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城市洪涝易损性评价的分形模糊集对评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对城市洪涝易损性评价,提出以反映指标复杂度的分维作为指标权重的思路,同时考虑评价标准边界值的模糊性,基于集对分析原理建立分形模糊集对评价模型.将建立的模型用于湖南省29个城市的洪涝易损性评价,并与其他评价方法进行对比.研究表明,除少数城市外,大多城市的洪涝易损性等级属于中度.所建模型评价结果符合实际,有助推进自然灾害综合评价研究. 相似文献
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较系统的论述了当前分形理论在水文水资源水环境中的应用,主要有:水文现象中分形特征的分析计算;分形在水文水资源评价、分类当中的应用;分形在水文水资源水环境的预测中的应用。总结了分形理论在水文中应用存在的问题:分形特征分析较多,但应用到评价、分类中较少,特别是在水文预测上应用较少。提出了未来研究的展望:将分形理论应用到评价、预测中,并加强分形理论与其它理论、方法的比较和结合,为水文评价、预测提供一种新思路。 相似文献
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针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先,使用子图分割解决视盘区域对于病灶识别的干扰问题;其次,在特征提取阶段使用深度残差网络以解决病灶在高分辨率眼底图像中占比小而导致的特征难以获取的问题;最后,在感兴趣区域(ROI)生成时采用在线困难样本挖掘(OHEM)方法解决正负难易样本不平衡的问题。在国际公开数据集EyePACS进行DR分期实验,所提方法在DR病分期中精确率0期达到94.83%,1期达到86.84%,2期达到94.00%,3期达到87.21%,4期达到82.96%。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能对DR图像高效分期并自动标注出病灶。 相似文献
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