基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

基于贝叶斯平均法的洪水分类组合预报研究

以实测样本隶属于某一模型的后验概率为权重,对各模型预报变量的后验分布进行加权平均,获得综合预报变量的概率密度函数,进而推导出均值、方差公式和置信区间。将“基于BP神经网络和遗传算法的分类洪水预报”与“基于贝叶斯模型平均法的多模型组合预报”相结合,实现“洪水分类多模型加权组合预报”。该方法综合考虑了各模型对不同类型洪水的适应条件及多个模型的优势,可同步降低模型参数与模型结构不确定性对预报结果的影响。以大伙房水库为研究区域,采用大伙房水库1960年~2016年的25场历史典型洪水作为本研究的基础资料,分别完成实例验证与分析,效果整体上优于单个模型。     

湘江长沙综合枢纽库区水环境承载力研究

选取湘江长沙综合枢纽库区为研究区,从社会经济、水资源供给、水资源利用与调控等角度选取25个指标,构建评价指标体系,对研究区进行水环境承载力评价。结果表明:①2006～2015年库区水环境承载力从0.267增至0.394,整体呈上升趋势。②各子系统水环境承载力差异较大,社会经济系统、水资源利用系统及水资源调控系统承载力指数整体呈增长趋势,从而提升了库区整体水环境承载力;而水资源供给子系统呈波动变化趋势。③枢纽运行后,库区长沙、株洲、湘潭各段水环境承载力均有所提升,2015年各区段水环境承载力均达到一般水平。④影响库区水环境承载力的主要因素是湘江长沙综合枢纽运行、社会经济发展水平、水资源利用效率和污染物排放总量等。     

奎屯河流域健康评价

以新疆典型的干旱内陆河流域--奎屯河流域为研究对象,在确定流域健康评价时空尺度的基础上,提出涵盖流域水资源健康、涉水生态环境健康、社会经济健康的评价指标体系,构建基于组合赋权与协调发展度的流域健康评价模型。结果表明:现状年(2015年)处于亚健康状态的分区有:子区1、子区2、子区3、子区6,综合评价指数分别为:0.419、0.404、0.408、0.401,协调发展类型为临界协调发展;处于不健康状态的分区有:子区4和子区5,综合评价指数为0.358和0.343,协调发展类型属于中度不协调衰退型。     

泥石流防治与景观融合性研究——以九寨沟县双柳地泥石流治理设计为例

九寨沟地震后,震区沟域内发生大量崩塌、滑坡灾害,为震后泥石流的发生提供了大量物源,严重威胁震区人民的生命财产安全。为防止九寨沟县漳扎镇双柳地再次爆发泥石流灾害,对其防治设计进行研究。本着防治工程与周边环境有机结合的理念,采取将泥石流防治设计与景观设计融为一体的技术方法。通过圆弧形停淤坝、主坝体两侧桩板围堤、排洪沟墙顶及墙体装饰、排洪沟底部肋坎、绿化等综合防治工程设计,实现对泥石流冲出物的水石分离,使其不具有形成大规模泥石流灾害的可能,既可以满足泥石流的治理目标,又将防治工程与周边环境及当地文化进行有机结合。     

基于变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择方法研究

为了解决小麦蛋白质的近红外光谱信息复杂、共线性严重及全光谱建模的预测能力不足等问题,采用一种新的变量选择方法——变量组合集群分析法(VCPA)对小麦蛋白质的近红外光谱进行特征波长选取.首先利用二进制矩阵采样策略(BMS)和指数衰减函数(EDF)删除无信息变量,优选小麦中蛋白质近红外特征波长,然后结合偏最小二乘法(PLS)建立预测模型.与其他变量选择方法相比,VCPA所选用的波长点最少,模型的预测能力最强,VCPA算法所采用的BMS变量采样策略弥补了蒙特卡洛采样方法的不足.研究结果表明,VCPA算法可以有效选择小麦蛋白质近红外光谱特征波长,提高预测模型的可靠性和适用性.     

非稀疏多核组合的支持向量回归方法

为了改善支持向量回归机的性能,本文提出了一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR),算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这两个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,本文提出的算法有更好的泛化性能。     

城市雨水径流多填料优化组合快速渗蓄试验研究

通过雨水径流渗蓄处理系统的填料筛选及多填料分层组合渗蓄处理径流的效能试验,分析了陶粒、稀土瓷砂、沸石、石英砂对城市雨水径流主要污染物COD及重金属Pb、Zn的吸附性能,研究了多填料优化组合快速渗蓄系统对径流污染物的处理效能。结果表明:陶粒、稀土瓷砂、沸石较石英砂具有更好的径流有机物及重金属污染物的吸附、离子交换等性能。将陶粒、稀土瓷砂、沸石组合作为径流渗蓄池的填料,3种填料各填装一层,每层厚度均为30 cm,则自上而下填料不同的填装组合方式,会导致径流渗蓄处理的效果有明显差异。渗蓄池填料自上而下的最佳分层组合为陶粒-稀土瓷砂-沸石,此时,径流COD、SS的渗蓄去除率分别高达94.82%、97.82%,对Pb、Zn的去除效率分别达到81.05%、75.64%,处理出水的COD约为50mg/L、SS约为25 mg/L、Pb、Zn浓度均约为0.13mg/L。对城市雨水径流的处理,该多填料优化组合快速渗蓄池较传统石英砂快滤池更高效。     

生态组合技术净化分散式污水的研究

将人工浮床与生物接触氧化工艺有机组合,形成了以水生植物和微生物生态系统为主体的组合生态一体化工艺,考察了其对分散式污水的处理效果。研究表明,组合一体化装置在进水氨氮、总氮和COD平均进水质量浓度为25．18、31．68和172．56 mg／L的情况下,出水氨氮、总氮和COD质量浓度分别为4．47、15．74和35．73mg／L ,出水水质稳定。结果表明该组合工艺可有效处理分散式污水。