我国中等职业教育规模的区域差异、空间效应与演进态势

基于2015-2021年全国31个省区市的数据,采用泰尔指数、全局Moran指数、局部Moran指数、冷热点分析以及核密度估计对我国中等职业教育规模的区域差异、空间集聚结构与演进态势进行测度与评价。结果显示:第一,我国中等职业教育规模存在合理水平的差异,且差异程度轻度提高。第二,我国31个省区市中等职业教育规模存在正的空间自相关,两极分化趋势明显;高-高集聚模式主要集中于中部地区与部分西南地区,低-低集聚模式主要集中于东北地区与西部地区;热点区主要分布在山东、河南、安徽、江西、广西,冷点区分布在内蒙古与新疆;全国中等职业教育规模整体空间结构相对稳定,东南沿海地区空间格局变动较为活跃。第三,全国整体、高值区、中值区与低值区的中等职业教育规模水平保持平稳;全国的两极分化现象逐步弱化;高值区与中值区的内部差异小于低值区内部的差异,且高值区与中值区的内部差异在逐步减弱。

基于空间和解剖结构信息的多切片核应用于阿尔茨海默症分类

目的 探索早期准确诊断阿尔茨海默症的快速高效算法。方法 利用脑组织的空间和解剖结构信息构造多切片核,并应用于阿尔茨海默症的分类和判别。结果 Cuingnet提出了一个框架,应用于阿尔茨海默症判别的经典单核支持向量机分类器,并将空间和解剖结构信息包含进来,生成了具有更高分类性能的可解释特征图。然而,在此框架中,为了方便使用单核模型,空间正则化参数被限制与解剖正则化参数相等。此外,高阶张量图像的矢量化破坏了固有结构,也不可避免地被迫使用一个超大规模的矩阵来定义每对体素之间的邻接关系,从而导致高额的计算复杂度。本文设计了2种新型的多切片核来改进Cuingnet框架,其中通过构造每个切片的空间和解剖拉普拉斯矩阵来保留邻接关系,并采用流行的顺序最小优化算法来估计多核学习模型参数,这样就避免了原Cuingnet框架中的超大规模矩阵计算问题。结论 实验结果表明,该改进方法将计算速度提升了数百倍,同时保持了较高的分类精度。

区域地理加权回归分析方法

地理加权回归方法是建立在“临近相关”假设前提下的一种有效探测空间连续异质性方法,但地理空间中存在“临近异质”的空间离散情况。地理加权回归算法无法充分拟合这种非线性特征,导致其在解算离散异质性时面临区域临界处拟合不充分的问题,影响了模型的准确性和可靠性。本文提出区域地理加权回归分析方法,通过构建区域空间权重计算策略有效筛选观测点,修正空间核函数,构建区域空间权重,实现空间权重的优化。以武汉市住宅销售价格为例,从区域影响因子有效性、模型性能及模型拟合效果3个角度进行分析。结果表明,区域影响因子的引入,对固定型带宽和调整型带宽下的模型精度均有显著提升;从武汉城区住宅销售价格实例看,受教育因素影响的区域影响因子对模型精度提升最好;同时在固定型带宽下模型R2提升21.84%,MSE提升37.09%。说明在考虑区域影响因素后,模型的精度得到了提高,证明了方法的有效性。

中国乡村经济韧性测度及时空演变特征研究

从生态韧性、生产韧性和生活韧性维度构建中国乡村经济韧性评价指标体系,并采用2007-2020年31个省份面板数据,结合相对化处理法和变异系数法测度乡村经济韧性。同时运用核密度函数、Dagum基尼系数、收敛模型与局域莫兰指数解析乡村经济韧性的时空演变特征。研究发现,中国乡村经济韧性整体不断增强,地区方面呈梯度效应;全国总体差距呈显著增强态势,差异来源依次为地区间差距、地区内差距与超变密度;全国总体及三大地区乡村经济韧性都存在σ收敛特点,支持β收敛机制;乡村经济韧性呈现相对稳定的“L-H”抑或“L-L”地理空间聚集特点。据此,应创建乡村经济高质量发展系统、提高乡村公共服务能力、构建乡村绿色发展经济体系,以此增强乡村经济韧性。

基于扩展空间句法的路网形态对城市功能用地分布影响研究

为研究城市路网对各类用地分布的影响,厘清路网空间形态与城市功能之间的关系,本文以山东省招远市中心城区为研究区域,利用扩展空间句法(sDNA)中的接近度、穿行度指数反映路网形态演变特征,分析路网接近度、穿行度与住宅用地、工业用地、商业用地等城市功能用地分布的关系及其空间聚集特征。结果表明,路网接近度、穿行度对城市功能用地布局具有明显差异性影响。城市功能用地布局应以居住用地为核心形成“短距离、密路网”,教育、公共用地在次级圈层提供相应的生活游憩服务,外围圈层用地通过调整不同空间范围内的路网形态,满足特定人群需求。

基于谱域-空域组合核函数的高光谱图像分类技术研究

针对传统高光谱图像分类算法多利用目标的光谱信息,不重视空间信息的问题,本文提出了一种综合利用谱域-空域信息的最小二乘支持向量机分类算法。首先利用主成分分析进行特征提取,然后在保留的主分量图像上用数学形态学得到目标的空域信息。并结合光谱域特征,探讨了各种组合策略,构造组合核函数。通过在分类器中引入空域信息,提高了分类准确率。而且采用了最小二乘支持向量机,将标准向量机的二次规划问题转换为求解线性方程组的问题。利用了其训练速度快、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比表现出了一定的优越性,从而适用于较大规模的高光谱图像分类。

基于核光谱角余弦的高光谱图像空间邻域聚类方法

针对高光谱图像分类精度对光谱角余弦阈值非常敏感的问题,提出了一种新的光谱相似性度量方法,即核光谱角余弦.论文给出了核光谱角余弦的定义及求解式;分析了多项式核函数参数对核光谱角余弦影响,设计了以核光谱角余弦作为相似性度量的空间邻域聚类方法.对深圳红树林高光谱图像的仿真结果表明,基于核光谱角余弦完成空间邻域聚类时,阈值取值区间大小约为现有基于光谱角余弦的阈值取值区间大小的9倍.

用于高光谱遥感图像分类的空间约束高斯过程方法

高光谱遥感图像分类是遥感图像处理的一项重要内容.高光谱遥感图像具有非线性属性.图像中不同方位光谱特征的变化将使得仅从标记训练样本得到的分类器分类精度不会太高.为了提高分类的精度,一方面应对光谱信息的合理利用;另一方面,对空间信息的利用也非常重要.高斯过程(Gaussion process,GP)是一种贝叶斯统计学习方法,能够建立概率模型,并且使得分类结果更易于解释.传统GP分类方法中核函数的构造仅利用光谱信息.本文提出了一种加入空间关系的新分类方法.利用遥感图像空间相关性,在GP分类方法中通过构造新的核函数(spatial Gauss kernel,SGK)来实现空间约束,部分消除了同物异谱和同谱异物造成的分类错误.实验结果表明,该方法对于提高高光谱遥感图像的分类精度具有积极意义.

基于空域滤波的核RX高光谱图像异常检测算法

核RX算法将原始高光谱数据通过非线性映射到高维特征空间进行处理,具有很好的非线性异常检测性能,但当背景数据中混入异常点后背景核矩阵将发生退化,使得漏检率上升.针对此问题,该文提出一种基于空域滤波的核RX算法,利用高光谱图像同一波段相邻像素的空间相关性,采用分波段空域滤波的方式优化背景数据的分布,抑制了异常数据对背景的干扰,构造更加符合背景分布的核矩阵,有效提高检测概率的同时降低了虚警概率.通过试验模拟数据和真实AVIRIS数据的测试检验,说明该算法性能优于传统RX算法以及核RX算法.

基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割新算法

针对传统FCM算法在进行图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种新的基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割算法。该算法根据像素间灰度值的差异程度,将空间信息引入传统的FCM算法,建立新的包含邻域信息的隶属度迭代函数,实现图像的分割。同时,算法还引入核函数,用内核诱导距离代替了传统FCM算法中的欧式距离,对输入图像的样本特征进行优化。实验结果表明,本文算法能够获得较好的分割效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。

基于不同核函数的2010年玉树地震滑坡空间预测模型研究

基于统计学习理论与地理信息系统(GIS)技术的地震滑坡灾害空间预测是一个重要的研究方向,其可以对相似地震条件下地震滑坡的发生区域进行预测.2010年4月14日07时49分(北京时间),青海省玉树县发生了Mw6.9级大地震,作者基于高分辨率遥感影像解译与现场调查验证的方法,圈定了2036处本次地震诱发滑坡,这些滑坡大概分布在一个面积为1455.3km2的矩形区域内.本文以该矩形区域为研究区,以GIS与支持向量机(SVM)模型为基础,开展基于不同核函数的地震滑坡空间预测模型研究.应用GIS技术建立玉树地震滑坡灾害及相关滑坡影响因子空间数据库,选择高程、坡度、坡向、斜坡曲率、坡位、水系、地层岩性、断裂、公路、归一化植被指数(NDVI)、同震地表破裂、地震动峰值加速度(PGA)共12个因子作为地震滑坡预测因子.以SVM模型为基础,基于线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、S形核函数等4类核函数开展地震滑坡空间预测研究,分别建立了玉树地震滑坡危险性指数图、危险性分级图、预测结果图.4类核函数对应的模型正确率分别为79.87%,83.45%,84.16%,64.62%.基于不同的训练样本开展模型训练与讨论工作,表明径向基核函数是最适用于该地区的地震滑坡空间预测模型.本文为地震滑坡空间预测模型中核函数的科学选择提供了依据,也为地震区的滑坡防灾减灾工作提供了参考.

基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究

模糊C均值聚类算法(FCM)在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。

大兴安岭盘古林场森林景观的空间分布格局及其关联性

【目的】分析大兴安岭地区主要森林景观类型的空间分布格局及其关联性,以期阐明该地区森林景观形成和维持的内在机制,为该地区森林景观的健康经营提供理论依据。【方法】基于塔河林业局盘古林场2008年森林资源二类调查数据,采用Arc Map10.0软件中的核密度分析和Programita软件（2010版）中的O-ring统计方法研究该地区主要森林景观类型（天然落叶松林、天然白桦林、针叶混交林和针阔混交林）的空间分布格局及其关联性。【结果】核密度分析结果表明,该地区各主要森林景观类型在空间上呈明显聚集分布,其平均斑块密度为0.73~1.57 km-2,空间变异系数高达99.75%~119.67%;点格局O-ring分析结果表明,4种景观类型均在小尺度上呈现显著聚集分布,之后随研究尺度的增大逐渐呈随机分布的趋势;各景观类型之间均在小尺度上显著负关联,在中等尺度上呈现出无关联性,而在大尺度上又有显著的正关联性;森林采伐、林火干扰以及道路网等因素是森林景观格局变化的主要驱动因素。【结论】大兴安岭地区由于极端的气候条件以及长期的采伐和林火干扰等因素,森林景观已经呈现出明显的破碎化趋势。为此,对于森林植被的恢复,可在小尺度上采取连片造林方式,而在大尺度上采用随机造林模式;对树种的选择,应优先选择乡土树种,并注重各树种的合理空间配置;而对于森林采伐,则应采取以择伐和间伐为主的方式;同时,严格控制人类自身活动（如采伐方式、道路安排等）对森林景观的影响,进而从景观水平上创建健康、稳定的森林生态系统。

基于多核学习的静态图像人体行为识别方法

提出一种基于广义性多核学习的静态图像人体行为识别方法。从图像中提取基于边缘的梯度方向直方图和基于稠密采样的尺度不变特征描述子,并使用空间金字塔模型加入粗略空间信息;运用直方图内交核函数计算金字塔模型各层核矩阵,通过广义性多核学习方法求解各个核矩阵权重,以线性组合方式得到最优核矩阵;最后利用多核学习决策函数进行行为识别。Willow-actions数据集实验结果表明,本文方法比其他几种方法更加有效。

广州市环境保护信访事件时空演变特征及对策研究

基于广州市环境保护信访事件、人口普查、社会经济统计等数据,利用标准差椭圆、核密度函数等方法分析2011~2015年间广州市环境保护信访事件数量和空间分布变化特征,得出主要结论如下:第一,与2011年相比,2015年信访事件数量增加了366%。空气污染、噪声污染、其他事项和水污染是最主要的环境保护信访事件类型。第二、三产业是引发信访事件的主要国民经济产业类型。第二,广州市环境保护信访事件的整体格局从中心城区集中分布模式向全市范围内均匀分布模式转变,并呈现出明显的"南拓和东进"特征。第三,据此建议政府应在摸清广州市域内各污染源所排放的各类污染物质的种类、数量及时空分布特征的基础上制定控制污染的最佳方案,并针对热点区域进行重点监控。

基于颜色空间和核函数的FCM图像分割算法

首先在确定模糊聚类的初始聚类数和初始聚类中心方面,引入颜色直方图应用于FCM聚类算法中。其次再将空间信息引入到FCM中,重建包含邻域信息的新的隶属度迭代函数。最后,用内核诱导距离取代原算法中的欧式距离,对实验图像的特征进行优化,并对算法进行评价对比。实验结果表明,该算法具有良好的分割质量和效果,并且也具有较强大的噪声抑制能力。

中国数字经济核心产业规模的地区差距、空间 效应和动态演进

为全面系统地考察我国数字经济核心产业现状及发展趋势,本文对我国2002年、2007年、2012年和2017年各省份的数字经济核心产业规模进行了测算,在此基础上采用空间计量方法和核密度函数模型,分析了我国各省份数字经济核心产业规模的空间相关性以及动态演进过程。结果显示:我国各地区数字经济核心产业规模存在明显的地区差异性和非均衡性;数字经济核心产业规模在不同区域间存在较强的空间自相关性,高值地区主要集中在东部沿海综合经济区、长江中游综合经济区以及部分北部沿海、南部沿海综合经济区,低值地区主要聚集在大西北综合经济区和黄河中游综合经济区;在观测期内,我国数字经济核心产业规模高值区、中值区和低值区的数字经济核心产业规模持续提高,各区间内的地区差距持续变大,在未来几年,该趋势可能会继续保持。本文明确了我国数字经济核心产业规模的发展现状、地区差距和演进趋势,对我国数字经济政策的制定和数字经济区域协同发展有重要意义。

混合核函数SVM分类模型下采矿区时空变化监测

采矿区的过度开采,会造成地表不断塌陷并形成积水,矿区四周的土地利用格局也会在短期内发生变化。以徐州市沛县东北部的大屯矿区局部区域为例,选取LandsatTM和ETM+的25年间时序数据,在对影像进行辐射校正和几何校正后,利用多项式核函数和径向基核函数构建混合核函数分类模型对采矿塌陷区的土地利用及覆盖的时空变化情况进行研究,特别对塌陷区的积水区域进行了耕地资源与塌陷地积水等信息的自动提取与变化检测。实验表明,自1987年至2012年以来,采矿区塌陷面积日益趋大,塌陷区积水面积扩展的方向就是地下煤矿开采的方向。

空间点格局分析和社会研究

空间因素长期以来在社会学研究中被忽视。造成这种现象的原因很多,一个可能的原因在于缺少适合于研究空间影响的研究方法。幸运的是,由于许多统计学家卓越的工作,在环境流行病学的研究中,空间点格局分析的方法日渐成熟起来。因为诸多社会学研究对象在一个较大的尺度上存在空间性的特点,所以我们认为可以借用这些分析方法来研究社会问题。本文向社会学界介绍几种空间点格局分析中的经典方法。

基于张量径向基核函数支持向量机的高光谱影像分类

针对如何利用高光谱影像的空间和光谱特征实现地物目标的精确分类,本文在径向基核函数(RBF)的基础上,提出一种基于张量径向基核函数(Tensor-RBF)和支持向量机(SVM)的高光谱影像分类算法。首先,用像素及其空间邻域像素的光谱向量组成的三阶空-谱张量块表达该像素空-谱信息,并作为后续高光谱影像分类的基本处理单元;然后,定义作用在张量数据上的Tensor-RBF核函数;最后,设计基于Tensor-RBF核函数SVM的多分类器,实现结合空-谱信息的高光谱影像多类地物目标分类。为了验证提出算法的有效性,分别对3幅高光谱影像进行实验,将本文算法与3种对比算法的分类结果进行定性和定量对比分析。实验结果表明,本文算法对3幅高光谱影像的总体精度分别为93.10%、93.43%和86.38%,相对3种对比算法具有更高的总体精度。