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题名基于粗糙集理论的一种综合定权法
被引量：27
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作者
熊萍
程华斌
吴晓平
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机构
海军工程大学基础部
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
2003年第1期53-56,共4页
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文摘
基于粗糙集理论中信息量的概念提出了一种新的主观定权法,再以优化理论为依据建立了综合定权的优化模型,并给出了模型的精确解,据此推导出了一种兼顾主观偏好和客观信息的综合权重赋值法,最后给出了一个应用实例说明了这种定权方法的有效性.
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关键词
信息量
粗糙集
主观偏好
综合定权法
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Keywords
rough sets
information capacity
decision-making
subjective favoritism
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于加权多矩融合特征的矿物影像智能识别算法研究
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作者
汪金花
刘巍
李孟倩
戴佳乐
韩秀丽
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机构
华北理工大学矿业工程学院
河北省矿业工程开发与安全技术重点实验室
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第1期165-173,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(编号:51774140)
河北省自然科学基金项目(编号:E2021209147)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究重点项目(编号:ZD2021082)
科技基础研究项目(编号:JQN2020037)。
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文摘
随着数字识别技术在镜下影像分析的广泛应用,镜下物质类型的智能识别成为了一个微观分析的基础问题。镜下影像自动识别不仅能有效节约人工成本,还能提高识别效率。针对镜下矿物智能识别精度低的问题,以镜下影像的颜色矩、纹理矩以及形态RSTC矩3类指标为识别特征,以指标熵权和变异系数权为识别初始权,构建了一种多矩融合机器学习智能识别模型。选取磁铁矿、云母、方解石、黄铜等的影像集为第一类样本,以烧结矿中的玻璃相、铁酸钙等影像作为第二类样本,提取样本颜色矩、纹理矩和形状RSTC矩的特征,量化分析了特征在影像识别中的贡献率,开展了多矩融合机器学习智能识别试验。结果表明:不同类型特征指标对影像识别过程贡献率有明显差异,多矩融合机器学习智能识别模型具有较好的识别率和鲁棒性,能够明显提高影像识别精度,指标熵权和变异系数权为初始权能够明显促进算法快速收敛,减少识别时间,该研究为矿石镜下影像识别提供了新的方法。
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关键词
矿物影像
多矩融合特征
智能识别
综合定权
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Keywords
mineral image
multi-moment fusion feature
intelligent identification
comprehensive weighting
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
P575
[天文地球—矿物学]
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题名基于FFPI模型的甘肃陇南山区山洪灾害风险评价
被引量：10
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作者
牛全福
熊超
雷姣姣
王浩
刘博
张瑞珍
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机构
兰州理工大学土木工程学院
甘肃省应急测绘工程研究中心
甘肃大禹九洲空间信息科技有限责任公司院士专家工作站
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期36-47,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(42261069)
甘肃省住房和城乡建设厅建设科技项目计划(JK2021-57)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2020C-40)。
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文摘
山洪是山区小流域由强降雨引发的突发性、破坏性强的自然灾害,对当地人民的生命和财产安全形成极大威胁。以往的研究多基于单沟或小流域尺度、采用成熟的评估体系和模型。如何在地形多样、地质结构复杂的山区评估山洪灾害仍需进一步探索。以山洪灾害频发的甘肃陇南山区为例,引入山洪潜在指数(flash flood potential index,FFPI)构建评价体系和框架。首先选取坡度、土地利用、土壤质地和植被覆盖度,结合层次分析法与信息熵综合定权构建了研究区山洪潜在指数FFPI的空间分布;其次引入0~24 h累计最大降雨量、雨季日均降雨量和汇流累积量作为驱动因子,国内生产总值GDP、人口密度和道路密度为承灾体,分别获取研究区山洪灾害的危险性和风险空间分布,并与该区历史山洪灾害数据进行验证。研究结果表明:采用耦合FFPI模型对甘肃陇南山洪灾害风险评价的准确率较高,有95.77%的历史山洪灾害数据分布于中、高和极高风险分区。从行政区划分析,研究区山洪灾害高风险和极高风险区主要分布在武都区的汉王镇、成县、康县部分地区,占比分别为31.5%、28.3%和18.1%;低风险区位于礼县、舟曲县和文县部分区域,占其县区比例分别为18.9%、18.4%和13.6%。从流域范围分析,研究区山洪灾害高风险区主要集中在山区地势平缓、人口密度较大、经济较为发达的河流下游地区,低风险区主要集中于地势较高的西部和北部,评价结果与研究区调查的山洪灾害实际情况一致。研究结果可为甘肃省陇南山区山洪灾害防治及相关研究提供参考和理论依据。
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关键词
山洪灾害
潜在指数FFPI
风险
综合定权
陇南山区
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Keywords
flash flood disaster
potential index FFPI
risk
comprehensive weighting
Longnan mountain area
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分类号
P954
[天文地球—自然地理学]
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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