检索结果-南通市图书馆

作者：刘颜达吉林大学

学位级别：硕士

高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在矿产勘探、智慧农林、国防安全等方面具有重要的应用,其分类方法是实现解析与应用的关键。由于高光谱图像的高维特性以及在实际应用中标记样本的稀缺性,导致分类结果难以满足高性能应用领域的... 详细信息

高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在矿产勘探、智慧农林、国防安全等方面具有重要的应用,其分类方法是实现解析与应用的关键。由于高光谱图像的高维特性以及在实际应用中标记样本的稀缺性,导致分类结果难以满足高性能应用领域的要求。传统分类方法大多侧重光谱信息的提取,在空间信息对分类精度的影响方面关注相对较少。本文从高光谱图像降维及空谱信息联合提取的角度出发,旨在缓解数据冗余并优化特征提取过程,基于异构布谷鸟搜索算法对高光谱图像的波段进行选择,利用混合卷积神经网络联合注意力机制及图神经网络构建了针对高光谱图像的分类模型,并进行了实验,实验结果验证了所提方法在增进高光谱图像分类准确度方面的有效性,主要研究内容如下:(1)针对高光谱图像的波段选择问题,提出了一种基于异构布谷鸟搜索与匹配滤波器结合的无监督波段选择方法,采用邻域波段分组的映射方法降低选定波段之间的相似性,此外,还提出了一种基于滑动光谱分解的自动推荐策略,以确定不同场景下选定波段的最小推荐数量。在三个标准数据集上将该方法与超像素主成分分析、快速邻域分组等五种较为常规的波段选择方法比较。结果显示,所提出的方法具有低频谱冗余及特征有效性明显的特点。(2)针对高光谱图像分类中卷积神经网络存在图像特征提取邻域信息选择可靠性低、分类准确率低的问题,提出了一种结合注意力机制的混合卷积神经网络分类方法。该方法研究了图像频谱和空间维度信息邻域特性及利用注意力机制在高光谱图像的光谱维度和空间维度进行加权的可行性,以实现光谱特征和空间特征的有效融合,完成对高光谱图像中关键信息的提取,提高分类过程中空谱信息的有效利用率。实验结果表明,所提出的方法在实验数据集的分类精度均高于使用单一卷积进行特征提取的方法,在使用相同训练参数情况下,相较于未使用注意力机制的模型,该模型的分类精度均有一定的提升。(3)针对高光谱图像的欧式数据结构,传统的分类技术提取的特征结构单一、代表性不足,忽视了数据的全面信息提取和图像中非规则区域内像素关系的挖掘问题。提出了一种结合卷积神经网络和图神经网络的分类方法,通过超像素分割技术将像素节点转化为图神经网络能够处理的超像素节点,并通过图编码器与图解码器在像素与节点间传递特征,实现卷积神经网络和图神经网络在同一模型中对不同规模区域的像素进行互补特征提取。特征融合后的模型在三个高光谱数据集上的分类精度相较于混合卷积融合注意力机制的分类方法均有显著提升,实验结果充分展现了采用图神经网络对高光谱图像进行分类实用性和有效性。

关键词：高光谱图像分类波段选择卷积神经网络注意力机制图神经网络

2023年世界杯中外男篮衔接段进攻战术运用特征的比较研究

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2023年世界杯中外男篮衔接段进攻战术运用特征的比较研究

作者：王翰达武汉体育学院

学位级别：硕士

随着现代篮球技战术水平的不断提高,高水平男篮队伍的衔接段进攻战术也在不断发展变化,在比赛中也越发被重视。特别是在球队追分阶段,发动一次高效的衔接段进攻可以极大地提升球队气势,增加反击势头。反之,低效的衔接段进攻战术也常在... 详细信息

随着现代篮球技战术水平的不断提高,高水平男篮队伍的衔接段进攻战术也在不断发展变化,在比赛中也越发被重视。特别是在球队追分阶段,发动一次高效的衔接段进攻可以极大地提升球队气势,增加反击势头。反之,低效的衔接段进攻战术也常在关键时刻断送好局。本研究意图通过运用文献资料法、德尔菲法、专家访谈法和对比分析法等研究方法揭示2023年男篮世界杯中国男篮及八强队衔接段进攻战术的运用特征,以期为我国篮球衔接段进攻战术的训练提供理论依据。本研究以专家意见为基础,使用Hudl Sportscode专业数据剪辑软件截取分析2023年男篮世界杯八强队伍淘汰赛、中国队小组赛和附加赛中所有17场比赛衔接段进攻的视频片段,将运用时间特征、运用区域特征和终结人员位置特征作为分析指标并分别研究。主要结论如下:1.中国队对于衔接段进攻在各个时段的使用则较为平均,八强队对于衔接段进攻在第二节、第三节运用次数较多,这与中国队大部分时间处于追分时段有关,而八强队更倾向于二、三节加快比赛节奏,取得分数上的优势。2.中国队发动衔接段进攻的主要区域是限制区,尤其在追分阶段在限制区得分效率最高,八强队发动衔接段主要区域是两翼45度和弧顶区域,这与各队战术的布置与场上球员的执行有关。3.中国队的衔接段进攻终结位置主要为中锋,运用内线低位技术进行终结,八强队的衔接段进攻终结位置主要为后卫或前锋,运用中距离跳投技术、限制区抛投技术或运球投篮技术进行终结。

关键词： 2023年男篮世界杯衔接段进攻战术运用特征

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矩形地下连续墙基础水平承载力研究

矩形地下连续墙基础水平承载力研究

作者：宋进达东北林业大学

学位级别：硕士

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基于光学衍射神经网络的光场识别

基于光学衍射神经网络的光场识别

作者：武敬达电子科技大学

学位级别：硕士

人力资本对高校毕业生“慢就业”意愿影响研究 ——基于计划行为理论

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人力资本对高校毕业生“慢就业”意愿影响研究 ——基于计划行为...

作者：张正达山东财经大学

学位级别：硕士

就业是最大的民生,高校毕业生就业更是我国就业工作的重点。近年来,国家不断优化毕业生就业政策,大力推进高校毕业生就业工作。当前经济步入高质量发展阶段,就业观念加快转变,但同时就业市场供需失衡、高校人才培养滞后等因素,造成了“0... 详细信息

就业是最大的民生,高校毕业生就业更是我国就业工作的重点。近年来,国家不断优化毕业生就业政策,大力推进高校毕业生就业工作。当前经济步入高质量发展阶段,就业观念加快转变,但同时就业市场供需失衡、高校人才培养滞后等因素,造成了“00后”的年轻一代大学生摆脱正常就业路径,选择“慢就业”的人数逐渐上升,高校毕业生就业工作面临更加复杂的挑战。在此背景下,探究高校毕业生“慢就业”意愿的影响因素,有助于从根源上缓解“慢就业”现象,促进就业市场健康运行,保障社会经济的稳定发展。基于计划行为理论,分析人力资本(学习能力、实践能力)和“慢就业”行为认知对高校毕业生“慢就业”意愿的影响机制,探究“慢就业”行为认知在人力资本对高校毕业生“慢就业”意愿的中介作用,提出假设并构建研究模型,面向2024届高校毕业生发放调查问卷,回收有效问卷521份,运用SPSS26.0进行信效度检验和结构方程模式验证,最终得到如下结论:(1)人力资本对高校毕业生“慢就业”意愿具有显著的负向影响。其中,学习能力与实践能力均与高校毕业生“慢就业”意愿呈负向影响关系。(2)“慢就业”行为认知对高校毕业生“慢就业”意愿呈显著正向影响关系。(3)“慢就业”行为认知在学习能力和实践能力对高校毕业生“慢就业”意愿的影响过程中存在异质性。在学习能力对高校毕业生“慢就业”意愿影响过程中,“慢就业”行为态度无中介作用,“慢就业”主观规范和知觉行为控制起完全中介作用;在实践能力对高校毕业生“慢就业”意愿影响过程中,“慢就业”行为认知在影响过程中起完全中介作用。依据研究结论,以强化高校毕业生实践能力和就业意识为核心,分别从政府优化外部就业环境、高校提升管理效能、家庭培育积极就业观念以及高校毕业生个人提高自身素质四个角度,提出破解“慢就业”、促进高校毕业生充分就业的对策。

关键词：人力资本 “慢就业”意愿 “慢就业”行为认知计划行为理论

基于网格不敏感结构应力的Q450NQR1高强耐候钢焊接接头疲劳性能分析与表征

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基于网格不敏感结构应力的Q450NQR1高强耐候钢焊接接头疲劳性能分...

作者：李军达大连交通大学

学位级别：硕士

生物炭/油茶粕对杉木幼苗生长及土壤环境的影响

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生物炭/油茶粕对杉木幼苗生长及土壤环境的影响

作者：胡玉达中南林业科技大学

学位级别：硕士

杉木是中国特有的一种常绿针叶树种,广泛分布于浙江、江西、湖南等14个省,是我国南方地区最主要的快速生长的用材树种之一。杉木生长快,产量高,抗病能力强,木材质量好,在水土保持、环境绿化、固碳、温室气体减排、生态建设等各领域都起... 详细信息

杉木是中国特有的一种常绿针叶树种,广泛分布于浙江、江西、湖南等14个省,是我国南方地区最主要的快速生长的用材树种之一。杉木生长快,产量高,抗病能力强,木材质量好,在水土保持、环境绿化、固碳、温室气体减排、生态建设等各领域都起到了至关重要的作用。然而,现在杉木人工林在抚育过程中存在生产力低下、土壤退化等问题,目前人们主要关注于杉木成林的经营,鲜少有研究关注幼苗生长过程中植物-土壤之间的变化。因此,本研究通过把油茶壳和油茶饼分别制成生物炭和有机肥,然后配施到杉木幼苗盆栽土壤中,系统探究生物炭和有机肥对杉木幼苗、土壤理化性质和土壤微生物的影响,揭示生物炭和有机肥处理下杉木幼苗-土壤性质-土壤微生物之间的关系,为杉木幼苗的抚育提供科学依据。采用氮蓝四唑法、愈创木酚法、环刀法、凯氏定氮法测和高通量测序法等方法分别测定了杉木幼苗和土壤的理化性质以及土壤微生物的群落结构。以下为主要的研究结果:（1）生物炭和有机肥对杉木幼苗生长及生化特性的影响。与对照相比,施用生物炭和有机肥都能显著提高了杉木幼苗的株高（PT）、生物量、光合色素含量、渗透调节物含量、抗逆性酶活性和叶片养分含量,显著降低了丙二醛（MDA）含量（P<0.05）。其中生物炭和有机肥的混合处理下的杉木幼苗株高（PT）、生物量、叶片中氮（N）含量、抗氧化酶活性、可溶性蛋白含量（L-SP）和光合色素含量最高,而MDA的含量最低。单施有机肥处理组的杉木叶片中的可溶性糖含量（SS）、脯氨酸含量（PRO）和叶片磷含量（P）最高,单施生物炭处理组的叶片钾含量（K）最高。（2）生物炭和有机肥对杉木土壤理化性质的影响。生物炭和有机肥显著提高了土壤含水率（WC）、孔隙度（SP）、pH、全效养分、速效养分和土壤酶活,显著降低了土壤容重（BD）(P<0.05)。其中单施生物炭的处理组的土壤含水率、孔隙度和pH最高,生物炭配施有机肥处理组的土壤容重最低,土壤全氮（TN）、全钾（TK）、铵态氮（AN）、硝态氮（NN）、速效钾（AK）、淀粉酶（AMY）和过氧化氢酶（CAT）最高,单施有机肥处理组的有机碳（SOC）、全磷（TP）、速效磷（AP）、β-葡萄糖苷酶（βG）、蔗糖酶（SUC）、脲酶（URE）和酸性磷酸酶（ACP）最高。（3）生物炭和有机肥对细菌群落的影响。施用有机肥显著提高了细菌的Chao 1指数和ACE指数（P<0.05）。施用生物炭和有机肥使土壤细菌群落结构产生变化,对土壤细菌群落Beta多样性产生了显著影响。变形菌门（Proteobacteria）、绿弯菌门（Chloroflexi）和酸杆菌门（Acidobacteriota）是土壤中最主要的优势细菌门。施用生物炭和有机肥显著降低了变形菌门的相对丰富度,却显著提高了酸杆菌门的相对丰度,单施生物炭显著提高了绿弯菌门的相对丰度,施用有机肥显著降低了绿弯菌门的相对丰度。（4）生物炭和有机肥对真菌群落的影响。施用生物炭显著提高了真菌的ACE指数、Chao 1指数和Shannon指数（P<0.05）。施用有机肥使真菌群落结构产生了变化,对土壤真菌群落Beta多样性产生了显著影响。子囊菌门（Ascomycota）、担子菌门（Basidiomycota）和未注释的真菌门（unclassifiedFungi）是土壤中最主要的优势真菌门。施用生物炭和有机肥显著提高了子囊菌门的相对丰度,却显著降低了未注释的真菌门,单独施用生物炭,担子菌门的相对丰度得到了显著的提升,施用有机肥显著降低了担子菌门的相对丰度。综上所述,应用生物炭和有机肥料能有效地优化土壤的构造并增加土壤中的营养成分,为土壤微生物提供了充足的养分和生存环境,促进其生长繁殖,增强杉木幼苗的生理生化活动,促进其生长。

关键词：生物炭有机肥杉木幼苗土壤环境微生物群落多样性微生物群落结构

华北山地传统聚落气候适应性研究 ——以河北省井陉吕家村为例

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华北山地传统聚落气候适应性研究 ——以河北省井陉吕家村为例

作者：张正达石家庄铁道大学

学位级别：硕士

基因1型人和7型骆驼HEV衣壳蛋白昆虫细胞的表达及其免疫学活性分析

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基因1型人和7型骆驼HEV衣壳蛋白昆虫细胞的表达及其免疫学活性分析

作者：闫振达西北农林科技大学

学位级别：硕士

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基于图归纳学习的开源代码漏洞检测方法研究

基于图归纳学习的开源代码漏洞检测方法研究

作者：蒋凯达西安工业大学

学位级别：硕士

软件漏洞作为一种常见的安全威胁,一旦被黑客利用,会入侵系统、窃取敏感信息或破坏系统功能。因此,及早发现源代码中的漏洞对于确保软件的安全性至关重要。近年来,利用图神经网络进行代码漏洞检测成为研究热点。然而,现有方法仍然存在... 详细信息

软件漏洞作为一种常见的安全威胁,一旦被黑客利用,会入侵系统、窃取敏感信息或破坏系统功能。因此,及早发现源代码中的漏洞对于确保软件的安全性至关重要。近年来,利用图神经网络进行代码漏洞检测成为研究热点。然而,现有方法仍然存在不足之处。随着源代码规模的增加,将源代码映射为图形式的复杂度急剧增大,现有方法要求图结构中所有的节点参与训练,不利于对结构复杂的图进行漏洞特征提取。针对上述问题,本文主要研究内容和工作如下所述:(1)针对复杂的代码属性图的漏洞特征提取困难问题,本文采用了一种基于随机游走的图神经网络归纳学习模型。该模型进行漏洞特征提取总体分为两个阶段,即邻居采样和信息聚合。在邻居采样阶段,模型通过随机游走的方式从代码属性图中采样节点序列,以获取节点之间的局部关系和上下文信息,平衡了学习的效率和有效性。在信息聚合阶段,为代码属性图中每个节点生成复杂的表征,以捕捉深层次的节点关系和潜在的漏洞特征。最终,利用本文构建的数据集进行了实验。为了验证模型的有效性,实验过程中与Deep Walk、Node2vec和Struc2vec模型进行了对比,该模型准确率最高达到了88.56%。(2)针对传统图神经网络漏洞检测准确率较低的问题,本文提出了一种基于注意力机制的图神经网络归纳学习模型。首先,确保在采样过程中保留重要的上下文信息,提高特征的表达能力,本文利用启发式得分函数来衡量目标节点邻居的重要性进行采样。接着,为了更好地捕捉节点之间的关系和语义信息,使用多种类型的聚合器来整合不同邻近信息,利用注意力机制将不同聚合器的输出进行整合。此外,提出了特征交互来更新节点嵌入,可以更好地捕捉节点之间的关联性和依赖关系,提高漏洞检测的准确性。最后,使用本文构建的数据集进行了实验,并与现有的方法进行对比。实验结果表明,该模型漏洞检测准确率最高达到91.88%。(3)基于以上研究成果,设计并开发了一个基于B/S架构的源代码漏洞检测系统。该系统通过易于使用的Web界面,为用户提供友好且直观的体验。该系统能够有效地从源代码层面对C/C++中的不正确输入、缓冲区溢出、释放后使用、命令注入和整数溢出五种常见漏洞类型进行精准识别。通过上传源代码文件,该系统通过对源代码进行预处理、代码属性图生成以及特征提取操作,系统能够准确地识别潜在的漏洞,帮助用户及早发现安全隐患。

关键词：软件漏洞代码属性图图归纳学习特征提取注意力机制