检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2019年第9期49卷 204-210页

作者：陈淑真朱建平尤添革刘金福林燕红福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 厦门大学管理学院数据挖掘研究中心福建厦门361005

数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文... 详细信息

数据不平衡性是目前数据挖掘面临的主要问题之一.在客户流失预测研究中,数据不平衡的问题影响预测精度,导致准确率低,AUC值变小.传统重采样方法虽然能够解决数据不平衡问题,但会导致有效信息缺失、数据过度拟合等问题,为避免问题发生文中采用SMOTERF法,针对客户流失数据进行平衡后再用分类预测能较大地解决数据不平衡问题,且准确率高,AUC值大,效果较好.近年来服务业对客户流失的关切度越来越高,研究如何在原有的客户信息上去预测未来客户流失状况作出及时的应对措施,减少企业损失有重要意义.在客户流失预测中,对于解决数据的不平衡表现尤为重要.

关键词：不平衡数据 SMOTERF法 AUC 客户流失预测

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戴云山黄山松群落近自然度评价

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福建农林大学学报（自然科学版） 2019年第2期48卷 188-194页

作者：陈远丽旷开金尤添革刘金福路春燕林芳芳林柳璇生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福建福州350002 福建江夏学院金融学院福建福州350002

采用敏感性分析,筛选出13个能反映戴云山黄山松(Pinus taiwanensis)群落植被与土壤特征的主要因子,构建其近自然度评价指标体系.通过熵值法、模糊综合评判法建立评价模型,采用等间距法将评价结果分为5个等级.结果表明:戴云山黄山松群落... 详细信息

采用敏感性分析,筛选出13个能反映戴云山黄山松(Pinus taiwanensis)群落植被与土壤特征的主要因子,构建其近自然度评价指标体系.通过熵值法、模糊综合评判法建立评价模型,采用等间距法将评价结果分为5个等级.结果表明:戴云山黄山松群落总体近自然度属于近人工等级,其中上涌镇等级最高,其余依次为桂阳乡、大铭乡、赤水镇、雷锋镇、南埕镇.所有样地中,远天然占46.51%,半天然占2.33%,近人工占48.84%,人工占2.33%.坡度、林龄、乔木层Shannon-winener指数、速效钾、有效磷、全氮是影响戴云山黄山松群落近自然度的重要因子.

关键词：模糊综合评判法近自然度戴云山熵值法

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1985—2015年厦门市土地利用变化及驱动力

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福建农林大学学报（自然科学版） 2019年第1期48卷 103-110页

作者：林柳璇尤添革刘金福陈远丽黄嘉航旷开金路春燕福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福建福州350002 福建江夏学院金融学院福建福州350002

运用面向对象分类法得出厦门市1985—2015年土地利用覆盖数据,结合土地利用转移矩阵分析法、动态度分析法对厦门市30年城市用地变化过程进行动态监测与分析.结果表明:30年间林地和耕地分别减少了60.96和108.33 km^2,减少的部分主要转化... 详细信息

运用面向对象分类法得出厦门市1985—2015年土地利用覆盖数据,结合土地利用转移矩阵分析法、动态度分析法对厦门市30年城市用地变化过程进行动态监测与分析.结果表明:30年间林地和耕地分别减少了60.96和108.33 km^2,减少的部分主要转化为建设用地和交通用地;水域和其他用地分别减少了14.23和15.89 km^2,主要转化为建设用地;养殖水面面积1985年后增加31.00 km^2,主要占用耕地,但2005—2015年减少了38.35 km^2,主要转化为建设用地.气候变化、经济发展、人口剧增及旅游业发展是厦门市土地利用发生变化的主要原因.

关键词：土地利用遥感厦门动态监测

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改进AHP的同异分析法在花生品种筛选的适用性

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福建农业科技 2019年第11期50卷 35-41页

作者：陈晓瑜丘永杭黄奇晓孙晓航林玉蕊福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002

为了定量客观地筛选福建省近年来引进的花生品种,以福建花生品种筛选及灰色关联度分析测定的数据,通过改进AHP确定权重的同异分析法进行分析比较,得出的结果与灰色关联度分析法进行秩相关分析。结果表明:小区产量、侧枝长、出仁率和株... 详细信息

为了定量客观地筛选福建省近年来引进的花生品种,以福建花生品种筛选及灰色关联度分析测定的数据,通过改进AHP确定权重的同异分析法进行分析比较,得出的结果与灰色关联度分析法进行秩相关分析。结果表明:小区产量、侧枝长、出仁率和株高的权重较大,是影响引进效果的主要因素;经花20、选33的同异联系度数值最大,植株性状适中,总体产量高,是最适合引进的品种;将改进AHP确定权重的同异分析法的结果与灰色关联度分析法的结果进行秩相关分析,结果显示通过了显著性检验,说明该方法在福建花生种质资源筛选中具有适用性。

关键词：改进AHP 同异分析花生品种适用性

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福建省入境游客时空演变特征分析

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武夷学院学报 2019年第8期38卷 66-72页

作者：丘永杭林玉蕊福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002

基于1993年~2017年福建省入境旅游游客数据,应用小波变换理论、年际集中指数、变异系数以及ARCGIS技术,从时间和空间角度分析了福建省9地市的入境旅游情况。结果表明:在研究时段期间,福建省各区市的入境游客量随时间变化较稳定,波动较小... 详细信息

基于1993年~2017年福建省入境旅游游客数据,应用小波变换理论、年际集中指数、变异系数以及ARCGIS技术,从时间和空间角度分析了福建省9地市的入境旅游情况。结果表明:在研究时段期间,福建省各区市的入境游客量随时间变化较稳定,波动较小,并且总体上呈现出8年的变化周期;市际间存在一定的空间差异,福建9地市被分为3个层次,其中福州、泉州、厦门为第一层次;南平、莆田、漳州为第二层次;龙岩、三明、宁德为第三层次,整体上呈现出“H”字型的分布状态,福建省入境旅游人数空间的差异逐渐得到改善;福建入境旅游的客源市场主要集中在美洲和亚洲国家。

关键词：入境旅游小波分析变异系数时空演变特征

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基于多元统计的福建省空气质量检测

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区域治理 2019年第42期 45-47页

作者：黄昱刘金福尤添革周铮雯福建农林大学计算机与信息学院生态与资源统计福建省高校重点实验室福建农林大学海峡自然保护区研究中心

随着改革开放以来,我国经济快速发展也带动城市化的加快,城市化的加快可能会导致大气污染,而大气污染对于人类的身心健康和居住环境有负影响,因此对大气的监测和治理势在必行。以福州市2014年1月-2019年6月共计66个月的空气质量为资料,... 详细信息

随着改革开放以来,我国经济快速发展也带动城市化的加快,城市化的加快可能会导致大气污染,而大气污染对于人类的身心健康和居住环境有负影响,因此对大气的监测和治理势在必行。以福州市2014年1月-2019年6月共计66个月的空气质量为资料,进行多元统计分析。结果表明空气质量与3个影响因素存在相关关系,对大气影响最大的因素为可吸入颗粒物(PM10)。本文研究分析福州市空气质量现状,为福州市的管理部门制定相关政策提供理论依据。

关键词：空气质量空气质量指数(AQI) 多元统计分析 ARIMA模型

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基于尾长算法的戴云山保护区优化设计

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林业科学 2018年第9期54卷 125-136页

作者：丁启禄林志玮刘金福涂伟豪黄嘉航兰思仁洪伟福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福州350002

【目的】保护区规划设计是自然保护区研究的重要内容,以数学模型为工具研究保护区设计成为新趋势。集合覆盖物种模型(SCSP)和最大集合物种模型(MCSP)等传统数学模型,仅考虑以最小代价进行保护区规划及设计,未考虑保护区的空间特征,导致... 详细信息

【目的】保护区规划设计是自然保护区研究的重要内容,以数学模型为工具研究保护区设计成为新趋势。集合覆盖物种模型(SCSP)和最大集合物种模型(MCSP)等传统数学模型,仅考虑以最小代价进行保护区规划及设计,未考虑保护区的空间特征,导致选择的保护区区域过于分散,且仅考虑土地市场价格,不能完全体现保护区生态价值。本研究以生态值为衡量指标,结合连续性和紧实性的空间特征,构建有效合理的保护区规划模型,以期为自然保护区建立提供科学依据。【方法】以福建省戴云山国家级自然保护区为例,将戴云山区域划分为567个规则地块,每个地块面积为2 km×2 km,且任意地块都包含若干个小班。依据生态值赋分标准和重心算法,先后计算戴云山小班和其所属地块生态值。结合特殊空间特征与生态值,构建基于尾长法的空间集合覆盖模型(SSCP),并探讨不同紧实性权重和物种保护比例组合对保护区规划结果的影响。最后,以传统SCSP模型、系统保护规划工具Marxan模型和Zonation模型的规划结果为对照组,验证SSCP模型的有效性。【结果】从空间分布来看,用SCSP模型、Marxan模型和Zonation模型求解的保护区设计结果表现为地块分布离散,破碎度高,SSCP模型的设计结果表现出更好的连续性和紧实性;从选地数量来看,SSCP模型的选地数量与物种保护比例及紧实性权重正相关,即物种保护比例上升,或紧实性权重增大,选中的地块数增加。【结论】研究设计了新型保护区数学规划模型——SSCP模型,并以戴云山自然保护区为例验证了算法的合理性,提出规划建议:向其西北方向和东南方向扩展,其中西北方向纵向扩展6 km,横向扩展18 km,东南方向纵向扩展9 km,横向扩展8 km。本研究方法的提出为我国保护区规划设计理论与实践提供新思路。

关键词：自然保护区生态值空间特征最优解戴云山

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PLS-SEM和关联规则的《多元统计分析》教学效果影响因素实证研究

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武夷学院学报 2019年第3期38卷 104-109页

作者：旷开金郑开焰刘金福徐道炜裴文庆郑斯琳福建江夏学院金融学院福建福州350108 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学林学院福建福州350002

《应用多元统计分析》是高等院校统计学专业的重要的实用性必修主干课程,主要运用数理统计的方法来研究多变量的相互依赖关系和内在统计规律。通过班级调查问卷收集实际数据,运用可视化原理、结构方程模型、关联规则,从实证角度分析探... 详细信息

《应用多元统计分析》是高等院校统计学专业的重要的实用性必修主干课程,主要运用数理统计的方法来研究多变量的相互依赖关系和内在统计规律。通过班级调查问卷收集实际数据,运用可视化原理、结构方程模型、关联规则,从实证角度分析探讨影响教学效果的影响因素并提出相关建议。

关键词：多元统计分析 SEM模型可视化关联规则

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深度语义分割的无人机图像植被识别

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山地学报 2018年第6期36卷 953-963页

作者：林志玮涂伟豪黄嘉航丁启禄刘金福福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学林学院福建福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福建福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福建福州350002

为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区... 详细信息

为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区的采样点,获取20 m航拍高度的无人机影像,构建FCN-VGG19植被识别模型,探讨不同特征融合结构对FCN-VGG19识别性能的影响,测算出各植被的覆盖面积;其次,取安溪县另一取样点的无人机影像作为验证集,分析FCN-VGG19的迁移学习能力,验证模型稳健性。结果表明:(1)基于20 m高度的无人机影像建立的FCN-VGG19-8s模型识别正确率最高,为86. 30%;(2) FCN-VGG19-8s识别精度高于FCN-VGG19-32s;并从测试集中随机抽取一张图,测算该测试图的马尾松覆盖面积为78. 38 m2,芒萁覆盖面积为12. 77 m2,柠檬桉覆盖面积为0. 89 m2;(3)在模型的迁移学习能力试验分析中,当A数据集占训练集的比例下降时,对模型识别B数据集的影响不大;当B数据集的数据量减少时,其识别精度稍有下降,仍有84. 5%。本文基于无人机光学影像,结合深度语义分割模型进行植被识别,以福建安溪县为例验证模型稳健性,分析模型在测算植被覆盖面积的适用性,旨在为植被识别研究提供新思路。

关键词：语义分割全卷积网络无人机影像植被识别

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基于多元HoG及无人机航拍图像的植被类型识别

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森林与环境学报 2018年第4期38卷 444-450页

作者：林志玮丁启禄涂伟豪林金石刘金福黄炎和福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学林学院福建福州350002 福建农林大学资源与环境学院福建福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福建福州350002

使用无人机进行低空航拍,快速取得大范围的植被图像,结合多元HoG特征进行植被类型识别。首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理信息,HSV和Lab颜色空间转化提取图像的颜色信息。其次,将图像分割为N个单元格(cell),基于纹理与颜色信息计算... 详细信息

使用无人机进行低空航拍,快速取得大范围的植被图像,结合多元HoG特征进行植被类型识别。首先,利用Gabor滤波器提取图像的纹理信息,HSV和Lab颜色空间转化提取图像的颜色信息。其次,将图像分割为N个单元格(cell),基于纹理与颜色信息计算每个单元格的方向梯度直方图(HoG)特征,形成多元HoG特征。最后,以单元格为分类单位,结合随机森林机器学习算法,建立植被类型识别模型。以福建省安溪县山区为研究区域,结果表明:利用无人机低空航拍的光学影像结合多元HoG特征进行植被类型识别是可行的;对于植被与非植被识别,其最高分类正确率达到96.04%; 20 m航拍下,植被类型识别率最高,为82.44%,随着航拍高度的升高,模型识别效果呈现下降趋势。进一步采集福建省长汀县山区的植被航拍影像为测试数据,证明模型对于不同地区植被类型识别的稳定性,其识别精度最高可达73.31%,正确率无显著差异。本研究采用无人机载光学相机获取植被光学图像数据,数据获取方便且所需费用较低;提出的植被类型识别模型具有较高的精度;对于不同地区的植被类型识别具有较好的稳健性,可方便应用于野外森林树种监控与管理。根据不同高度模型识别结果,航拍高度不宜过高,航拍高度以20 m为宜。

关键词：无人机航拍影像光学图像颜色信息植被类型识别

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