型变化多、通信条件受限等不确定因素,使相量量测单元(PMU)在配电网中应用受到限制。针对配电网节点多分支特点和量测估计高精度要求等问题,提出了基于HT-STWLS的新型配电网同步量测单元,并搭建了实验装置。首先,该装置采用多核分布式结构,通过网络路由模式,能够有效解决节点多分支量测问题,增强节点边缘计算能力;然后,对装置采集信号进行希尔伯特变换(HT)处理后,将数据代入到对称泰勒加权最小二乘(STWLS)过程中进行信号参数估计,获取高精度基波参数值;最后,通过算法验证和实际电网信号的测试,表明所提装置的HT-STWLS算法能够实现配电网信号参数的高精度估计。

基于超网络理论的高铁快运枢纽节点选址与分级研究

随着我国高速铁路的发展,大幅度实现了客货分流的既有目标,运力充足促进了高铁快运的发展,然而我国尚未形成以枢纽节点为中心的高铁快运网络,货物的集疏运效率较低,作业系统尚未完善,因而对枢纽节点的选择和分级是提高高铁快运效率的重要手段。首先分析我国高铁快运的发展现状,结合超网络理论对高铁快运枢纽城市进行选择与分级,计算节点静态拓扑参数得到枢纽节点初选集,再从节点失效后对网络韧性的影响角度出发对初选集中节点进行筛选,计算网络鲁棒性来衡量线网韧性从而证明结论合理性,确定节点位置集合;使用Logit模型标定高速铁路货运占比,计算节点加权介数,最后利用LSTM网络对货运量进行预测,确定我国高铁快运一级枢纽节点集合,按服务区域统筹货物集疏运工作,提高高铁快运的市场竞争力。

高帧频超声造影与CT在评估乳腺癌前哨淋巴结状态中的应用价值

目的探讨高帧频超声造影(H-CEUS)及电子计算机断层扫描(CT)在评估乳腺癌腋窝前哨淋巴结(SLN)状态中的应用。方法随机选取2020年3月~2023年5月于本院行单侧乳腺癌接受手术治疗的54例患者。所有研究对象术前均采用H-CEUS与CT行单侧SLN扫查,共检出72肿大淋巴结,同时记录各自描述SLN的声学图像特点。根据手术治疗后术后SLN组织病理结果,将所有研究对象分为淋巴结非转移组(n=22例)与转移组(n=50例)。进一步分析H-CEUS、CT以及以上两种手段联合检测的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。结果H-CEUS共检出转移性淋巴结49例和非转移性淋巴结23例,而CT共检出转移性淋巴结47例和非转移性淋巴结25例。与术后病理结果对比分析发现,H-CEUS的灵敏度、特异度、准确度分别为86.00%、72.73%以及81.94%;CT的灵敏度、特异度、准确度分别为78.00%、63.64%与73.61%。H-CEUS联合CT检查的灵敏度、特异度、准确度分别为92.00%、86.36%以及90.28%,均高于单一H-CEUS、CT检查的诊断效能(P<0.05)。结论H-CEUS、CT能够评估乳腺癌SLN是否存在早期转移性病变,其中高超声造影对乳腺癌的SLN早期转移预测价值较大(P<0.05),两者联合预测价值最大(P<0.05)。

杭州城西科创大走廊线上商业节点与科创企业发展关联性研究

线上商业节点是互联网影响下新出现的城市功能。该文旨在通过研究线上商业节点与科创企业发展的关联性,探索如何布局线上商业节点与科创企业集群,有利于科技城可持续发展。研究选取杭州城西科创大走廊为研究样本,使用反映线上商业节点和科创企业发展的POI数据,运用空间自相关检测和偏最小二乘回归分析方法。结果表明,线上商业节点与科创企业存在显著的空间关联性。外卖业和零售业与科创企业的集聚程度、发展规模、创新能力、薪资待遇和综合发展水平均有显著的正相关关系。线上商业节点的规模和热度与科创企业发展的关联程度较大。本研究对未来科技城如何合理布局线上商业节点发展空间、如何配置线上商业要素提供参考。

结合高阶结构的电力网络关键节点挖掘方法

挖掘电力网络中的关键节点对提高电力系统的鲁棒性、稳定性与可靠性具有重要意义。针对电力网络中频繁存在的高阶结构特性,文中运用高阶网络分析方法,引入模糊综合决策技术,提出了一种融合节点低阶和高阶结构信息的电力网络关键节点挖掘方法,并在三个真实电力网络数据集上进行了实验和验证,从网络结构和功能两个方面对提出方法进行了评价。结果表明,相比传统低阶方法,所提出方法能够更加准确识别电力网络中的关键节点,论证了考虑节点高阶信息的必要性,为电力网络关键节点挖掘问题提供了新的思想方法。

高频超声在乳腺癌内乳淋巴结转移诊断中的价值

目的:分析高频超声应用在乳腺癌内乳淋巴结转移患者诊断中的价值。方法:收集本院2021年5月-2023年5月这一时段内确诊医治的90例乳腺癌患者临床资料进行回顾性分析,以病理结果作为诊断内乳淋巴结的金标准,并将全体患者划分成两组,其中72例转移患者归为转移组,另18例未转移患者归为未转移组。两组患者均在术前接受了高频超声扫查,总结不同组别乳腺癌患者的内乳淋巴结声像图特征,并分析高频超声对内乳淋巴结的诊断效能。结果:内乳淋巴结声像图特征主要涵盖四种类型,即正常结构型、皮质增厚型、淋巴门结构不清型、结节状软组织增厚型。在内乳淋巴结长径、厚径、个数、结构类型方面,转移组和未转移组之间存在显著的差别,有统计学意义(P<0.05);而在长径/厚径比值、血供方面,转移组和未转移组之间不存在过大的差别,无统计学意义(P>0.05)。全部90例患者中,超声诊断出74例和病理诊断结果相符。超声诊断的灵敏度、特异度、准确度分别是88.89%(64/72)、55.56%(10/18)、82.22%(74/90)。结论:乳腺癌内乳淋巴结转移以皮质增厚和无淋巴门结构型最为多见,通常表现为多发,高频超声可以有效评估乳腺癌内乳淋巴结转移,具有较高的诊断效能。

子宫颈癌淋巴结转移全转录组表达谱的分析与验证

目的通过高通量测序及生信分析,挖掘子宫颈癌淋巴结转移调控机制。方法收集3例淋巴结转移、3例无淋巴结转移的子宫颈癌组织,全转录组高通量测序筛选差异表达信使RNA(mRNA)、微小RNA(miRNA)和长链非编码RNA(lncRNA)(|log 2FC|≥1、P<0.05),构建竞争内源性RNA(ceRNA)网络,进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。癌症基因组图谱(TCGA)数据集转移相关mRNA与ceRNA网络中mRNA取交集,检测交集mRNA表达情况。结果高通量测序筛选出差异表达的118个mRNA(47个上调,71个下调)、5个miRNA(1个上调,4个下调)和64个lncRNA(35个上调,29个下调),构建22个mRNA、5个miRNA、13个lncRNA的ceRNA网络。GO分析发现22个mRNA主要富集在趋化因子调节、tRNA甲基转移酶活性等;KEGG通路分析发现22个mRNA主要富集于Wnt、Rap1、MAPK、TNF等信号通路。TCGA数据集筛选出1404个转移相关的mRNA,与22个mRNA取交集后得到TRMT9B、FRAS1、BEND7、SLC35G1,实时定量聚合酶链反应结果显示,相比于无淋巴结转移的子宫颈癌患者,淋巴结转移的子宫颈癌患者BEND7(Z=3.628,P<0.001)、FRAS1(Z=2.570,P=0.010)和TRMT9B(Z=3.024,P=0.002)mRNA相对表达量更低,SLC35G1(Z=1.965,P=0.049)mRNA相对表达量更高。免疫组化结果显示,BEND7表达与国际妇产科联合会分期、淋巴脉管间隙浸润和淋巴结转移有关(χ^(2)=17.500,P<0.001;χ^(2)=4.351,P=0.037;χ^(2)=17.500,P<0.001)。结论本研究描绘子宫颈癌淋巴结转移表达谱,构建ceRNA网络,筛选并验证4个子宫颈癌淋巴结转移相关分子,为深入研究子宫颈癌淋巴结转移分子机制提供了思路。

海洋节点充电柜设计及应用

近年来锂电池被大量应用,锂电池具有能量高、寿命长、污染小等优点,为野外石油勘探设备长时间稳定工作提供了保证,但在使用中对充电有严格的要求,需要开发专用的充电设备。本文应用大电流锂电池充电管理芯片BQ24610来设计海洋地震节点采集站集中充电箱体,实现对供电电池组进行大电流充电控制,同时提供多种检测接口,方便对充电过程进行监测。该充电柜应用于海洋地震节点采集系统中,适应海上复杂施工环境,为海洋节点顺利施工提供可靠保障。

多层中继网络通信时延高容忍度控制算法仿真

在中继网络通信过程的高斯白噪声影响下,输入信号会产生相位偏转,即信号时延。通信时延不仅会降低网络稳定性,还会浪费信道信息资源。提出多层中继网络通信时延高容忍度控制算法。利用相似原则计算多层中继网络通信最大损耗能量,在能量限制下变换带有信息的节点值,分析通信信息源传输数据情况,将时延控制问题转变为最优概率求解,确保通信数据的传输成功率。根据网络模型计算最佳网络分簇个数,获得簇内节点数据通信周期损耗的能量,按照节点密度确定确实际节点通信半径,利用蚁群算法将全部簇头聚集至节点代价最低的多跳路由,实现多层中继网络通信时延的高容忍度控制。实验结果表明,随着通信信息缓存量的增多,研究方法的通信信息投递率仍可达到0.40,通信网络开销可控制在300J以内,最低时延能够控制在12ms,远远低于其它算法,且研究方法应用下通信网络丢包率更低,实验结果验证了上述方法的应用优势明显,实用性更好。

面向对象高分影像归纳式图神经网络分类法

传统面向对象分类多采用遥感影像的光谱特征,忽略了影像对象之间的空间特征。本文提出了一种采用改进归纳式图神经网络的高分遥感影像面向对象分类方法,实现了光谱-空间复合节点相似度的融合系数自适应调节,以及邻域节点采样最佳数量的自动确定。首先,改进KNN图构建方法,采用标准差信息量评价法确定用于构建光谱特征和空间特征的复合节点相似度的融合系数;然后,利用反馈曲线法确定最佳的采样邻域节点数量,使用GraphSAGE节点嵌入完成特征表达;最后,依托Softmax函数预测节点类别。以GID和BDCI2017数据集为试验数据,本文的构图方法相较于改进前的构图方法在分类精度上有所提升。本文分类方法的平均Kappa系数和总体精度分别优于CART分类树算法、GCN算法、GAT算法、LANet算法、CCTNet算法和SLCNet算法0.31、0.14、0.13、0.12、0.08、0.02和42.31%、7.4%、6.73%、8.69%、6.03%、1.52%,并且在植被和建设用地提取上具有较好的稳健性。本文方法为高分遥感影像土地覆盖分类提供了有效的工具。