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湖南栎类次生林目标树择伐年龄研究

湖南栎类次生林目标树择伐年龄研究

作者：游文彪中南林业科技大学

学位级别：硕士

湖南是亚热带栎类天然林的主要分布区之一,栎类森林资源十分丰富。但由于缺乏科学的森林管理制度以及砍伐、人为干扰等因素,近年来湖南大面积的栎类天然林退化为了次生林,林分质量普遍较低。如何通过合理的森林经营活动,改善栎类次生林... 详细信息

湖南是亚热带栎类天然林的主要分布区之一,栎类森林资源十分丰富。但由于缺乏科学的森林管理制度以及砍伐、人为干扰等因素,近年来湖南大面积的栎类天然林退化为了次生林,林分质量普遍较低。如何通过合理的森林经营活动,改善栎类次生林的林分群落结构、提高其生态和经济价值已成为当前亟待解决的科学问题。随着森林近自然经营研究的深入,目标树经营被证明是提升次生林森林质量的有效技术手段,按照预定目标直径对目标树进行单株择伐,不仅能生产出更多优质大径材,还可以实现林分永久覆盖。但在现行的栎类林管理标准中,目标直径及择伐年龄等目标树经营的重要指标通常是基于大尺度区域下森林平均生长率确定的,而非特定林地中的林分生长率。这类粗放的管理制度忽视了栎类在不同立地中的生长差异,不利于栎类次生林的质量恢复。鉴于此,本研究以湖南51块栎类次生林中的129棵栎类目标树为研究对象,分别采用混合效应方法和哑变量方法,对生长在41个立地类型中的栎树目标树的胸径生长状况进行建模。基于含立地类型的栎类目标树胸径生长模型,对适宜开展目标树经营的立地类型、各立地类型中目标树采用不同目标直径时的择伐年龄、各立地类型中限制采伐的最小目标直径等问题展开研究。主要研究内容和结论如下:(1)确定了影响栎类目标树胸径生长的主导立地因子。对目标树在不同立地条件的胸径生长状况进行特征分析,并采用数量化方法Ⅰ筛选出显著影响目标树胸径生长的主导立地因子。各主导因子按重要性排序依次为海拔>坡度>土壤类型>坡向,坡位和土层厚度则无显著影响。基于主导因子组合结果,将栎类林立地划分为41个立地类型。(2)构建了含立地类型组的栎类目标树胸径生长模型。Schumacher生长方程(R2=0.6599)拟合目标树胸径生长的效果最佳,在此基础上将立地类型作为随机效应同时作用在参数a和b上时模型拟合效果最佳(R2=0.9436,AIC=761.8526);将立地类型作为哑变量作用在参数b上时模型拟合效果最佳(R2=0.9114,AIC=778.1753)。为简化立地类型数量,应用k-means聚类分析分别对上述模型中的立地类型进行聚类,均在聚为4个立地类型组时模型性能最佳。以立地类型组为新变量构建含立地类型组的目标树胸径生长模型,混合效应模型的拟合效果优于哑变量模型,故确定含立地类型组的混合效应模型为最终模型(R2=0.9126,AIC=693.6620),模型表达式为Di=ai× e(-bi/Age)。相较于聚类前,最终模型R2虽有轻微降低,但模型性能指标AIC明显改善,表明含立地类型组的栎类目标树胸径生长模型不仅预测准确,并且有着更高的实用性。(3)筛选出了适宜开展栎类目标树经营的立地类型。对划分的4个立地类型组进行立地质量评价,基于胸径最大生长潜力的评价结果为立地类型组1(79 cm)>3(77cm)>2(73 cm)>4(57cm);基于基准年龄的评价结果为立地类型组1(59cm)>2(52cm)>3(50cm)>4(40cm)。与基准胸径(45 cm)相比,立地类型组1、2、3(共含23种立地类型)均满足栎类目标树经营要求,立地类型组4(共含18种立地类型)则不满足。(4)预估了各立地类型中栎类目标树采用不同目标直径时的择伐年龄。分别预估了以24 cm、30cm、40 cm、50 cm、60 cm为目标直径时目标树的择伐年龄。以大径材标准(24cm)为目标直径时的择伐年龄从30～51a不等;以60cm为目标直径时的择伐年龄从131～220a不等,且质量最低的立地类型组4中的目标树无法生长至60 cm。(5)确定了各立地类型中栎类目标树的数量成熟龄和最小目标直径。立地类型组1、2、3、4中目标树的数量成熟龄分别为36 a、42 a、52 a、44 a;最大平均胸径生长量分别为 0.8087 cm/a、0.6344 cm/a、0.5380 cm/a、0.4737 cm/a;最小目标直径分别为29 cm、27 cm、28 cm、21 cm。研究结果表明立地条件显著影响目标树的培育时间及材种规格。高质量立地更适用高目标直径,可适当延长目标树的择伐年龄,充分发挥立地生产潜力,培育优质大径材;低质量立地中目标树生长较慢,大径材培育效果不佳,建议降低目标直径、注重抚育经营,以改善林分结构和提升森林质量为主要经营方向。

关键词：栎类目标树胸径生长模型立地类型择伐年龄最小目标直径

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多基SAR散射波干扰定位技术研究

多基SAR散射波干扰定位技术研究

作者：王彦彪电子科技大学

学位级别：硕士

基于变分自动编码器的序列推荐算法的研究与实现

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基于变分自动编码器的序列推荐算法的研究与实现

作者：刘文彪黑龙江大学

学位级别：硕士

序列推荐算法能够从用户的历史互动中捕捉用户的动态兴趣,在推荐系统中发挥着至关重要的作用。虽然基于深度学习的序列推荐算法取得了良好的进展,但是现有算法通常依赖于序列预测任务来优化大量的参数,面对稀疏数据时,很难学习到高质量... 详细信息

序列推荐算法能够从用户的历史互动中捕捉用户的动态兴趣,在推荐系统中发挥着至关重要的作用。虽然基于深度学习的序列推荐算法取得了良好的进展,但是现有算法通常依赖于序列预测任务来优化大量的参数,面对稀疏数据时,很难学习到高质量的用户表示。基于变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE)的生成模型能够有效解决序列推荐算法面临的数据稀疏问题,在序列推荐中显出独特的优势,变分自动编码器因其能强大的生成能力,在序列推荐中被广泛应用,但现有基于变分自动编码器的序列推荐算法依然面临如下挑战。首先,大多算法不具有捕捉用户序列长期和局部依赖的能力,只关注于捕捉用户的单一兴趣,未考虑用户多方面的兴趣,严重影响了模型的推荐性能。其次,现有的基于变分自动编码器的序列推荐模型忽略了降噪处理,导致现有模型的鲁棒性较差。再次,变分自动编码器学习模型的核心是相似性度量,其主要通过重建误差目标提供训练信号。然而,变分自动编码器的重构趋向生成非真实的输出,这会使得模型的生成样本质量较低,从而影响推荐的准确率。为了解决上述挑战,本文提出两个基于VAE的序列推荐算法:(1)基于降噪多头注意力VAE的序列推荐(DAVAE),该算法将多头自注意力机制引入变分自动编码器进行序列推荐,不仅能捕捉用户的不确定性也能捕捉用户序列长期和局部的依赖,提高了推荐性能。多头注意力机制同时能够对用户多个感兴趣的视图对用户偏好进行建模,将其引入编码器和解码器中,捕获用户多个兴趣点,而不是单一兴趣点。其次该模型在原始数据加入一些噪声,用来对模型降噪处理,避免了数据噪声对推荐性能的影响,加强模型的鲁棒性。最后通过在两个不同类型的数据集上进行充分验证,验证该模型的推荐性能优于现有的基线模型。(2)基于Wasserstein对抗VAE的序列推荐(WAVAE),该算法将变分自动编码器和生成对抗网络结合起来进行序列推荐,通过对抗性训练提高生成样本的质量,减少重建损失,使变分自动编码器重构趋向于真实,提高推荐精度。其次为了避免对抗性网络梯度的消失,使用Wasserstein损失训练来辅助对抗性网络,确保生成器和判别器处于平衡状态,保证模型的能够正常训练。然后为了控制生成的内容,将原始样本与标签连接起来,输入到编码器中,使生成的样本更逼真。最后在三个数据集上对上述提出的模型做了一系列实验和参数分析,通过充分的实验证明该模型在序列推荐的有效性。

关键词：序列推荐变分自动编码器对抗网络自注意力机制

夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律和肝脏炎症反应影响的差异

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光谱学与光谱分析 2024年第10期44卷 2865-2872页

作者：梁昕悦曾晶艾常鹏罗杰承范晓静吴胜男顾瑛解放军医学院北京100853 解放军总医院第一医学中心激光医学科北京100853 北京理工大学医学技术学院北京100081 解放军总医院第五医学中心内分泌科北京100071

光对昼夜节律的调控属于非成像视觉功能,以自主感光视神经节细胞为主的非成像视觉效应细胞对机体的生物节律、代谢和认知等有显著影响,主要由蓝光介导。该研究探索夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律以及肝脏炎症反应的影响。将沙鼠每... 详细信息

光对昼夜节律的调控属于非成像视觉功能,以自主感光视神经节细胞为主的非成像视觉效应细胞对机体的生物节律、代谢和认知等有显著影响,主要由蓝光介导。该研究探索夜晚蓝光和白光暴露对肝脏生物钟节律以及肝脏炎症反应的影响。将沙鼠每晚暴露在蓝光或白光中1或3 h,持续10周,采用实时荧光定量PCR检测肝脏生物钟基因表达节律,采用转录组学分析肝脏全部基因表达水平,采用H&E染色和免疫荧光法观察肝脏组织形态及炎症因子水平。研究结果显示,夜晚光照对肝脏多种生物钟基因Arntl、Clock、Cry1、Nr1d1、Per2和Ror-α表达节律均造成显著破坏。夜晚光照对肝脏免疫系统基因表达的影响最显著。夜晚光照可引起肝细胞水肿,上调促炎因子白介素17A和粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子的表达。夜晚光照暴露扰乱了肝脏生物钟节律并引发肝脏炎症反应。该研究凸显了非成像视觉通路在肝脏代谢稳态中的关键作用。

关键词：夜晚光照炎症昼夜节律肝脏

协同治理视域下山西醋文化资源开发优化路径研究

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协同治理视域下山西醋文化资源开发优化路径研究

作者：刘文彪山东财经大学

学位级别：硕士

随着山西省寻求经济发展道路转型的步伐不断推进,山西醋文化资源的开发越来越受到社会各界的重视,也成为了山西省发展经济、打造文化名片的重要突破口。但由于山西醋文化资源带有明显的公共属性,涉及到的利益相关方呈现出多元化的趋势,... 详细信息

随着山西省寻求经济发展道路转型的步伐不断推进,山西醋文化资源的开发越来越受到社会各界的重视,也成为了山西省发展经济、打造文化名片的重要突破口。但由于山西醋文化资源带有明显的公共属性,涉及到的利益相关方呈现出多元化的趋势,在开发过程中各参与主体出于各自的利益诉求展开行动,未能形成协同合力,不利于山西醋文化资源的高质量开发。通过对山西醋文化资源开发中不同参与主体的调研,总结归纳了当前山西醋文化资源开发的现状、成效及不足。首先梳理协同治理下山西醋文化资源开发的三个关键要素:“多元主体、协同驱动力、协同行动力”,然后在这基础上对现有的协同治理模型进行分析和选择,已确定最成熟和最适合于山西醋文化资源开发的协同治理模型,从而确定了选用协同治理综合模型,从“外部环境、协同动因、协同引擎、协同行为、协同结果”这几个方面来分析目前山西醋文化资源开发的协同机理以及存在的问题。发现其成因主要包括政府主体领导力发挥不足以及多元主体间相互依赖关系还未达成;多元主体未能实现有效参与;未能形成良性的协同治理网络,缺乏协调机制;以及协同引擎和外部环境共同导致的协同驱动力不足这几个方面。在分析山西醋文化资源开发存在问题的成因基础上,提出了提升策略:明确多元主体角色定位,完善深化多元主体协同治理格局;促进多元主体良性互动,形成有效协同效应;凝聚思想共识,强化协同引擎;完善制度设计与强化协同行动力,最终构建政府、企业、行业协会等多元主体协同治理下的山西醋文化资源开发的新路径。

关键词：山西醋文化文化资源协同治理路径优化多元主体

企业内审中货币资金的审计要点及管控措施探析

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活力 2024年第15期 166-168页

作者：吴胜男山东高速泰安发展有限公司泰安271000

货币资金是企业资产的重要组成,具有流通性强、易变现的特点,是企业健康发展的命脉,同时也是企业内部审计工作的重灾区。文章拟从企业内审的发展历程、货币资金管控在企业内部审计中的必要性入手,结合时下由于内部审计过程中未能对货币... 详细信息

货币资金是企业资产的重要组成,具有流通性强、易变现的特点,是企业健康发展的命脉,同时也是企业内部审计工作的重灾区。文章拟从企业内审的发展历程、货币资金管控在企业内部审计中的必要性入手,结合时下由于内部审计过程中未能对货币资金执行有效的管控,而造成经济损失、投资风险、管理漏洞等经济案例,阐述内审过程中货币资金审计存在的问题和困难,并透过现象看本质,提出企业内审中关于货币资金审计的一般审计流程、审计要点和管控措施,以期充分发挥内审部门的内控职能,提高资金利用率,降低财务风险,为企业管理者提供更为稳健的风控信息,促进企业高质量发展。

关键词：企业内部审计货币资金审计要点

基于生成对抗网络的多对比度脑MR图像生成研究

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基于生成对抗网络的多对比度脑MR图像生成研究

作者：白贤彪临沂大学

学位级别：硕士

现代临床诊断和医学研究中,磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)发挥着越来越重要的作用。由于MR图像的高对比度特征和多序列成像等特征,MR图像在脑部疾病的检测和诊断以及对大脑结构功能的研究中被广泛应用。但是,由于成像原... 详细信息

现代临床诊断和医学研究中,磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)发挥着越来越重要的作用。由于MR图像的高对比度特征和多序列成像等特征,MR图像在脑部疾病的检测和诊断以及对大脑结构功能的研究中被广泛应用。但是,由于成像原理的限制,单一模态的脑MR图像有时无法满足临床的所有需求,需要结合不同对比度的脑MR图像来获得更全面的信息;另一方面,基于对隐私的保护,优质的多对比度的脑MR图像数据集在医学研究中较为稀缺。为解决这些问题,利用单一模态的脑MR图像生成多对比度的脑MR图像被广泛研究。本文基于生成对抗网络提出了生成不同对比度的脑MR图像的生成方法。本文的具体研究工作如下:(1)针对生成对抗网络中拟合效果差、提取的特征不足导致生成的图像质量不高的问题,提出了一种基于生成对抗网络的脑MR图像生成方法。在该方法中,为了提升神经网络提取特征的能力,设计了一种基于改进U-net的双生成器对抗网络。在该网络中,设计了两个相同的生成器,用来增强生成器网络的生成能力。此外,为了提升生成图像与目标图像之间的特征分布,在原有的损失函数的基础上,加入了FID作为损失函数,用来约束生成器,减少生成图像与目标图像之间的特征差距。为验证改进之后的算法的优越性,选择在IXI脑部图像数据集上对T2加权图像生成T1加权图像进行实验。实验结果显示,改进之后的新模型,能够显著提升图像生成的质量。(2)上文中提出的双生成器网络在脑MR图像生成中取得了不错的效果,但是仍然存在解剖结构复杂区域生成效果差以及对全局信息约束不足导致图像的边缘细节模糊的问题。为此,在(1)的基础上,提出了一种基于Transformer的多尺度脑MR图像生成方法。该方法中的生成器网络由卷积神经网络和Transformer组成,利用Transformer对全局信息感知能力,增强网络的合成能力,促进生成对抗网络生成更加逼真的图像。此外,针对解剖结构复杂区域和局部细节生成不佳的问题,还提出一种全新的损失函数,用来约束生成器使其更加关注图像细节。该方法在IXI脑部图像数据集和Bra TS2020数据集上进行实验,实验证明了通过卷积神经网络与Transformer相结合的生成网络,能够有效提升生成器的合成能力。通过对不同生成器的架构组合进行实验,证明了该生成器的优越性。最终实验结果证明该方法在医学图像生成任务中,具有优异的表现。

关键词：脑MR图像多对比度生成对抗网络 Transformer

基于VMD-EWT-QWLSTM-TPE深度学习模型的超短时物流需求多步预测

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控制与决策 2024年第6期39卷 1859-1868页

作者：杨新彪陈彦如秦娟冉茂亮西南交通大学经济管理学院成都610031 服务科学与创新四川省重点实验室成都610031

超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先... 详细信息

超短时物流需求预测是企业物流资源智能调度的重要基础,然而,超短时物流需求数据具有强随机性、高波动性、非平稳性等特征,进行多步精确预测较为困难.基于此,构建基于串行数据分解和量子加权深度网络的超短时物流需求多步预测模型.首先,通过变分模态分解(VMD)和经验小波变换(EWT)的串行分解方法对超短时物流需求数据的时序特征进行有效提取,以剥离噪声信号,降低原始数据的非平稳性和随机性;然后,构建量子加权长短期记忆神经网络(QWLSTM)深度学习模型,设计多输入多输出策略对分解后的模态分量进行多步预测,并基于树形Parzen评估器(TPE)对QWLSTM的超参数组进行优化;最后,对各模态分量的预测结果进行重构.实验结果表明,所提出模型在平均绝对值误差(MAE)、均方误差(MSE)、加权平均绝对百分比误差(WMAPE)、校正决定系数(R2)方面,均优于其他15种对比模型.

关键词：超短时物流需求多步预测串行数据分解量子加权深度学习模型 TPE参数优化

光-电/臭氧高级氧化耦合曝气生物膜反应器工艺对化工废水的处理效果研究

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光-电/臭氧高级氧化耦合曝气生物膜反应器工艺对化工废水的处理效...

作者：倪常彪石家庄铁道大学

学位级别：硕士