基于近红外光谱技术的天麻产地鉴别方法

采用近红外光谱技术(NIR)建立天麻产地的定性模型,并对天麻产地进行鉴别.利用AntarisⅡ傅立叶变换近红外光谱仪(FT-NIR)对云南昭通、省内非昭通、省外的88个天麻样品,采用不同的光谱预处理方法,结合主成分分析联用马氏距离算法(PCA-MD)和偏最小二乘判别分析算法(PLS-DA)对不同产地天麻进行评价.结果表...     

供应链管理下的库存策略

企业为了减少库存成本,要对供应链管理下的库存策略进行研究.供应链管理的思想与目标是通过节点成员间的密切合作和信息共享,以最小的成本提供最大的客户价值,这就要求供应链各节点企业的活动同步进行.其中重要一点就是对库存管理职能进行必要的整合,降低整个供应链的库存成本,提高供应链整体竞争力.供应商管理库存策略正是这一思想的集中体现.本文主要介绍了三种库存策略,分析了他们的主要思想和优缺点.     

变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较

比较基于偏最小二乘回归的Bootstrap方法与传统的平均残差平方和(RMSq)准则所选变量建立模型的精度差别.结果表明:Bootstrap方法是一种更优秀的变量筛选方法,比RMSq方法精度提高约5%;而且它不受变量多带来的运算困难的限制,更便于实际应用.     

森林结构调查最小面积的研究

采用4块100m×100m的天然林样地材料,分别利用角尺度和双相关函数分析4块大样地中不同面积的窗口(小样地)对应林木个体的空间分布格局。结果表明,小样地面积不同其对应林木的空间分布格局也不同,随着样地面积逐渐变大,对应林木的空间分布格局趋于稳定,这意味着森林结构分析必须在一定大小的样地上进行。根据本研究资料,样地面积最小应为2500m2。     

特呈岛红海榄林分结构特征分析

采用随机抽样方法,对湛江特呈岛红树林自然保护区内的红海榄纯林、红海榄+木榄+白骨壤混交林和红海榄+白骨壤混交林3种群落类型中红海榄林分结构进行调查。运用重要值指数、径级结构和高度级结构对比分析、地径与树高的相关模型拟合、最小距离指数和连接度指数对特呈岛红海榄的林分结构特征进行分析。结果表明:红海榄在群落灌木层中处于优势地位,并与木榄处于长期竞争状态;红海榄地径与树高最佳拟合模型为多项式回归方程:H=1.268 1+0.219 9 D-0.003 9 D~2;红海榄林分空间连接度低,呈离散状态,纯林的最小距离指数低于混交林,分布格局呈随机分布。     

基于卫星图像的立木材积表编制编程实现

介绍了以编程实现编制卫星图像立木材积表的过程,着重介绍了使用最小二乘法计算经验模型中参数的算法及部分代码,并以北京市密云县雾灵山的落叶松为例,利用软件建立了胸径和冠幅的一元回归模型：D1.3=3.301 4＋6.312 2Ck,并据此编制了一元卫星图像立木材积表。     

基于时延神经网络的木材干燥温湿度建模研究

利用神经网络建立了木材干燥的温湿度模型,给出了其时延神经网络辨识结构。分别提出温、湿度控制模型(控制信号与温、湿度之间的关系模型)和木材干燥基准模型(温、湿度与木材含水率之间的关系模型),并利用实验干燥窑得到的实际数据进行了仿真研究。仿真结果表明,利用此方法建模是可行的,所建模型是有效的。图10参16。     

基于TM数据的遥感分类方法对比研究

以香格里拉县2009年Landsat5～TM遥感影像为实验数据,利用最大似然法（MLC）以及最小距离法两种方法进行了遥感分类方法研究,主要从分类精度方面对两种方法进行了对比分析,结果表明：最大似然法分类结果明显优于最小距离法,但作为传统的分类方法,二种方法分类精度都不够高。     

基于最小二乘法的落叶松木粉粒径数学建模与分析

【目的】建立落叶松木粉粒径与长宽比的数学模型,通过分析数学模型和其二阶导数,揭示木粉长宽比随粒径减小的变化趋势及变化的根本原因,获得最大长宽比对应的粒径,为建立长宽比与力学性能之间的定量关系提供参考。【方法】利用光学显微镜拍摄获得木粉的显微图像,测算获得目标木粉成熟管胞的平均长度、平均宽度以及木粉粒径的大小。通过数字图像处理技术提取单木粉颗粒的矩形度、长宽比：将原始木粉显微图像由 RGB颜色空间转到Lab颜色空间,提取其b分量;对b分量图像用3×3模板进行中值滤波;用K-means算法将去噪后图像聚类为2类,得木粉的二值图像;对二值图像用5×5的结构元素进行先开启后闭合的数学形态学运算;用八连通区域法标记图像中的单木粉颗粒;对标记后图像用目标区域像素点个数统计法计算获得单木粉颗粒的几何面积,用主轴法获得单木粉颗粒的最小外接矩形的长、宽、面积;计算获得单木粉颗粒的长宽比、矩形度数据。采用最小二乘法对木粉粒径与长宽比进行数据拟合,通过分析评判多项式、高斯和傅里叶3种拟合函数后选用高斯方程表达得木粉粒径与木粉长宽比的数学模型,再根据其拟合曲线方程计算得其二阶导数,结合模型的二阶导数和测算得的木粉管胞数据对高斯模型进行分析与讨论。【结果】矩形度不随木粉粒径的减小而变化,均值在0.6～0.8之间。长宽比随粒径减小出现先增大后减小的趋势：木粉粒径在1100～576μm 时,长宽比数值从接近于1开始逐渐增大;木粉粒径为576μm时(与本文目标木粉成熟管胞的平均长度563.82μm接近),长宽比达到最大数值4.6;木粉粒径在576～30μm时,长宽比逐渐减小;而粒径小于50μm 时(与目标木粉成熟管胞的平均宽度46.498μm接近),长宽比数值再次趋近于1。【结论】长宽比的变化与管胞破裂密切相关：木粉粒径大于管胞长度时,木粉主要通过纵向断裂使粒径减小;粒径与管胞长度接近时,长宽比较大;粒径小于等于管胞宽度范围内,木粉主要是横向断裂,而长宽比基本不再发生变化且趋近于1。长宽比和冲击强度随粒径减小的变化趋势是一致的,长宽比是影响材料力学性能本质因素之一。     

Spatial heterogeneity of factors influencing forest fires size in northern Mexico

In Mexico, forest fires are strongly influenced by environmental, topographic, and anthropogenic factors. A government-based database covering the period 2000-2011 was used to analyze the spatial heterogeneity of the factors influencing forest fire size in the state of Durango, Mexico. Ordinary least squares and geographically weighted regression models were fit to identify the main factors as well as their spatial influence on fire size. Results indicate that fire size is greatly affected by distance to roads, distance to towns, precipitation, temperature, and a population gravity index. The geographically weighted model was better than the ordinary least squares model. The improvement of the former is due to the influence of factors that were found to be non-stationary. These results suggest that geographic location determines the influence of a factor on fire size. While the models can be greatly improved with additional information, the study suggests the need to adopt fire management policies to more efficiently reduce the effect of anthropogenic factors. These policies may include more training for landowners who use fire for clearing, closure of roads, application of thinning, prescribed burning, and fire breaks in perimeters adjacent to roads.