Imaging diagnosis--magnetic resonance imaging findings in a dog with sequential brain infarction

An adult greyhound was evaluated on three occasions for acute, intracranial neurologic signs. Based on magnetic resonance (MR) imaging, there were T2‐hyperintense and T1‐hypointense, noncontrast enhancing lesions in the cerebellum, and brain stem. Using diffusion‐weighted imaging (DWI), the lesions were characterized initially by restricted water diffusion. The presumptive diagnosis on each occasion was acute ischemic cerebrovascular accident leading to infarction. This allowed us to characterize the changes in appearance of infarcted neural tissue on the standard MR sequences over time, and to confirm that the DWI could be successfully used in low‐field imaging. © 2012 Veterinary Radiology & Ultrasound.     

家具企业操作工人不安全行为危险性评价

人的不安全行为是导致事故发生的直接原因之一。采用行为抽样法对家具制造企业操作工人的不安全行为做了大量抽查工作,采用加权危险指数法评价作业工人不安全行为的危险性,找出家具生产中危险性大的不安全行为,以降低家具企业生产事故的发生频率。     

材积方程中异方差的检验和校正

本文提出了通过检验剩余绝对值和自变量的等级相关系数,检验材积方程模型异方差性的方法。用加权最小二乘法估计异方差的材积方程参数,有效地克服了村积的异方差性,提高了材积方程的适用精度。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——Ⅱ.改进的层次分析法和变异系数法组合赋权

运用改进的层次分析法、变异系数法及主客观组合赋权法确定关中平原冬小麦越冬后主要生育时期干旱对产量的影响权重,建立关中平原五市2002—2009年每年的加权条件植被温度指数(VTCI)与冬小麦单产的一元线性回归模型,分析VTCI与产量间的线性关系。结果表明,变异系数法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;改进的层次分析法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,除铜川外其余四市的R²值接近0.5,或者高于0.6,且组合赋权法的结果中西安的R²值达到0.7。基于改进的层次分析法和变异系数法的归一组合赋权法的结果优于其它 主客观组合赋权法的结果,为最优赋权方法,可用于评价冬小麦主要生育时期的干旱监测效果。     

The k-nearest neighbor technique with local linear regression

In a standard k-nearest neighbor (kNN) technique, imputations of unit-level values in the variables of interest (Y) are based on the k-nearest neighbors in a set of reference units. Nearest is defined with respect to a distance metric in the space of auxiliary variables (X). This study evaluates kNN imputations of Y with a selection, by the same distance metric, of k-nearest locally weighted regression models. Imputations are obtained as predictions using the X values of the k-nearest neighbors in the population. In simulated random sampling from three artificial multivariate populations and two actual univariate populations and sampling units composed of a single population element or a cluster of four elements, the new kNN technique: (1) improved the correlation between an imputation and its actual value; (2) lowered the root mean square error (RMSE) of imputations; (3) increased the slope in regressions of actual y values regressed against their imputed values; (4) performed relatively best with k values of 4 and sample sizes of 200 or greater; (5) compared favorably with a recently proposed kNN calibration procedure; and (6) had a higher (15–28%) RMSE than with a simple local linear regression. Distribution matching had a consistent negative effect (+10%) on RMSE.     

思茅松天然林单木生物量地理加权回归模型构建

通过调查云南省思茅区思茅松天然林63株思茅松单木的地上部分干、枝、叶生物量数据,并测定其中30株的根系生物量数据。基于普通最小二乘模型选型,采用地理加权回归的方法构建思茅松单木树干生物量、树枝生物量、树叶生物量和地上部分生物量,以及根系生物量和整株生物量模型。结果表明:(1)地理加权回归模型(GWR)的决定系数(R2)大于普通最小二乘(OLS)模型,且GWR模型拟合的R2值除树叶生物量模型外,其余生物量维量模型均大于0.950;Akaike信息指数(AIC)值小于普通最小二乘(OLS)模型,平均相对误差(EE)和平均相对误差绝对值(RMA)的绝对值除树枝生物量外均小于OLS模型,说明GWR模型拟合效果优于OLS模型;(2)地理加权回归模型拟合在一定程度上克服了OLS在拟合生物量模型中存在的异方差问题。     

基于GIS的混合加权模式在天津城郊土壤重金属污染评价中的应用

应用混合加权模式对天津城郊农田土壤的重金属污染进行评价,并与内梅罗指数法计算的综合污染指数进行对比,以GIS输出表达,认为混合加权法对环境质量具有较好的灵敏性,能将环境质量的差别较好的区分开来。根据混合加权的计算结果,利用地统计方法,在GIS的支持下,得出天津城郊混合加权的分析结果。     

一种新的合并估计法

将一些统计量的不同估计利用加权平均构造一个新的估计法,能提高估计量的渐近效率。本文仅对服从正态分布的标准差利用这一新法,有效地改进了平均一阶连续差及平均二阶连续差的估计效率,前者的相对效率提高了28.45%,后者提高了41.85%。     

改进加权FCM用于裂纹蛋2D图像分割的研究

解决裂纹鸡蛋图像灰度直方图目标与背景区域分布模糊、图像分割效果差的问题.通过将包含空间信息的二维直方图和改进特征加权FCM算法有机结合,迭代寻求最佳聚类有效性函数和加权矩阵,实现鸡蛋图像缺陷分割.同时,对经典FCM和改进特征加权FCM算法的性能进行了分析比较.结果表明:提出的算法更接近于真实聚类中心,目标函数值亦得到改善;二维直方图的改进特征加权模糊聚类算法更好地提取了裂纹鸡蛋图像的细节信息,图像分割效果好.     

基于地形改进NPP指数的县域耕地产能测算

为了快速准确测算耕地产能,开展耕地质量和产能评价工作,落实"三位一体"的耕地占补政策,该研究尝试将耕地初级净生产力(NPP,Net Primary Productivity)运用于耕地产能测算。在具体提取NPP指数时,使用顾及地形要素对于太阳辐射影响改进的CASA模型,并在此基础上运用地理加权回归以及空间相关性的方法比较了NPP数据与耕地利用指数数据以验证NPP数据运用于耕地产能计算的可行性。研究结果表明:基于NPP获得的耕地产能数据总体呈现中部东南-西北轴线方向以及南部平原NPP指数较高东北、西南两侧较低的布局,而通过与耕地利用指数的地理加权回归发现两者有较强相关性。NPP指数可以直接用于耕地产能评价,能够提高工作效率和准确性。