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1.
基于水资源生态足迹模型,结合水资源生态承载力和生态盈亏指数,讨论了辽宁省人均水资源生态足迹的时空特征,并采用 LMDI模型对辽宁省2010—2019年水资源生态足迹变化的影响因素进行分析。结果表明:①辽宁省人均水资源生态足迹在时间变化上较稳定,各用水账户占比大小依次为农业、工业、生活和生态环境用水;在空间分布上呈现出较大差异,仅丹东市、铁岭市、鞍山市、本溪市和葫芦岛市为生态盈余状态,其他行政区均出现不同程度的生态赤字,盘锦市最为严重,水资源生态状况也较差;②在辽宁省及各行政区人均水资源生态足迹的构成上,除本溪市为工业用水占比最高以外,辽宁省与其他各市都以农业用水为主,其次为工业用水,生活用水和生态环境用水占比较低但均有小幅提升;③通过因素分解得出经济因素是推进水资源生态足迹增长的主导因素,结构因素和人口因素对生态足迹变化的影响比较小,技术因素有效抑制了水资源生态足迹的快速增长。  相似文献   
2.
研究干旱演变和传播特征可为流域防灾抗灾提供帮助和建议。以海河流域为例,采用标准化降水蒸散发指数(SPEI)和标准化土壤湿度指数(SSMI)分别表征气象干旱和农业干旱,并结合趋势分析和频率分析等方法,对1980-2019年该流域气象干旱和农业干旱时空演变规律以及传播特征进行研究。结果表明:在干旱发生频率上,气象干旱和农业干旱的高发区分别集中在流域东北部和中部,不同季节空间分布存在显著性差异,春季和夏季为气象干旱频发季,冬季和春季为农业干旱频发季;从变化趋势上看,SPEI值呈减小趋势的区域主要集中在流域的中东部,其中春季减小趋势最为显著,而SSMI值呈“北增南减”的分布格局,其中秋季减小趋势最为显著;农业干旱对气象干旱的响应具有延时性,不同季节差异显著,夏季传播时间仅为5个月,秋季、冬季和春季的传播时间分别为6、9和11个月;在空间分布上,春季和夏季的相关系数较低,低值区主要分布在流域北部地区,秋季和冬季的相关系数较高,高值区集中分布在流域中部地区。  相似文献   
3.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。  相似文献   
4.
知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。  相似文献   
5.
针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因.  相似文献   
6.
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。  相似文献   
7.
短路电流峰值预测对低压系统选择性保护的实现至关重要,目前仍缺乏深入研究。利用短路故障早期检测技术,建立了低压系统单相短路故障仿真模型。获取全相角范围短路故障电流波形,并分析不同相角下短路电流峰值的特点。通过短路故障电流历史数据,构建基于条件云发生器的预测规则,从而建立基于二维云的短路电流峰值预测模型。实验结果表明,基于二维云模型的短路电流预测方法能够准确预测出短路故障电流峰值,为低压选择性保护技术的实现奠定基础。  相似文献   
8.
考虑到实际继电保护系统的监测数据庞杂,往往呈现动态性、不完备性和不精确性等特征,属于不完全信息,针对不完全信息下继电保护系统的评价方法进行研究。基于证据推理方法,对属性值存在缺失的继电保护系统状态进行了综合评价。引入诱导有序加权算子,系统状态信息的权重依据各属性表现的排序来确定,保证了状态评价模型中权系数与系统状态在任一时间点上的相关性。通过算例与传统模糊评价方法对比,验证诱导有序加权证据推理方法对不完全信息下继电保护系统状态评价的有效性,且更能针对性地反映系统劣化趋势。  相似文献   
9.
卫星遥感技术是研究大气气溶胶时空变化规律的重要手段之一。高分四号卫星(GF-4)作为新一代静止卫星,不仅具备更多的可见-近红外波段,而且具有超高时空分辨率的特点,可以执行对固定区域连续观测或凝视扫描覆盖观测,为气溶胶光学厚度定量反演提供了有利条件。基于GF-4静止卫星超高时空分辨率卫星数据,在深入了解卫星观测模式及传感器波段对气溶胶反演敏感性基础上,基于地气时变差异核心思路,开发了针对GF-4超高时空分辨率数据气溶胶光学厚度反演算法;设计并实现了具备业务化反演气溶胶光学厚度能力的软件系统,软件系统具备多线程、全自动运行能力,满足卫星数据处理业务化需求。利用该系统对GF-4数据进行了处理和分析,通过地基仪器实测的气溶胶光学厚度进行了验证,取得了初步结果。结果表明,该系统具有良好的可靠性和稳定性,可以服务于大气颗粒物时空变化遥感监测。  相似文献   
10.
Existing approaches to data envelopment analysis focus mainly on the derivation of the efficiency of the individual decision‐making unit (DMU) or on the calculation of the weights of multiple inputs or outputs, but pay little attention to the team interest of all the DMUs. Motivated by the idea of team reasoning, in which the benefit of the team is of higher importance than that of each individual, this paper considers all the DMUs as a team and introduces the team indexes including the overall efficiencies, variance, boundaries of all the DMUs, and relationships between DMUs. Several models are first developed to estimate values of the team indexes based on which decision makers can provide their preferences regarding them. Then, models are established to obtain the interval efficiencies of individual DMUs under the condition that the team indexes are satisfied. Several examples are given to illustrate the proposed approaches and verify their applicability.  相似文献   
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