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论《反外国制裁法》在香港和澳门特别行政区实施之路径

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国际商务研究 2023年第6期44卷 72-83页

作者：杨俊彦武汉大学湖北武汉430072

以美国为代表的西方国家打着民主、人权的幌子粗暴干涉他国内政,对包括我国在内的一些国家进行经济制裁。2021年6月,全国人民代表大会常务委员会通过了《反外国制裁法》,但该法目前未在香港和澳门特别行政区实施。该法所设定的权利和义... 详细信息

以美国为代表的西方国家打着民主、人权的幌子粗暴干涉他国内政,对包括我国在内的一些国家进行经济制裁。2021年6月,全国人民代表大会常务委员会通过了《反外国制裁法》,但该法目前未在香港和澳门特别行政区实施。该法所设定的权利和义务主要是采取反制措施和禁止执行外国经济制裁措施两个方面,其中反制措施是制裁的特殊形式,对国家整体外交政策的实施、国与国之间关系及经济主体等产生实质影响,属《基本法》规定的外交事务,特别行政区无立法权,但可将该法纳入《基本法》附件三中,由特别行政区根据本地特点立法实施;该法中的阻断条款均不直接影响国与国之间关系,不属于《基本法》规定的外交行为,特别行政区可直接立法。

关键词：《反外国制裁法》香港地区澳门地区实施路径

新时代共青团思想政治引领的核心要义与实现路径

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中国青年社会科学 2023年第6期42卷 36-46页

作者：刘俊彦中国青少年研究中心北京100089

筑牢广大青年坚定不移听党话、跟党走的信仰之基,是共青团的首要职责。新时代共青团思想政治引领内涵主要包括思想阐释、思想传播、思想疏导、思想感染和思想转化。新时代共青团围绕提升思想政治引领做了大量创新性工作,青年理论武装、... 详细信息

筑牢广大青年坚定不移听党话、跟党走的信仰之基,是共青团的首要职责。新时代共青团思想政治引领内涵主要包括思想阐释、思想传播、思想疏导、思想感染和思想转化。新时代共青团围绕提升思想政治引领做了大量创新性工作,青年理论武装、政策主题教育、实践引领、文化引领、网络引领和青年外宣工作等均取得明显进展。共青团思想政治引领工作还面临引领内容供应、引领形式、引领力量、引领渠道等方面的挑战,需要在“青年化”阐释党的理论、发挥“组织化”“网络化”引领优势方面持续用力,不断提高实践引领和文化引领的工作水平。

关键词：共青团思想政治引领理想信念青年化

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自动驾驶复杂场景下目标检测研究

自动驾驶复杂场景下目标检测研究

作者：宁俊彦西安工业大学

学位级别：硕士

近年来,汽车数量增加导致的交通问题层出不穷,由此引发的自动驾驶研究已被国内外众多企业提上日程。随着深度学习的发展,一般简易交通场景下的目标检测精度已可达驾驶标准,但面对复杂场景下的目标检测,道路中存在遮挡目标和小目标检测,... 详细信息

近年来,汽车数量增加导致的交通问题层出不穷,由此引发的自动驾驶研究已被国内外众多企业提上日程。随着深度学习的发展,一般简易交通场景下的目标检测精度已可达驾驶标准,但面对复杂场景下的目标检测,道路中存在遮挡目标和小目标检测,通过传统算法无法获取更高精度的检测。因此,本文采用了深度学习为基础的目标检测技术,分析自动驾驶复杂场景下目标检测的重难点,进而研究适用于复杂场景下的目标检测算法。具体的研究工作如下:1)通过对比实验,分析了典型目标检测算法,选择算法改进对象。首先基于当前目标检测中常用的基于深度学习的目标检测技术,通过实验研究和分析了三类经典目标检测算法,分别为Faster Regions with CNN features(Faster R-CNN)、Single Shot Multi Box Detector(SSD)和You Only Look Once Version Five(YOLOv5)。实验结果显示,不论是检测精度还是检测速率上,YOLOv5算法皆优于其它两者,因此本文以YOLOv5为基础框架对复杂场景下的目标检测算法进行研究和改进。2)提出了一种改进的聚类算法。本文改进了传统K-means聚类算法以生成更适合自动驾驶复杂场景下的锚框。改进后的K-means算法解决了原本K-means算法中初始聚类点选取随机而导致的最终结果与最准确聚类相差较大问题,缓解了传统聚类算法的局部最优的问题。改进后的K-means算法所生成的锚框可获得更好的泛化能力,针对本文可适用于复杂场景下的目标检测。3)重构了一种更倾向于对正样本和难分类样本的损失函数模型。在One-Stage类型算法中,由于未采用FPN网络对目标进行粗筛,因此在目标检测中会面临正负样本不均衡问题,而复杂场景下的小目标数量上升进一步加剧了该问题。由此本文将损失函数中的分类损失和置信度损失中引入焦点损失(Focal Loss),针对不易识别样本进行加权学习,以此缓解小目标检测精度不足问题。同时,采用CIOU loss作为边界框回归损失以达到预测框与真实框更为准确的差距,从而缓解复杂场景下同一区域目标密集而导致的遮挡目标漏检问题。同时,本文将CIOU引入NMS算法中,用以准确识别密集区域目标边界框。4)重构了一种目标检测网络模型,提出了一种面向自动驾驶复杂场景的目标检测算法。本文提出的面向自动驾驶复杂场景的目标检测算法,用于解决YOLOv5算法在复杂场景下遮挡目标漏检率较高问题。本文首先在神经网络结构上,在backbone主干网络中引入DCN(Deformable Convolutional Networks)网络,其次,采用CIOU Loss作为本文算法的回归损失函数中的边界框回归损失,用以解决遮挡目标预测框与真实框定位差距较大问题。对比实验结果表明,本文提出的复杂场景下的目标检测算法在保证实时性的情况下在复杂数据集COCO和KITTI上检测精度提升了2.9%。

关键词：自动驾驶复杂场景深度学习 YOLO 可变形卷积网络

重载铁路小半径曲线轨道累积变形特征及趋势预测研究

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重载铁路小半径曲线轨道累积变形特征及趋势预测研究

作者：郭俊彦北京交通大学

学位级别：硕士

重载铁路运输因其运量大、效率高、运输成本低等优点在我国综合交通运输体系中有着不可替代的位置。我国重载铁路多数处于中西部的山区地段,为了绕避不良地质条件在线路中设计了大量小半径曲线,小半径曲线作为铁路三大薄弱环节之一病害... 详细信息

重载铁路运输因其运量大、效率高、运输成本低等优点在我国综合交通运输体系中有着不可替代的位置。我国重载铁路多数处于中西部的山区地段,为了绕避不良地质条件在线路中设计了大量小半径曲线,小半径曲线作为铁路三大薄弱环节之一病害频发。通过轨道结构长期监测系统及时掌握小半径曲线的变形发展和服役状态,对铁路工务部门养护维修工作具有十分重要的意义。本文以朔黄重载铁路小半径曲线为研究对象,针对轨道结构变形特征分析及趋势预测展开研究,主要研究内容及结论如下:(1)监测数据预处理是保证数据准确性的必要手段,本文通过设定变化率阈值并结合绝对均值法对监测数据中的异常值达到了良好的修正效果,通过小波去噪方法去除高频噪声增加了数据的平顺性。(2)通过对温度变化特征和轨道结构变形特征分析可知,轨温和变形均以天为周期变化,监测数值在上午4-8时最低,12-16时最高;钢轨温度在冬季时明显低于环境温度,在夏季时部分测点温度高于环境温度;路基段温度整体高于桥梁段且单日变形量和累积变形量均高于桥梁段,说明温度对日变形和累积变形都有较大影响;一天内的温度数据与变形数据有强相关性,温度越高变形越大,累积变形与温度相关性相对较低且桥梁段相关性明显差于路基段,说明桥梁段受到其他因素影响更大。(3)以温度和变形在一天内的强相关性为基础,建立了ABC-SVM、GA-BP和SSA模型对上升、下降、上凸、下凹四种变化趋势一天内的曲线变形进行预测,分别考虑了时间窗口长度和历史数据长度的影响,其中时间窗口长度在时间序列大于48个数据点后预测精度区别较小,历史数据长度大于5天预测效果较好,对比三种模型预测结果,ABC-SVM和GA-BP模型预测精度优于SSA模型且无滞后现象。(4)采用VMD和SSA方法提取累积变形数据中的温度变形特征,将累积变形分离为温度变形和残余变形两部分,采用Prophet模型对温度变形进行预测并用SSA模型进行验证,通过不同测点的预测结果可知,Prophet模型的整体预测结果优于SSA模型;对不同测点的残余变形进行结构异常评估,其中桥梁地段4个测点均存在异常点,路基地段仅有1个测点存在异常点,主要原因由于桥梁地段受温度以外的因素影响更大,大多数异常点出现在监测开始90天以后,以此为依据建议以3个月为周期参考制订养护维修计划。本文共包含插图55幅,表格21处,参考文献82篇。

关键词：重载铁路小半径曲线结构变形监测数据特征分析变形趋势预测

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“荔直播”如何做好“融”文章

青年记者 2023年第1期 72-74页

作者：李俊彦江苏广电融媒体新闻中心直播组

本文以江苏广电总台旗下“荔直播”的运营为案例,全面分享栏目组紧紧围绕“融”这个字,在选题破局、手法创新、宣传推介等方面的理念、做法,力求为传统媒体竞争网络直播这个赛道提供一些可借鉴的经验。

关键词： “荔直播” 网络直播县级融媒体技术融合矩阵传播

獐子岛虾夷扇贝养殖区浮游藻类群落结构及其影响因素研究

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獐子岛虾夷扇贝养殖区浮游藻类群落结构及其影响因素研究

作者：赵俊彦大连海洋大学

学位级别：硕士

虾夷扇贝(Patinopectenyessoensis)是我国北黄海重要养殖贝类。然而,随着水产养殖业的快速发展,虾夷扇贝大规模死亡事件频发,造成了巨大的经济损失。浮游藻类是虾夷扇贝的主要食物来源,与虾夷扇贝的产量、营养成分甚至毒素含量密切相关... 详细信息

虾夷扇贝(Patinopectenyessoensis)是我国北黄海重要养殖贝类。然而,随着水产养殖业的快速发展,虾夷扇贝大规模死亡事件频发,造成了巨大的经济损失。浮游藻类是虾夷扇贝的主要食物来源,与虾夷扇贝的产量、营养成分甚至毒素含量密切相关。以往研究表明,表层海水营养盐限制使得北黄海浮游藻类群落结构由硅藻向甲藻转变,有害甲藻赤潮频繁发生,导致虾夷扇贝因饵料结构退化而处于亚健康状态。沉积物中积累的甲藻孢囊作为“种子库”可为有害藻华的发生提供早期预警信号。本文以水体浮游藻类和沉积物甲藻孢囊为研究对象,利用扩增子测序及显微镜观察等技术手段,调查了北黄海獐子岛虾夷扇贝养殖区水体和沉积物环境因子的时空变化特征,分析了不同水层浮游藻类和表层沉积物甲藻孢囊群落结构的动态变化,并探讨了二者与环境因子间的相关性,主要研究结果如下:1.水分层和混合改变底播养殖区浮游藻类群落结构分析了 2021年3月至2022年1月獐子岛虾夷扇贝底播养殖区不同水层环境因子和浮游藻类群落结构的变化特征。根据温度垂直分布,研究海域水体在6-8月存在垂直分层现象(以下称分层期),在3月、10月和次年1月水体垂直分层消失,混合均匀(以下称混合期)。受北黄海温跃层影响,营养盐限制主要发生在分层期,以磷酸盐和硅酸盐限制为主。扩增子测序结果显示,甲藻是虾夷扇贝底播养殖区的优势类群,在分层期(42.91%)和混合期(59.63%)均有较高的相对丰度,而硅藻丰度主要受磷酸盐影响,其相对丰度在磷酸盐限制的分层期(4.98%)较低,在温跃层消失后营养盐得以补充的混合期(8.78%)较高。此外,夜光藻和硅鞭藻为分层期的优势藻,其水柱平均丰度分别为7.32%和21.19%。分层期硅藻优势属为海链藻(Thalassiosira)、拟菱形藻(Pseudo-nitzschia)和几内亚藻(Guinardia),混合期硅藻优势属演替为海链藻、uncultured和Porosira。值得注意的是,原多甲藻(Protoperidinium)为混合期甲藻优势属。网络分析结果显示,与混合期相比,分层期网络具有更多的节点数和边数、更大的平均连通度(average degree,avgK)和平均聚类系数(average clustering coefficient,avgCC)、更高的正相关比例以及更短的平均路径距离(average path distance,GD)。此外,分层期浮游藻类群落的生态位宽度显著高于混合期(p<0.001)。2.不同养殖模式表层沉积物甲藻孢囊群落结构存在差异分析了 2022年6-7月獐子岛虾夷扇贝浮筏和底播养殖区表层沉积物营养盐和甲藻孢囊群落结构的变化特征。从养殖海区表层沉积物中共鉴定出甲藻孢囊6大类53种和未定种1种。浮筏养殖区甲藻孢囊密度随TN和TP浓度的升高而增加(p<0.05),底播养殖区TN、TP浓度和孢囊密度较高且随时间变化较小。调查期间,底播养殖区甲藻孢囊群落主要由短沟别什莱藻(Biecheleria brevisulcata)组成,平均密度为108.34 cysts/g DW。与底播养殖区相比,7月在浮筏养殖区检测到较高密度产麻痹性贝毒(PSP)的链状亚历山大藻(Alexandrium catenella)、微小亚历山大藻(A.minutum)和链状裸甲藻(Gymnodinium catenatum)的孢囊。此外,7月在浮筏和底播养殖区还观察到锥状斯氏藻(Scrippsiella trochoidea)和原多甲藻属孢囊优势。综上所述,调查期内底播养殖区浮游藻类群落结构呈现出“甲藻过剩,硅藻不足”的特点,可能不利于扇贝的生长。特别是在营养盐限制的分层期,低丰度的硅藻和高丰度的夜光藻可能是导致扇贝夏季大规模死亡的原因之一。此外,浮筏养殖区有毒有害甲藻孢囊密度随沉积物营养盐浓度的升高而增加,具有潜在的扇贝滞长和贝毒增加的风险。研究结果对北黄海贝类绿色养殖技术体系的构建具有指导意义。

关键词：浮游藻类营养盐限制水分层甲藻孢囊虾夷扇贝

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地下车辆基地运用库火灾烟气控制研究

地下车辆基地运用库火灾烟气控制研究

作者：易俊彦中南大学

学位级别：硕士

近年来,地下车辆基地叠加盖上开发建筑或盖上覆绿这一建筑形式已得到了越来越多设计与管理人员的青睐,将车辆基地建于地下已成为新的趋势。地下车辆基地发展起步较晚,其运用库火灾烟气控制研究并不完善,本文针对火灾烟气控制难题,通过... 详细信息

近年来,地下车辆基地叠加盖上开发建筑或盖上覆绿这一建筑形式已得到了越来越多设计与管理人员的青睐,将车辆基地建于地下已成为新的趋势。地下车辆基地发展起步较晚,其运用库火灾烟气控制研究并不完善,本文针对火灾烟气控制难题,通过数值模拟方法,开展了运用库内防火墙设置必要性研究;运用库机械排烟系统方案优化研究;消防车道顶部开孔方案研究。主要结论有如下:1、综合考虑防火墙对火灾蔓延、烟气扩散范围、人员安全等方面影响,研究防火墙设置必要性。结果表明:运用库内不设置防火墙时,火灾不会蔓延至火源相邻列车且库内人员能在可用安全疏散时间内移动至安全区域;设置机械排烟系统时,库内防火墙对排烟效果影响较小,建议运用库内不设置防火墙,机械排烟系统以减小经济损失与环境影响为目的。2、优化机械排烟系统排烟量、挡烟垂壁底部距排烟口高度、排烟口数。结果表明:排烟量、挡烟垂壁距排烟口距离越大,排烟效果越好,排烟口数对排烟效果影响较小,建议排烟量不小于21m/s,挡烟垂壁距排烟口距离不小于1m,排烟口数根据规范要求和实际工程情况确定。3、研究适用于运用库内设置防火墙情况的消防车道顶部开孔方案。结果表明:防火墙使烟气横向蔓延受阻,烟气可能经过库区中部消防车道蔓延至防火分区外,消防车道顶部开孔率、开孔纵横比越大,烟控效果越好,随着开孔间距、开孔距库区距离增加,烟控效果呈先提高后降低趋势,建议在运用库中部消防车道设置自然排烟口,开孔率计算以4m宽消防车道为参考且不小于25%,开孔纵横比大于0.5,开孔间距大于3H,小于5H,开孔距库区距离小于2.5m。本文主要研究地下车辆基地运用库火灾烟气蔓延规律及周月检库、列检库、消防车道内烟气控制方案。研究结论可为地下车辆基地运用库的消防设计提供参考。图109幅,表16个,参考文献79篇

关键词：地下车辆基地烟气控制防火墙机械排烟消防车道

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多发性肺结节的临床特征及良恶性因素分析

多发性肺结节的临床特征及良恶性因素分析

作者：马俊彦延安大学

学位级别：硕士

目的:通过术后病理进行分组,探讨多发性肺结节患者基础资料、血清肿瘤指标和与影像学特征肺结节良、恶性之间的相关性,初步分析多发性肺结节的临床特征和影响良恶性的因素。方法:严格按照本研究的纳入与排除标准,选取西安交通大学第二... 详细信息

目的:通过术后病理进行分组,探讨多发性肺结节患者基础资料、血清肿瘤指标和与影像学特征肺结节良、恶性之间的相关性,初步分析多发性肺结节的临床特征和影响良恶性的因素。方法:严格按照本研究的纳入与排除标准,选取西安交通大学第二附属医院(西北医院)胸外科2020年1月至2022年1月之间行多发性肺结节手术治疗的患者,进行资料的收集、统计与分析。共收集患者276例,按照术后病理结果,分为良性组及恶性组,首先统计各组的首发临床症状、分布位置及其病理类型比例,其次分析比较性别、年龄、临床症状、吸烟史、慢性肺病史、家族肿瘤病史、癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)、分布位置、直径大小、形态、边界、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征和血管集束征在两组之间的差异是否具有统计学意义,将差异具有统计学意义的指标进行多因素Logistic回归分析,最后筛选出恶性多发性肺结节的独立危险因素。结果:1.276例多发性肺结节患者,良性组85例,恶性组191例,其中良性肺结节好发于右肺上叶(34.1%),多以无症状体检时发现(57.6%),术后病理类型以肉芽肿性炎多见(40.0%);恶性肺结节也好发于右肺上叶(32.5%),无症状体检发现为主(55.5%),术后病理类型以肺腺癌多见(84.0%)。2.基础资料:良性组有女性40例,男性45例,平均年龄52.41±11.17(岁);恶性组有女性83例,男性108例,平均年龄56.16±10.72(岁)。良、恶性组年龄差异有统计学意义(P=0.012),两组在性别、临床首发症状、吸烟史、慢性肺病史及家族肿瘤病史差异等均无统计学意义。3.血清肿瘤标志物:血清癌胚抗原平均水平良性组3.56±1.47(ug/L)、恶性组6.22±5.03(ug/L),差异有统计学意义(P=0.035)。血清神经元特异性烯醇化酶平均水平和细胞角蛋白19片段平均水平在良、恶性组间的差异均无统计学意义。4.影像学特征:边界(Χ=73.020 P<0.001)、分叶征(Χ=46.107 P<0.001)、毛刺征(Χ=21.120 P<0.001)、胸膜凹陷征(Χ=91.165 P<0.001)及血管集束征(Χ=65.201 P<0.001)在良、恶性组间差异有统计学意义;结节直径平均大小、结节位置分布及形态在良、恶性组间差异无统计学意义。5.多因素Logistic回归分析结果显示患者年龄、边界模糊、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征及血管集束征是恶性肺结节的危险因素。结论:1.恶性多发性肺结节术后的病理类型以肺腺癌常见,良性多发性肺结节术后的病理类型以肉芽肿性炎常见;不论恶性还是良性多发性肺结节均好发于右肺上叶,且常以无症状发现。2.年龄、血清癌胚抗原、边界、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征和血管集束征等指标在判断多发性肺结节良、恶性中有一定指导价值。3.多因素Logistic回归分析结果显示患者年龄、毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征和血管集束征等是恶性多发性肺结节的独立危险因素,当患者年龄越大,且影像学存在以上征象时,应高度怀疑恶性可能。

关键词：多发性肺结节肺癌基础资料血清肿瘤指标影像学特征

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基于多源遥感信息的渔场预测研究

基于多源遥感信息的渔场预测研究

作者：郭俊彦上海海洋大学

学位级别：硕士

目前我国的海洋渔业产业正面临着重大挑战,其主要原因是由于近年来近海主要经济鱼类资源急剧减少,远洋渔业生产成本的不断上升。目前全球渔业捕捞竞争越来越激烈,而我国在捕捞设备和技术方面与渔业强国依旧存在不小的差距,这给渔民和渔... 详细信息

目前我国的海洋渔业产业正面临着重大挑战,其主要原因是由于近年来近海主要经济鱼类资源急剧减少,远洋渔业生产成本的不断上升。目前全球渔业捕捞竞争越来越激烈,而我国在捕捞设备和技术方面与渔业强国依旧存在不小的差距,这给渔民和渔业企业都带来了巨大生存压力。针对这种情况,通过准确的渔场预测可以减少搜寻渔场时间,降低渔业成本,而海洋渔业资源分布及数量变动与海洋环境紧密相关,因此大面积、长时间、近实时的卫星遥感数据使其在海洋渔业资源开发管理与保护中发挥越来越重要的作用。但是,目前对远洋渔场预测的研究还存在些许弊端,以往研究大部分还仅停留在使用产品级海洋遥感数据和以单源数据为输入的序列网络模型阶段。遥感技术的普及使得获取原始遥感数据并非难事,现有研究缺少对多源融合数据的考虑和应用,这限制了渔场预测领域的发展。除此之外,通过阅读大量国内外相关文献,发现目前渔场预测研究大部分还停留在使用当月环境数据反演当月渔场分布,缺少对未来月份渔场分布预测。针对以上问题,本文的主要研究内容如下:1.本文阐述了国内外渔场预测的发展现状,简述了三种数据处理算法基础理论和神经网络的基本组成运行原理,并对捕捞效率和资源利用率评估指标CPUE以及渔场预测结果客观评估指标进行简要介绍,为后续研究渔场预测做铺垫。2.针对使用环境数据源单一,模型大多是以单源数据为输入的序列网络模型等问题,本文尝试使用产品级遥感数据和L1B级原始遥感数据,分别匹配西北太平洋秋刀鱼渔业数据集,得到多源异构的实验数据;并提出了一种基于多源异构遥感数据融合的渔场反演方法,设计了基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的异构数据特征提取模型和基于多源异构数据特征提取的决策级融合模型。结果表明,该模型在模型验证实验中平均R达到0.9901,RMSE低至0.01588,明显优于任何单源模型的实验结果;在泛化实验中可以将测试数据集反演误差控制在8%以下,具备较好的泛化能力。这证明了原始遥感数据应用于渔场反演中的可行性,也创新性地拓展了渔场预测领域研究数据的选择范围,为今后研究提供了新的思路。3.针对目前渔场预测研究缺少对未来月份渔场分布情况预测的问题,本文在已有实验研究基础上,提出使用产品级遥感数据创建一种带有时间序列的样本集合,通过使用往年或往月的在时间上连续的环境数据对当前月份或未来月份的渔场进行预测,并创新性的构建出能够充分提取样本集合的基于时间序列的融合网络模型。该模型主体框架基于LSTM强大的提取连续时间序列特征的能力,根据构建数据各部分数据结构特点的不同,分开进行特征提取后再进行特征融合,得到了较为精准的模型验证结果。该实验证明了渔场预测对时间序列环境数据的敏感性,验证了利用时间序列环境数据集进行渔场预测的可行性,为渔场预测方法的实际应用奠定了技术基础。

关键词：渔场预测遥感数据卷积神经网络长短期记忆网络