检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2022年第1期24卷 114-126页

作者：林筱妍吴升福州大学数字中国研究院(福建) 福州350003 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350003 政务大数据应用协同创新中心福州350003

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对... 详细信息

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风"黑格比"为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。

关键词：台风情感分析话题识别网络舆情文本聚类语义规则情感词典词向量

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基于农户受偿意愿的农业面源污染治理生态补偿标准及影响因素

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生态学杂志 2021年第9期40卷 2954-2966页

作者：栾若芳文高辉胡贤辉湖南师范大学地理科学学院长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

农业面源污染治理的关键是从源头有效激励农户主动减施或不施农药化肥,而农业面源污染治理的受偿标准及影响因素对于持续推行生态补偿政策具有重要意义。本文从洞庭湖流域农户调研数据出发,基于效用理论和补偿原理构建效用函数测度农户... 详细信息

农业面源污染治理的关键是从源头有效激励农户主动减施或不施农药化肥,而农业面源污染治理的受偿标准及影响因素对于持续推行生态补偿政策具有重要意义。本文从洞庭湖流域农户调研数据出发,基于效用理论和补偿原理构建效用函数测度农户参与农业面源污染治理个人效用最大化时的生态补偿额度,并利用二元Logistic回归模型分析农户受偿意愿影响因素。结果表明:1)在给予一定生态补偿的情况下,调查区有77.3%的农户愿意参与农业面源污染治理、保护农业生态环境;2)若减少50%的化肥农药施用量,不考虑客观因素的非参数农业面源污染治理生态补偿标准非参数估计结果为2094.41元·hm^(-2),而参数估计模型结果为1640.21元·hm^(-2),可分别作为洞庭湖流域农业面源污染治理生态补偿标准的上、下限值;3)回归分析结果显示,农户对政策认知水平是农户接受农业面源污染治理生态补偿的直接关键因素,其中减施农药和化肥的受偿意愿金额是农户参与农业面源污染治理的根本动因。有关部门应从农户意愿视角出发,适当提高现行农业面源污染治理补偿标准,并探寻提升农户幸福感的途经。

关键词：农业面源污染生态补偿标准受偿意愿农户效用理论

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基于多图特征聚合的小样本学习方法

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计算机科学 2023年第S01期50卷 187-196页

作者：曾武毛国君福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用重点实验室福州350118

小样本学习可以从较少的样本中学习出各类样本的特征,但是由于低数据的问题,即样本数量较少,如何更加准确地提取图像中的重要特征信息,以及更好地学习图像中目标对象的特征和更精准地判断未标记样本与支持集类别的相似度,成为关键。提... 详细信息

小样本学习可以从较少的样本中学习出各类样本的特征,但是由于低数据的问题,即样本数量较少,如何更加准确地提取图像中的重要特征信息,以及更好地学习图像中目标对象的特征和更精准地判断未标记样本与支持集类别的相似度,成为关键。提出一种基于多图特征聚合的小样本学习方法MGFAN。具体来说,该模型通过多种数据增强方法对原图进行扩充,然后使用一个自注意力模块去获取原图以及不同扩展图之间的重要特征信息,以此获得关于图像更为准确的特征向量。其次,在模型中引入关于预测图像不同扩增方式的自监督学习任务作为辅助任务,促进模型的特征学习能力。最后,采用多个距离函数来更加精准地计算样本间的相似度。在3个标准数据集miniImageNet,tieredImageNet和Stanford Dogs中,使用5-way 1-shot以及5-way 5-shot实验设置中的实验表明,MGFAN方法可以显著提高分类器的分类性能。

关键词：小样本学习深度学习自监督学习特征聚合数据扩增自注意力

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长江流域蒸发皿蒸发量的区域变化特征及影响因素

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热带地理 2022年第12期42卷 2098-2109页

作者：杨蓉华李佳佳贺新光湖南师范大学地理科学学院长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

基于长江流域148个气象站1980—2017年的蒸发皿观测数据,将旋转经验正交函数(REOF)和模糊C均值聚类(FCM)相结合,对流域蒸发皿蒸发量(PE)进行分区,然后运用Modified Mann-Kendall检验和多元逐步回归等方法,分析各子区域PE的变化特征并识... 详细信息

基于长江流域148个气象站1980—2017年的蒸发皿观测数据,将旋转经验正交函数(REOF)和模糊C均值聚类(FCM)相结合,对流域蒸发皿蒸发量(PE)进行分区,然后运用Modified Mann-Kendall检验和多元逐步回归等方法,分析各子区域PE的变化特征并识别其主要影响因子。结果表明:1)REOF的前4个空间模态显示流域PE存在5个主要的异常敏感区,基于这4个空间模态,流域PE在空间上可划分为9个子区域。2)在年尺度上,各区PE呈不同程度的增加趋势,其中中部盆地区上升速率最大(111.28 mm/10 a),西部高原区上升速率最小(12.5 mm/10 a);而在季节尺度上,秋、冬季流域PE呈显著上升趋势,春、夏季PE的变化具有明显的区域差异性,部分地区PE为下降趋势。3)影响PE变化的主要因子因地而异,但大多子区域的PE变化与平均气温和饱和水汽压差的变化显著相关。

关键词：蒸发皿蒸发量蒸发异常敏感区气候倾向率平均气温饱和水汽压差长江流域

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基于时空超图卷积模型的城市轨道站点客流预测

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铁道科学与工程学报 2023年第12期20卷 4506-4516页

作者：王金水欧雪雯陈俊岩唐郑熠廖律超福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建工程学院智能交通系统研究中心福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用重点实验室福建福州350118

城市轨道客流预测是智能交通系统的重要环节,准确的短时客流量预测有助于缓解城市轨道运营压力并提升地铁系统的服务质量。为挖掘交通系统中的时空交互特性并实现客流的精确预测,提出一种基于时空超图卷积模型(Spatio-Temporal Hypergra... 详细信息

城市轨道客流预测是智能交通系统的重要环节,准确的短时客流量预测有助于缓解城市轨道运营压力并提升地铁系统的服务质量。为挖掘交通系统中的时空交互特性并实现客流的精确预测,提出一种基于时空超图卷积模型(Spatio-Temporal Hypergraph Convolutional,ST-HConv)的短时进站客流预测方法。门控卷积层用于提取客流的时间特征,双层超图卷积用于获取站点间的近邻性和路网中的全局性,实现空间特征的提取;时空交互模块由时间门控卷积和空间超图卷积组成,将时空特征融合进而获取时空交互信息。以杭州地铁自动检票系统(AFC)采集的乘客刷卡数据为例,对模型的有效性进行检验。研究结果表明,与传统机器学习模型、传统深度学习模型和图网络模型相比,ST-HConv模型同时考虑时间特征和空间特征,并实现了时空特征的有效融合,使得ST-HConv模型的平均绝对误差和均方根误差都低于其他模型。在图结构性能方面,与时空图卷积模型(Spatio-Temporal Graph Convolutional,ST-GConv)相比,ST-HConv模型中的超图卷积层获得了路网中的局部特征和全局特征,有效地降低了预测误差。在不同的时间间隔(15 min/30 min/45 min/60 min)下,ST-HConv相较于ST-GConv,平均绝对误差分别降低了1.3,1.05,1.51和2.29,均方根误差分别降低了2,1.44,2.48和2.89。由此可见,ST-HConv模型综合考虑了时空交互信息,能够提高客流预测的准确性。

关键词：城市轨道交通客流预测耦合时空特征超图卷积门控卷积

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耕地经营规模对农户水稻生产生态效率的影响——以常德市为例

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中国生态农业学报（中英文） 2024年第2期32卷 330-343页

作者：文高辉黄丹妮谢依林胡贤辉湖南师范大学地理科学学院长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

提高水稻生产生态效率是协同实现保障粮食产量稳增长与减少粮食生产环境损耗双目标的关键路径,耕地作为农业生产活动最基本的生产资料之一,探索耕地经营规模对农户水稻生产生态效率的影响对促进农业适度规模化经营和耕地可持续利用具有... 详细信息

提高水稻生产生态效率是协同实现保障粮食产量稳增长与减少粮食生产环境损耗双目标的关键路径,耕地作为农业生产活动最基本的生产资料之一,探索耕地经营规模对农户水稻生产生态效率的影响对促进农业适度规模化经营和耕地可持续利用具有重要意义。本文基于粮食生产微观主体——农户的视角,从理论上揭示耕地经营规模对农户水稻生产生态效率的影响,并利用常德市416份农户问卷调查数据,运用随机前沿分析法构建效率测算模型和影响模型进行实证检验。研究表明:农户耕地规模化水平和水稻生产生态效率均有待提升,样本农户中较小规模农户数量最多,占总样本的94.95%,较小规模农户仍是农业生产的主力;农户水稻生产生态效率均值为0.830,还存在0.170的提升空间。耕地经营规模对农户水稻生产生态效率有显著影响,二者并非简单线性关系而是呈“倒U型”关系,且拐点所在区间为1.2~1.4 hm2;农户水稻生产生态效率还受到户主受教育程度、抚养比、农业收入占比的显著正向影响和户主年龄的显著负向影响。因此,应在尊重较小规模农户将长期存在这一现实的基础上,进一步推进耕地适度规模经营并培育新型农户,以促进水稻生产生态效率提高。

关键词：水稻生产耕地规模经营生态效率随机前沿模型农户

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基于滑动窗口和多元高斯分布的变压器油色谱异常值检测

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高压电器 2020年第1期56卷 203-209页

作者：何尧梁宏池连鸿松许锐福建工程学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 国网宁德供电公司福建宁德352100 国网福建电力科学研究院福州350007

现有的变压器油色谱在线监测数据因监测装置问题频繁出现失真,严重影响了整个在线监测系统的有效性和实用性。传统阈值判定法无法灵活及时地发现变压器本体设备和监测装置的异常。对此,提出了一种基于滑动窗口和多元高斯分布的变压器油... 详细信息

现有的变压器油色谱在线监测数据因监测装置问题频繁出现失真,严重影响了整个在线监测系统的有效性和实用性。传统阈值判定法无法灵活及时地发现变压器本体设备和监测装置的异常。对此,提出了一种基于滑动窗口和多元高斯分布的变压器油色谱异常值检测方法,利用指数加权移动平均法和滑动窗口计算历史每笔数据中氢气、乙炔、总烃的估计值,获取到与监测值的残差数据后,再通过多元高斯分布,进行异常值检测。通过某变电站油中气体数据对本算法进行验证结果表明,该方法不仅能实时检测出变压器本体异常还能发现监测装置数据失真,并能祛除数据突变和噪声带来的影响,具有一定实用价值。

关键词：变压器油中溶解气体分析多元高斯分布指数加权移动平均法滑动时间窗口

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多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

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南京大学学报（自然科学版） 2017年第6期53卷 1012-1022页

作者：顾沈明张昊吴伟志谭安辉浙江海洋大学数理与信息学院舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室舟山316022

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际... 详细信息

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.

关键词：粒计算多标记序决策系统局部最优粒度

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长江中游城市群创新平台空间分布及其影响因素分析

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地理科学进展 2020年第4期39卷 531-541页

作者：唐承丽郭夏爽周国华吴佳敏陈伟杨湖南师范大学资源与环境科学学院长沙410081 湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

创新是引领发展的第一动力。创新平台作为区域创新体系的重要组成部分和集聚创新资源的核心支撑载体,是推动创新驱动发展的主要抓手。论文以长江中游城市群为研究区域,运用最邻近指数、核密度估计、Ripley’s K函数、地理探测器等方法,... 详细信息

创新是引领发展的第一动力。创新平台作为区域创新体系的重要组成部分和集聚创新资源的核心支撑载体,是推动创新驱动发展的主要抓手。论文以长江中游城市群为研究区域,运用最邻近指数、核密度估计、Ripley’s K函数、地理探测器等方法,探究2017年长江中游城市群省级以上创新平台的空间分布特征及其影响因素。结果表明:①长江中游城市群创新平台整体呈现出集聚分布特征,以武汉、长沙和南昌为核心呈"品字形"的分布格局;②基于不同等级和不同功能类型划分的各类创新平台均呈现出显著集聚的特征,但集聚强度和集聚状态存在一定差异;③创新平台总体和不同类型创新平台的空间集聚存在尺度效应,随地理距离的变化空间集聚趋势先增强后减弱;④创新平台的空间分异是多因素综合作用的结果,金融实力、信息化程度、利用外资水平、人力资本条件的影响最为显著,其次为交通可达性、城镇化水平、经济基础和创新氛围。

关键词：创新平台空间分布长江中游城市群

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一种自适应分组的蚁群算法

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计算机工程与应用 2021年第6期57卷 67-73页

作者：卜冠南刘建华姜磊张冬阳福建工程学院信息科学与工程学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能... 详细信息

蚁群优化算法是一种能应用于求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的智能算法,但蚁群算法在求解TSP路径规划问题中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解问题,而将蚂蚁算法的蚁群分组,能增加全局搜索能力,提高求解路径规划性能。通过分析蚁群分组大小与蚁群算法性能的关系,并提出了一种自适应分组蚁群算法,采用一种随迭代分组数减少策略方法,并将其应用于对TSP路径规划问题求解。通过实验结果对比表明,自适应分组蚁群算法在收敛速度和搜索质量方面都有了明显提高。

关键词：旅行商问题蚁群算法分组自适应

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