检索结果-内蒙古大学图书馆

地理研究 2025年第04期 1119-1142页

作者：李琳黄拓夫欧阳晓湖南大学经济与贸易学院湖南财政经济学院工程管理学院

县域作为城乡融合的“桥头堡”，是中国城乡产业融合发展的关键区域。以中国县域为对象，采集多维大数据构建城乡产业融合综合测度体系，采用空间统计分析、自组织分类、地理探测器等方法综合分析中国县域城乡产业融合的时空格局、演化... 详细信息

县域作为城乡融合的“桥头堡”，是中国城乡产业融合发展的关键区域。以中国县域为对象，采集多维大数据构建城乡产业融合综合测度体系，采用空间统计分析、自组织分类、地理探测器等方法综合分析中国县域城乡产业融合的时空格局、演化特征和驱动机制。结果表明：(1)中国县域城乡产业融合整体呈现“反L”型两阶段上升趋势，东、中、西、东北四大板块梯级分化。县域城乡产业高融合区域呈“极点—轴带—连片”动态演进格局。(2)融合的高高集聚区域由沿海向内地，由北向南扩散，而低低集聚区比较稳定在西部地区；不同县域融合程度不同，可分为均衡成熟型、动力追赶型、高速成长型、潜力优势型和融合起步型五类，总体呈“金字塔”结构。(3)推动县域城乡产业从独立、分割走向深度融合的，是县域本底因素、互动因素和统筹因素的共同作用。三大因素在政策引导、技术创新、市场需求等内外力推动下，协同激发城乡产业链的相互渗透、关联、重组直至融合发展。(4)最后给出政策建议：应通过板块之间的互动，将优势模式和市场需求传递到内陆地区，带动融合“滞后区”。均衡成熟型与高速成长型县域应发展新质生产力、发挥本底优势加强产业互动；动力追赶型与潜力优势型县域需先立后破紧扣优势产业，进一步优化营商环境，有序承接产业转移；融合起步型县域应补齐基础短板，推进农业链纵深发展，推动融合向多轮驱动转变。

关键词：县域城乡产业融合测度时空格局自组织映射分类驱动机制

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结合形态学和SOM神经网络的煤岩图像裂缝检测

引用

中国科技论文在线精品论文 2014年第16期7卷 1657-1663页

作者：凡宝荣张伟李朝锋琚宜文江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 中国科学院大学地球科学学院计算地球动力学重点实验室北京100049 中国科学院大学地球科学学院计算地球动力学重点实验室北京100049

为准确检测出煤岩图像的裂缝边缘,提出一种结合多结构元形态学边缘检测和自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络分类的煤岩图像裂缝检测方法.首先,用多结构元形态学边缘检测算法提取出煤岩图像的所有边缘;然后,计算出边缘的特征... 详细信息

为准确检测出煤岩图像的裂缝边缘,提出一种结合多结构元形态学边缘检测和自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络分类的煤岩图像裂缝检测方法.首先,用多结构元形态学边缘检测算法提取出煤岩图像的所有边缘;然后,计算出边缘的特征参数作为SOM神经网络的输入参数;最后,利用SOM神经网络分类算法,将裂缝边缘和非裂缝边缘区分开,最终得到煤岩图像的裂缝检测图像.实验证明,该算法可以有效地提取出图像中的煤岩裂缝边缘信息.

关键词：计算机应用裂缝检测数学形态学自组织映射分类

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