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全域连通性模型:缘起、应用与展望
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作者 苏杰 尹海伟 +4 位作者 孔繁花 沈舟 孙辉 盖振宇 李振亚 《生态学报》 北大核心 2025年第13期6634-6645,共12页
连通性模型为自然保护区、生态网络、生态安全格局等保护规划提供了重要决策基础。目前主流的连通性模型是在二元景观上构建由斑块和廊道组成的网络系统。然而,在建模分析过程中,刻画物种运动特征中的不确定性、界定多重阈值中的主观性... 连通性模型为自然保护区、生态网络、生态安全格局等保护规划提供了重要决策基础。目前主流的连通性模型是在二元景观上构建由斑块和廊道组成的网络系统。然而,在建模分析过程中,刻画物种运动特征中的不确定性、界定多重阈值中的主观性以及简化模型要素中的同质性等因素,使得该模型在尺度整合、多物种保护、气候变化响应等方面的适用性较低。为此,研究开始探索面向景观全域的梯度连通性模型,即全域连通性。通过系统梳理全域连通性的理论基础、模型内涵、建模方法、实践应用等方面的研究进展,并与传统主流的网络连通性模型进行多方面比较,发现:作为相对较新的模型框架,全域连通性模型在生物多样性保护和生态空间规划中得到广泛运用,并用于刻画火灾等领域的景观扩散过程。该模型在尺度整合和空间精度以及结果验证等方面具有明显的比较优势。根据全域连通性模型特征与优势,从模型不确定性、模型耦合集成和物种运动监测等方面提出未来研究可能的方向与建议。 展开更多
关键词 景观连通性 全域连通性 图论 生态网络 连通性模型 电路理论
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基于交互监测与连通性模型的化工过程故障传播分析
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作者 钱小毅 王利鑫 +3 位作者 姜兴宇 孙天贺 赵毅 王一飞 《化工学报》 2025年第8期4155-4164,共10页
复杂化工过程中监测变量存在自相关与互相关的时空耦合关系,导致在故障传播路径识别过程中容易出现冗余信息,造成路径的错误识别。为此,提出一种融合监测数据与过程知识的故障传播路径回溯方法,以基于k近邻的故障传播路径分析方法为框架... 复杂化工过程中监测变量存在自相关与互相关的时空耦合关系,导致在故障传播路径识别过程中容易出现冗余信息,造成路径的错误识别。为此,提出一种融合监测数据与过程知识的故障传播路径回溯方法,以基于k近邻的故障传播路径分析方法为框架,引入分布式交互监测以确定故障潜在区域并剔除冗余变量,从工艺过程中提取基于无向邻接矩阵的连通性模型,给故障路径回溯提供逻辑指导。通过Tennessee Eastman过程与合成氨工艺流程的故障案例,与传统传递熵方法、基于k近邻的故障传播路径分析方法相比,验证了所提方法有效地提高了故障路径识别精度和效率,同时减少了冗余备选路径。 展开更多
关键词 化工过程 故障传播路径 k近邻 分布式监测 连通性模型
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群际共情偏差的脑功能网络:基于fMRI研究的元分析
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作者 孙路闻 周月 蒋重清 《心理科学进展》 北大核心 2025年第8期1306-1320,共15页
群际共情偏差(Intergroup Empathy Bias)是指个体对内群体和外群体共情不平等的现象。目前,关于群际共情偏差的神经机制,尤其是其背后的脑功能网络及神经调控机制尚未明确。本研究利用激活似然性估计法(Activation Likelihood Estimatio... 群际共情偏差(Intergroup Empathy Bias)是指个体对内群体和外群体共情不平等的现象。目前,关于群际共情偏差的神经机制,尤其是其背后的脑功能网络及神经调控机制尚未明确。本研究利用激活似然性估计法(Activation Likelihood Estimation, ALE)对19篇群际共情偏差文献中报告的脑区坐标进行分析,得到两组显著激活簇,分别位于左侧前脑岛(left anterior insula, l AI)和内侧前额皮层(medial prefrontal cortex, m PFC)。进一步借助脑连通性元分析模型(Meta-Analytic Connectivity Modeling,MACM)与Neurosynth功能解码,研究发现两组显著激活簇不仅在群际共情偏差中起着关键作用,其所在的脑功能网络还与中央执行网络(Central Executive Network, CEN)存在功能重叠。该发现不仅深化了群际共情的神经科学理论基础,还为制定教育干预策略提供了重要的神经科学依据。未来研究应着重探讨这些关键脑区的具体功能特征及其神经调控机制,并致力于将神经科学发现转化为实际有效的共情偏差干预方案,以促进群际和谐,减少社会偏见和冲突。 展开更多
关键词 群际共情偏差 ALE元分析 连通性元分析模型 Neurosynth
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Asymmetric connectedness between China’s carbon and energy markets based on TVP-VAR model
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作者 Yu Dong Xue Yuan Yuting Wei 《中国科学技术大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期14-25,I0006,共13页
An intuitive portrayal of the correlation between the carbon and energy markets is essential for risk control and green financial investment management.In this paper,we investigate the asymmetric spillovers between th... An intuitive portrayal of the correlation between the carbon and energy markets is essential for risk control and green financial investment management.In this paper,we investigate the asymmetric spillovers between the carbon mar-ket and energy market returns.To achieve that,we improve the Diebold-Yilmaz index model by a time-varying vector autoregressive(TVP-VAR)model.In a unified network,our daily dataset includes the closing prices of the Hubei carbon market,Shenzhen carbon market,coal futures,and energy stock index.The findings reveal that both the Hubei and Shen-zhen pilots typically generate net information spillovers on energy futures.In connection with energy stocks,the Hubei carbon market acts as a net receiver,while the Shenzhen carbon market is a net transmitter.Compared with the Hubei pi-lot,the Shenzhen pilot is more tightly connected to the energy markets.Furthermore,the spillovers of the carbon markets exhibit significant asymmetry.In most cases,they have more substantial impacts on the energy markets when the prices of emission allowances rise.The direction and magnitude of asymmetric spillovers across markets vary over time and can be influenced by certain economic or political events. 展开更多
关键词 carbon market energy market TVP-VAR Diebold-Yilmaz index model asymmetrical connectedness
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神经成像数据的元分析 被引量:9
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作者 胡传鹏 邸新 +2 位作者 李佳蔚 隋洁 彭凯平 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第7期1118-1129,共12页
随着高空间分辨率神经成像技术如f MRI和PET的普及,神经成像研究报告的数量增长迅猛。文献的积累为研究者提供了大量的数据,研究者可以通过对文献的分析来验证研究结论以及提出新的假设。由于神经成像研究的主要目的之一在于寻求认知过... 随着高空间分辨率神经成像技术如f MRI和PET的普及,神经成像研究报告的数量增长迅猛。文献的积累为研究者提供了大量的数据,研究者可以通过对文献的分析来验证研究结论以及提出新的假设。由于神经成像研究的主要目的之一在于寻求认知过程与脑区的空间位置对应关系,基于坐标的元分析方法满足了这种需求,成为神经成像数据元分析中主导的方法。其中,激活可能性估计法(Activation Likelihood Estimation,ALE)由于方法上的合理性和使用上的便利,成为当前使用最广泛的基于坐标的元分析方法。本文首先介绍了ALE方法的基本原理,并在此基础上讨论了神经成像数据元分析的两种主要思路:寻找多个研究的一致性以及寻找脑区激活的调节变量。此外,文章还介绍了新近流行的脑连通性元分析模型(MACM),即使用元分析方法进行功能连通性分析。最后,文章讨论了当前神经成像数据元分析的发展趋势。 展开更多
关键词 神经成像 元分析 ALE 连通性元分析模型
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定性推理的电路故障传播建模分析方法
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作者 陈忱 马晓龙 +2 位作者 张士刚 曾照洋 刘丹丹 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第5期70-75,共6页
针对现有故障传播定性推理模型与分析方法较少考虑因性能参数变化引起的非结构性故障的问题,提出了一种全新的电路系统故障传播建模方法,并制定了传播机制、作用机制、影响机制以及相应的推理流程。该方法以传播过程中的故障信号强度分... 针对现有故障传播定性推理模型与分析方法较少考虑因性能参数变化引起的非结构性故障的问题,提出了一种全新的电路系统故障传播建模方法,并制定了传播机制、作用机制、影响机制以及相应的推理流程。该方法以传播过程中的故障信号强度分析为核心,通过层次化建模的方式将元器件层连通性模型中故障源产生的故障信号传递至电路系统定性网络模型的各个约定层次之中;并采用着色定性网络的形式对造成的故障影响及其严重程度进行定性评价,快速且直观地展现了电路系统故障传播推理分析过程;最终以某无人机自动驾驶仪为对象验证了该方法的实际应用效果。 展开更多
关键词 故障传播 定性建模 连通性模型 着色定性网络模型
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