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基于地表温度时空特征的森林火灾遥感检测方法研究

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基于地表温度时空特征的森林火灾遥感检测方法研究

作者：姚厚治中南林业科技大学

学位级别：硕士

近些年来,随着全球气候变暖,森林火灾频发,及时准确的检测森林火灾具有重要意义。卫星遥感由于其具备覆盖范围广、时间分辨率高等特点,在森林火灾监测中发挥着重要的作用。目前森林火灾遥感监测算法,主要考虑地面温度的空间特征,利用像... 详细信息

近些年来,随着全球气候变暖,森林火灾频发,及时准确的检测森林火灾具有重要意义。卫星遥感由于其具备覆盖范围广、时间分辨率高等特点,在森林火灾监测中发挥着重要的作用。目前森林火灾遥感监测算法,主要考虑地面温度的空间特征,利用像元与背景窗口的温度差异来识别林火,忽略了地表温度的时空变化,导致林火检测时存在严重的漏判和误判现象。地面温度随时间与空间位置的变化而不断变化,林火检测的重要阈值指标即高温像元和背景像元的差值也随之变化。本研究分析通过结合热红外遥感影像背景像元亮温变化的时序特征和亮温分布空间特征,研究不同时间不同地理位置地表温度的变化规律,分析地表温度时空变化对林火检测的影响,基于Himawari-8/9和SRTM DEM数据,构建基于地表温度时空变化的林火监测模型,以提高火点识别的精度。主要的研究内容和研究结果如下:(1)基于地表背景温度时序特征的森林火灾监测算法的研究。通过绝对火点像元检测和疑似火点像元检测,筛选了绝对高温火点像元和疑似火点像元,减小了时间序列分析所耗费的计算资源;在时间序列分析步骤,基于Prophet时间序列分析模型对目标像元当前时刻亮温值进行了预测,并通过比较预测的亮温值与实际观测值从而判定火点,同时,对研究区域的四个季节划分的不同温度区间一天每十分钟的亮温变化率进行了统计,从而设置了相对宽松的亮温变化率阈值进行火点识别,以解决时间序列火点识别算法的适用性问题。(2)基于地表背景温度空间特征的森林火灾监测算法的研究。基于像元的经度、纬度、太阳高度角、太阳方位角、高程、坡度、归一化植被指数因子等重建地表温度,利用重建的地表温度与实际温度的差异判别火点像元。比较了三种常用的机器学习算法(多元线性回归MLR、支持向量机回归SVR、随机森林回归RF)应用在地表温度重建上的效果,RF模型的R2在0.80以上,显著高于MLR模型的0.42和SVR模型的0.37,其RMSE和MAE也相对较低,分别为1K左右和0.8K以下;探究了RF模型在一天不同时刻的地表温度重建效果,白天地表温度重建的R2显著高于夜间,分别在0.90和0.61以上,而RMSE和MAE相差较小,在1K以下,说明白天各因子对地表温度的拟合效果更好,由于夜间RMSE和MAE较小,且R2大于0.61,因此白天夜间都可以进行地表温度重建从而进行森林火点的识别。为了保证地表温度在样本量不足的情况下仍然能够识别火点,同时提高火点识别精度,结合了空间上的上下文法,通过高温可疑像元的识别、着火点像元检测及确认共同对森林火灾进行监测。(3)利用本研究基于地表背景温度的时空特征的森林火灾监测算法对2022年10月17日-2022年10月24日的湖南省区域南部和东南部的森林火灾,进行了多个时刻监测,并利用高空间分辨率的GF-4 PMI影像通过目视解译验证,研究结果表明,本研究提出的火点探测算法不仅能够监测大型的森林火灾,对于火灾发生过程中的一些独立、分散的小型火灾也能够很好识别。(4)利用中国森林草原防灭火网公布的湖南省森林火灾数据和Himawari-9 WLF火点产品对本研究识别到的2022年10月17日-2022年10月19日6个时刻的火点进行了精度对比验证。验证结果的漏检率为0,除去2022年10月19日10:30综合评价指标只有0.52,其他时刻综合评价指标都在0.74以上。通过对比本研究算法识别的火点像元个数与WLF火点产品的火点像元个数及通过目视解译对比新田县火点像元识别结果,本研究算法相对于WLF火点产品精度更高,能够识别到更多的低温火点像元。(5)比较了2022年10月-2023年4月主要火灾发生时段中国森林草原防灭火网公布的湖南省92场森林火灾记录的火灾的最早发现时间与本研究算法检测到火灾的时间,结果显示本研究算法监测到森林火灾相对于防灭火网基本提前0-100分钟之间,平均提前54.24分钟,说明本研究算法对于森林火灾的监测有更高的灵敏度。

关键词：森林火灾遥感检测时空特征 Himawari-8/9

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基于多粒度特征的车辆重识别研究

基于多粒度特征的车辆重识别研究

作者：周厚仁山东交通学院

学位级别：硕士

车辆重识别旨在从不同摄像机拍摄到的大量的车辆图像中识别出属于同一车辆的图像。利用深度学习进行车辆重识别是较为流行的方法,但是随着汽车外观设计越来越趋于同质化,导致车辆重识别中不同类别的车辆样本之间差异变得微小,从而在车... 详细信息

车辆重识别旨在从不同摄像机拍摄到的大量的车辆图像中识别出属于同一车辆的图像。利用深度学习进行车辆重识别是较为流行的方法,但是随着汽车外观设计越来越趋于同质化,导致车辆重识别中不同类别的车辆样本之间差异变得微小,从而在车辆重识别领域形成了类间差异小这一困境。因此学习部件中细微的鉴别性信息是解决车辆重识别中类间差异小这一困境的关键。鉴于此,本文将车辆样本的多粒度特征以及不同维度的特征结合起来进行车辆重识别,从而保证网络对车辆身份的有效判别。(1)本文提出了一个自适应划分和先验增强部件学习网络,它采用多分支结构设计,主要由自适应划分部件学习模块和先验强化部件学习模块组成。自适应划分部件学习模块,根据多头自注意力的语义聚集过程生成空间上不重叠的多样性部件掩码来解耦部件的学习,让一个头仅关注一个部件的语义聚集,从而使其自适应地学习车辆的部件级鉴别性特征;先验强化部件学习模块,通过自注意力机制建立刚性划分的一个部件与所有部件间的联系来生成语义上连续的部件信息,同时这个过程能够从全局角度强调部件内重要的细节信息,从而有效地抑制噪声的干扰。(2)本文提出了一个多样性语义提取和联合部件感知网络,该网络包含了多样性语义提取模块和联合部件感知机制。上述的自适应划分和先验增强部件学习网络忽略了特征图通道维度所包含的重要信息,鉴于此,本文进一步提出了多样性语义提取和联合部件感知网络。该网络引入了通道维度的特征,将空间维度与通道维度的特征结合起来识别车辆身份。不同空间位置部件的重要程度是不一样的,对于不同位置的部件,要从空间维度凸显部件特征对车辆身份识别起到的鉴别性作用。而对相同位置的部件,需要从通道维度强调包含重要语义信息的通道特征,以凸显该位置的部件所具有的意义。其中,多样性语义提取模块,以分组的形式挖掘特征图中多个通道所包含的不同信息,并提取每组所包含的重要通道特征。联合部件感知机制利用多样性语义提取模块的输出特征图来指导刚性划分后的每个部件生成空间注意力图,从而强化每个部件中与目标主体有关的空间维度的细粒度特征。最后,在VeRi-776和Vehicle ID数据集上,对上述两种网络进行了大量的实验,证明了上述两种网络的有效性。

关键词：车辆重识别深度学习多粒度特征多维度特征

基于机器学习和膜计算的食管癌生存风险预测模型研究

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基于机器学习和膜计算的食管癌生存风险预测模型研究

作者：李厚胜郑州轻工业大学

学位级别：硕士

食管癌(Esophageal Cancer,EC)是我国第六大常见的恶性肿瘤,预后效果差,对人类健康构成了巨大威胁。食管癌治疗中最基本的困难之一就是缺乏有效的预测生存风险的方法,一个有效的生存风险预测模型可以提高患者的生存率。本文以食管癌患... 详细信息

食管癌(Esophageal Cancer,EC)是我国第六大常见的恶性肿瘤,预后效果差,对人类健康构成了巨大威胁。食管癌治疗中最基本的困难之一就是缺乏有效的预测生存风险的方法,一个有效的生存风险预测模型可以提高患者的生存率。本文以食管癌患者的临床数据作为研究对象,利用机器学习对数据进行分析,构建了食管癌患者的生存风险预测模型,利用膜计算模拟食管癌的病情演化过程,建立食管癌的多因素生存风险预测模型,主要内容如下:针对食管癌患者生存风险不确定性的问题,基于食管癌患者的临床数据集,构建了一种基于改进飞蛾扑火算法优化随机森林的食管癌生存风险预测模型(An esophageal cancer survival risk prediction model based on the optimized random forest with improved moth-flame optimization algorithm,IMFO-RF)。该模型在基础的飞蛾扑火算法(MothFlame Optimization,MFO)上,利用多阶段动态惯性权重平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,利用混合扰动策略对最优值进行扰动,提高算法的搜索能力和跳出局部最优的能力,得到改进飞蛾扑火算法(Improved moth-flame optimization algorithm,IMFO),并将其用于优化RF的参数,构建IMFO-RF模型。将该模型用于EC患者的生存风险预测任务上,并于其他模型进行对比。实验结果显示,在食管癌数据集上,构建的IMFO-RF食管癌生存风险预测模型相较于RF模型,准确率提高了15.5%。针对食管癌患者数据存在冗余性且深度置信神经网络(Deep Belief Neural Network,DBN)在进行预测任务时受参数影响的问题,综合分析患者的临床和血液指标,提出了一种基于改进樽海鞘算法优化深度置信神经网络的食管癌生存风险预测模型(An esophageal cancer risk prediction model based on the optimized deep belief network using an improved salp swarm algorithm,ISSA-DBN)。该模型利用单因素COX回归和Lasso回归对患者的数据进行特征筛选,去除变量间的冗余性以减少不良数据对模型精度的影响。其次在樽海鞘算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的基础上,利用划分迭代策略、逐维高斯变异策略、最优领域扰动策略,平衡算法的探索能力以及开采能力,提高算法跳出局部最优的能力。得到改进的樽海鞘算法(Improved Salp Swarm Algorithm,ISSA),并将其用于优化DBN的参数,最终建立ISSA-DBN食管癌生存风险预测模型。实验结果表明,ISSA-DBN模型在食管癌风险预测任务中展现出优越的性能,相较于DBN模型,预测的准确率提高了12.9%,减少了参数的影响。针对食管癌病情发展的复杂性,深入分析了食管癌病情发展过程中多种因素的影响,提出了一种基于概率膜系统的多因素食管癌生存风险预测模型(A multi-factor esophageal cancer risk prediction model based on probabilistic membrane systems,PMS)。该模型通过ROC曲线分析和KM生存分析对变量进行筛选,分析食管癌各个时期的主要影响因素。随后,基于筛选后的因素结合食管癌病情的发展过程,设计了概率膜系统的多因素食管癌风险预测模型的概念模型,形式化表示了概念模型中膜结构,对象集和规则,并使用Me Co Sim软件上仿真构建的模型。实验结果表明,该模型能够有效地模拟食管癌病情发展的过程,预测相对误差不超过±10%。本文分别针对RF,DBN受参数影响以及食管癌病情发展过程的多因素影响的问题,提出了相应的优化和预测模型。研究结果表明,相较于原始模型,相应改进模型在预测性能上有显著的提升。此外,概率膜系统根据患者的病情发展情况设计相应的规则,并利用概率并行的方式对食管癌患者进行预测,提高了预测的准确率,还为食管癌的风险预测研究及临床应用提供了强有力的支持。

关键词：食管癌机器学习特征筛选膜计算概率膜系统预测模型

利益相关者视角下的乡村装配式钢结构住宅发展策略研究

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利益相关者视角下的乡村装配式钢结构住宅发展策略研究

作者：滕厚群北方工业大学

学位级别：硕士

在乡村振兴战略和美丽乡村建设行动的背景下,推动农村住宅建造方式不断改变,建成品质不断提升,追求更加安全、更加节能、更加舒适的“好房子”,装配式钢结构住宅由于可以更好地进行标准化设计、工厂化生产和装配式安装,具有更好的品质... 详细信息

在乡村振兴战略和美丽乡村建设行动的背景下,推动农村住宅建造方式不断改变,建成品质不断提升,追求更加安全、更加节能、更加舒适的“好房子”,装配式钢结构住宅由于可以更好地进行标准化设计、工厂化生产和装配式安装,具有更好的品质而被国家推广应用。但同时,在推广的过程中依然存在着各种阻碍因素,制约装配式钢结构住宅的发展。装配式钢结构发展涉及产业链上下游众多利益相关者,各利益主体的行为策略受多种因素的影响,不同利益主体的利益诉求复杂交织,明确因素之间的影响关系,探究核心利益相关者的策略选择机理,促进核心利益相关者的协同合作,是乡村装配式钢结构住宅可持续发展及推广亟待研究的重要课题。本研究应用利益相关者理论、演化博弈理论和社会网络分析法,开展利益相关者视角下的乡村装配式钢结构住宅发展策略研究,主要内容如下:(1)界定乡村装配式钢结构住宅核心利益相关者的边界和内涵。通过文献分析和专家访谈,确定了激励政策不完善、技术标准缺乏、市场规模小、利益驱动不足、农村居民认知程度较低等17项影响因素及其相关联的7类利益相关者;(2)构建乡村装配式钢结构住宅社会网络分析模型。基于社会网络分析方法构建与利益主体相关的影响因素交互关系的网络模型,通过整体网络分析和个体网络分析确定关键影响因素,最终确定了8项关键影响因素。(3)构建核心利益相关者的演化博弈模型。确定以地方政府、钢结构加工企业和农村居民为主体构建演化博弈模型,明确演化均衡状态及所需满足的条件;运用Matlab数值模拟,从起步、稳定两阶段剖析三方主体策略演化过程,并分析了关键参数对演化稳定状态的影响。最终得出地方政府要提高资金补贴力度,在投资建厂方面进行贷款优惠,同时可以与危房改造,美丽乡村建设等项目挂钩,以点带面,逐步推动装配式钢结构住宅可持续发展的对策建议。因此,本研究在识别乡村装配式钢结构住宅发展的影响因素的基础上,运用社会网络分析法明确因素间交互关系,构建演化博弈模型剖析核心利益相关者的策略演化过程,提出推动乡村装配式钢结构住宅发展的对策建议。研究结果丰富了乡村装配式钢结构住宅的相关研究成果,并为农村地区装配式钢结构住宅可持续发展提供建议和依据。

关键词：乡村装配式钢结构住宅社会网络分析利益相关者理论演化博弈模型

SIRT1/PGC-1α/LDHB轴诱导线粒体蛋白乳酸化修饰在药物性肝损伤中的作用及机制研究

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SIRT1/PGC-1α/LDHB轴诱导线粒体蛋白乳酸化修饰在药物性肝损伤中...

作者：王厚萍重庆医科大学

学位级别：硕士

阳离子型手性多孔有机笼高效催化不对称脱羧Mannich反应

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阳离子型手性多孔有机笼高效催化不对称脱羧Mannich反应

作者：王厚庭上海师范大学

学位级别：硕士

考虑碳捕集电厂调峰补偿的碳—储—风—荷联合运行优化调度

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考虑碳捕集电厂调峰补偿的碳—储—风—荷联合运行优化调度

作者：刘厚伟东北电力大学

学位级别：硕士

随着我国提出2030年前碳达峰,2060年前碳中和的目标,为此需改变电力能源结构,促进高比例新能源上网,但以风电为主的新能源具有间歇性、波动不确定性、反调峰特性等特点,加大了系统净负荷的峰谷差,促使系统调峰机组压力增大,而如今的基... 详细信息

随着我国提出2030年前碳达峰,2060年前碳中和的目标,为此需改变电力能源结构,促进高比例新能源上网,但以风电为主的新能源具有间歇性、波动不确定性、反调峰特性等特点,加大了系统净负荷的峰谷差,促使系统调峰机组压力增大,而如今的基础火电调峰机组的高碳排以及经济性已不具备新型电力系统的调峰要求,且现如今系统调峰资源的不合理性以及系统调峰资源的单一化是引起系统调峰能力不足与导致系统中有大量弃风的主要原因。如何发掘低碳的灵活性机组满足新型电力系统调峰需求是研究的关键。因此本文从源、荷、储三方面提升系统的调峰能力。首先,本文分析了电力系统各类调峰资源的运行特性。分析碳捕集机组运行特性下的调峰机理,分析了碳捕集机组参与深度调峰成本损失,提出了深调服务补偿模型。分析储能运行特性下的调峰机理以及运行成本模型。分析电价引导型需求响应运行特性以及其调峰机理特性。分析绿证交易机制对系统调峰的积极作用,分析碳交易机制对系统调峰的积极影响。然后,以综合运行成本为优化目标,分别从碳捕集电厂与储能电站两个方面来提升系统调峰的灵活性,构建了计及阶梯碳交易机制与碳捕集电厂深度调峰补偿的碳-储-风联合运行优化调度模型,该模型源侧碳捕集电厂参与深度调峰辅助服务,提升机组调峰的主动性以及调峰能力;在源侧储能辅助碳捕集机组参与系统深度调峰,储能的充放电特性减小了系统峰谷差,缓解了调峰机组压力;系统中考虑阶梯碳交易机制后,减少了高碳火电机组出力,增加了灵活性较强具有低碳特性的碳捕集机组总出力,进而增加调峰机组调峰能力,增加风电消纳,缓解碳排放。算例结果表明计及碳捕集电厂调峰辅助服务与阶梯碳交易的碳-储联合调峰提升了系统低碳调峰的能力,减少了系统的大量弃风,提升了系统的经济性。最后,为进一步发挥系统的各类低碳调峰资源,充分利用系统碳、储、荷三方面调峰资源,构建了绿证-碳交易机制下考虑碳捕集电厂深度调峰补偿的碳-储-风-荷联合运行双层优化模型。该模型上层以电价引导型需求响应改善净负荷曲线平滑性程度最优为目标,旨在降低负荷峰谷差,提高风电消纳空间,缓解深度调峰机组压力;下层基于上层优化后的调峰容量,考虑绿证-碳交易机制与碳捕集机组深调补偿收益的碳-储-风联合运行综合成本最优为目标,旨在发掘绿证-碳交易机制与调峰辅助服务对深度调峰作用,发挥碳-储联合深度调峰的能力,优化系统经济性、风电消纳量、系统碳排放。在改进的IEEE 30节点系统进行仿真,结果验证了所提模型的有效性。

关键词：绿证交易机制碳交易机制深度调峰储能双层优化碳捕集电厂

外加磁场对生物可降解锌合金凝固组织及性能影响的研究

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外加磁场对生物可降解锌合金凝固组织及性能影响的研究

作者：刘厚清南昌航空大学

学位级别：硕士

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论图书出版机构的社会职能

中国出版 2024年第14期 25-30页

作者：田大余云南出版集团

图书出版机构作为一种社会组织,承担着多方面的社会职能。在文化建设方面,有传递资讯、传输知识、传导价值、传播文化、传承文明、涵养精神等职能;在政治建设方面,有理论武装、宣传教育等职能;在社会建设方面,有社会化、社会教化、社会... 详细信息

图书出版机构作为一种社会组织,承担着多方面的社会职能。在文化建设方面,有传递资讯、传输知识、传导价值、传播文化、传承文明、涵养精神等职能;在政治建设方面,有理论武装、宣传教育等职能;在社会建设方面,有社会化、社会教化、社会激励与约束、社会服务、教育服务等职能;在经济建设方面,有产品供给、价值创造、社会就业等职能。图书出版机构应当准确把握自身职能定位,以为国家立心、为民族立魂、为时代立传的情怀,更好地承担起举旗帜、聚民心、育新人、兴文化、展形象的使命任务。

关键词：文化传播图书出版机构社会职能