基于关联规则算法的水体污染预警研究

关联规则是一种重要的数据挖掘技术,结合水体污染的特点,应用关联挖掘中的Apriori算法,分析水体污染排放量和水体中重金属含量之间的关系,同时分析工业、生活分别与水体重金属含量之间的关系,对水体重金属污染物有一定的预警作用。     

冻融作用对黑土重金属Zn形态转化的影响

通过对重金属Zn污染的黑土进行冻融频次和不同含水量的实验研究得到,随着冻融次数的增加,重金属Zn交换态含量,铁锰氧化物结合态含量和有机结合态含量均呈不同程度的降低趋势,残渣态含量明显增加,表明冻融作用可使土壤重金属Zn生物有效态含量降低。重金属Zn各赋存形态含量与土壤所经历的冻融次数之间呈二次多项式的函数关系,相关系数在0.948和0.988之间。随着土壤含水量的增加,冻融作用对重金属Zn交换态含量影响不大,铁锰氧化物结合态含量降低,有机结合态含量增加,而残渣态含量明显增加。     

CBERS与TM在水体污染遥感监测中的比较研究

以南京市溧水县的主要水体为研究对象,利用CBERS数据和TM数据分别监测水污染状况形成污染等级图,通过分析两者的差异,研究CBERS数据和TM数据在水体污染遥感监测方面的异同情况.结果表明,分析结果与溧水县的水体污染现状一致,且利用CBERS数据和TM数据分析分别得出的水体污染分布具有较强的一致性;免费的CBERS数据在一定程度上可以替代TM数据应用于水体污染遥感监测方面.     

基于小波滤波的水体重金属分析仪设计

为实现水体重金属污染的快速检测,设计了一种X射线荧光分析仪,采用ARM S3C6410作为分析仪的控制与数据处理核心,Si-PIN半导体X射线探测器作为检测传感器,使用WXCAT-43TG6#001触摸屏控制分析仪工作和显示测量结果,也可通过USB接口与PC机进行数据通信,可现场快速测试水体中Pb、Hg、Cd、Cr、As、Cu、Ni等重金属的含量.应用结果表明,分析仪的操作简单、工作可靠,实现了水体中重金属种类及含量的快速检测.     

运用SPOT数据进行河流水体悬浮固体浓度的研究——以台湾淡水河为例

根据含沙水体的光谱特征,通过对比分析认为ＳＰＯＴ影像是河流水质遥感的理想数据源,其中１ 波段和２ 波段对反映水体悬浮固体比较敏感。根据遥感影像灰度值与水中悬浮固体含量之间的相关关系,运用ＳＰＯＴ影像的１、２ 波段和实测数据将淡水河悬浮固体含量分为４ 级,并对结果进行了评价。通过对悬浮固体污染等级图的分析,得出淡水河１０％ 以下的水体悬浮固体含量较高。悬浮固体含量从上游向下游递增,流经城市的河段悬浮物含量高,说明水体悬浮物含量受植被覆盖和人为作用影响。     

复杂网络在土壤重金属含量关联分析中的应用

土壤重金属污染是当今社会最为关注的环境问题,对土壤不同重金属含量变化的关联性研究可以为土壤重金属治理提供理论依据。本文构建了一个复杂网络模型来分析土壤中重金属含量的关联性。通过采集实验基地7个区域的210组环境重金属数据,构建同现矩阵和复杂网络模型来分析该实验基地重金属的关联性。实验的结果显示,应用本文的方法,可以较好地描述不同重金属之间变化的潜在联系。     

基于高光谱的土壤重金属铜的反演研究

为探讨高光谱遥感反演红壤重金属铜含量的可行性,研究采集了34个红壤性土壤样品,通过对350~2 500 nm波段范围光谱曲线进行测试和分析,建立了不同的土壤光谱变量与重金属铜含量多元回归关系模型,分析了土壤重金属铜与土壤化学组分以及土壤特征光谱的关系。结果表明,土壤重金属铜含量与土壤全铁和镁含量显著相关,而与土壤有机质的相关性不显著,表明红壤性土壤粘土矿物对土壤铜含量影响较大;与重金属铜含量相关性较好的波段在830 nm、1 000 nm和2 250 nm附近,且一阶微分模型精度(79%)高于反射率模型(66.26%)和倒数对数模型(67%)的精度。因此,一阶微分高光谱反演模型具有较好的快速估算土壤中重金属铜含量的潜力。     

基于词条之间关联关系的文档聚类

针对现有的空间向量模型在进行文档表示时忽略词条之间的语义关系的不足,提出了一种新的基于关联规则的文档向量表示方法。在广义空间向量模型中分析词条的频繁同现关系得到词条同现语义,根据关联规则分析词条之间的关联相关性,挖掘出文档中词条之间的潜在关联语义关系,将词条同现语义和关联语义线性加权对文档进行表示。实验结果表明,与BOW模型和GVSM模型相比,采用关联规则文档向量表示的文档聚类结果更准确。     

基于GRNN网络模型的土壤重金属空间分布的研究

以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助GRNN神经网络模型并结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行了深入研究。结果表明,GRNN神经网络模型能够智能地学习各个采样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系,并能够稳健地对各个空间插值点处的土壤重金属含量进行预测;结果显示南通市农田土壤重金属污染总体较轻,但也存在局部地区的严重污染。在运用GRNN神经网络模型进行空间插值了解重金属空间动态分布的基础上,可以根据污染的状况确定农产品的生产布局和规划。     

巢湖流域水体信息提取方法研究

以Landsat-5 TM影像为数据源,在对研究区典型地物光谱特征值分析的基础上,利用各水体指数模型之间的关系,探讨了二值化提取水体中阈值确定的其他方法;通过对地物光谱值的分析,发现水体由于泥沙等含量的不同以及深浅的不同,其灰度值变化范围较大,与阴影的重叠较多,而采用谱间关系法,不能确定合适的阈值。提出了加权各波段灰度值并设定阈值去除阴影的方法--加权灰度阈值法,可以有效地去除阴影。研究表明结合水体指数模型法和加权灰度阈值法可以准确地提取水体信息。     

移动通信网络位置群体关联用户挖掘

当前用户网络关系分析主要是研究用户之间的关联关系或群体关系,对于网络中用户与群体之间关联关系的研究相对较少。鉴于移动通信网络用户之间存在多样的特征关联,用户与群体之间也存在多样的关联关系。基于移动通信网络中具有一定通信相关性和位置规律相似性的特定群体,将位置预测引入位置项相关性度量,建立用户位置轨迹相关性度量标准,并提出了特定群体位置关联用户挖掘算法。仿真结果表明,所提出的方法能够实现对用户与群体之间关联关系的度量,能够利用位置相关性发现与特定群体具有潜在关联的用户。     

上海市区公园土壤重金属含量及其污染评价

通过对上海市区44个公园土壤重金属含量的调查,发现市区公园表层土壤Pb、Zn、Cu和Cr的平均含量分别为55.1mg kg-1,198.5 mg kg-1、44.6 mg kg-1、77.0 mg kg-1。以上海土壤背景值为标准,用内梅罗指数法综合评价上海市区公园土壤重金属污染状况为:绝大部分公园为轻污染,9个为中度污染,7个达重度污染。通过对公园土壤重金属含量的空间分析发现:内环线附近公园土壤Pb、Zn和Cu的平均含量最高,Cr的平均含量以内外环线之间公园为最高。上海市区公园较严重的重金属污染可能来源于交通和工业污染,与公园建成时间无显著性相关。     

数据挖掘中的关联规则分析

本文首先对关联规则中的不足进行了分析,然后提出了关联规则分析这一重要的思想,并在此基础上又提出了关联规则树、关联规则路径等概念来描述关联规则之间的关系,并且讨论了利用关联规则分析对关联规则库中冗余规则的删除,从而使关联规则库更加简洁。     

重庆市蔬菜区重金属污染现状

本文通过对不同区域菜地大气污染物和灌溉水、土壤、蔬菜重金属平均含量比较发现,污染区大气污染物均大于清洁区;灌溉水和土壤重金属在不同区域差异不大;不同蔬菜品种重金属在不同区域表现不一致,叶莱类基本表现为污染区大于清洁区,说明叶菜类蔬菜重金属污染主要由大气污染引起.苋菜、莴笋重金属含量较高,说明富集重金属能力较强.蔬菜重金属含量同食品卫生限量标准比较表明超标蔬菜品种为苋菜、莴笋、葱子,超标重金属为Pb、Cd、Cr.同一蔬菜品种莴笋重金属Pb、Cd、Hg、As平均含量在污染点的下风向高于上风向,说明Pb、Cd、Hg、As与大气污染有直接关系.蔬菜重金属相关性分析表明Cr、Hg具有明显的协同和拮抗作用.     

深圳市主要公园及道路绿地土壤重金属含量状况比较研究

对深圳城市主要公园和道路绿地土壤Cu、Zn、Pb、Cd含量状况进行取样调查分析。研究结果表明,绿地土壤重金属含量与土地利用类型有关,表现为道路绿地土壤Cu、Zn、Pb平均含量高于公园绿地土壤,而Cd平均含量则相反。采用不同土壤重金属污染评价方法对深圳城市绿地土壤进行的环境质量评价均表明深圳城市绿地土壤Cd污染现象显著。在考察的四种重金属元素中,Zn含量与土壤有机质、pH有关,其中pH对Zn含量的影响相对较大;土壤Cu与Pb、Zn呈直线相关,表现出相互依存的关系。     

巢湖闸口区底泥重金属含量的研究

研究对巢湖地区巢湖闸口水域五个点的底泥重金属含量进行采样并用原子光度吸收测定了样品重金属含量,用潜在危害的方法对底泥重金属污染作了评价,并对各种重金属的毒性作了分析.结果表明重金属的含量最高为大闸口处,而镉含量最高为水泥厂排污口.潜在毒性分析表明闸口处底泥所测重金属中镉含量已经造成很强的生态危害,尽管其他重金属的污染评价均是轻微危害,但仍然需引起足够的重视.     

软件缺陷关联分析与缺陷排除研究

在软件开发过程中,软件缺陷具有传播的特性.缺陷的传播特性决定了缺陷之间并非独立存在,而存在相互关联,因此软件缺陷关联分析对于缺陷排除、软件质量保证、过程改进具有重要的意义.从软件缺陷关联的原因出发,基于面向对象的分析与设计模型,分析了软件缺陷的传播过程,研究了对象关联与软件缺陷关联之间的关系;依据缺陷的传播过程,建立了树状关联规则和特征相似关联规则;最后阐述了建立两种关联规则的步骤,开发了构建树状关联与特征相似关联的软件原型.     

基于特征筛选结合PSO-BPNN和GA-BPNN算法的土壤重金属高光谱定量反演

以连州地区土壤重金属含量为研究对象,分析包括土壤原始光谱在内的经过数学变换后的光谱数据与重金属含量之间的相关性,再采用VISSA-IRIV算法进行光谱特征提取,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、粒子群优化BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络模型,对比获取土壤重金属元素Cr、Cu含量最优反演模型。结果表明：VISSA-IRIV算法实现了对光谱数据的高效降维;BPNN模型预测效果明显优于PLSR模型;经过优化的BP神经网络模型反演精度和稳定性得到了极大地提升,其中Cr、Cu元素的最佳反演模型组合分别为FD-GABPNN(R²=0.87、RMSE=13.82、RPD=2.95)、SNV-FD-PSO-BPNN(R²=0.92、RMSE=4.25、RPD=3.41)。该研究对土壤重金属含量的准确、快速分析提供了一种有效的方法,对实现土壤重金属污染治理具有重要的现实意义。     

灰关联神经网络在葡萄酒评价中的应用

为确定葡萄酒质量,将灰关联分析与神经网络相结合,构建了灰关联神经网络。通过对数据之间的关联分析,确定了数据与葡萄酒质量的关联程度,增加了数据之间关系的透明度,避免了对数据的盲目引用而造成的网络不稳定性。与经典神经网络相比,该算法还具有预测误差小、训练时间短等优点,可为葡萄酒质量预测工作提供技术支持。     

关联规则技术在计算机犯罪取证中的应用

关联规则可以分析不同犯罪之间的相似性，不同犯罪人之间的关系。将关联规则的方法应用到计算机取证分析当中，从而找到经过机器的各活动之间的相关性。通过分析机器上留下的使用记录和痕迹，推断出使用者的习惯、特征，同时对于出现的异常情况做出判断。