【摘 要】
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配送中心空间选址对应急物流规划具有重要意义，而配送中心的可达性直接影响到灾难发生时应急救援及物资调度的效率。围绕空间选址问题，本文从需求点空间可达性角度，利用GIS方法提出了一种面向需求点区域可达性的配送中心候选点提取算法，并通过LA选址模型实现了配送中心选址优化。该选址方法考虑了区域可达性与人口分布之间的关系，通过极值分析得到适合建立配送中心的备选区域。在此基础上，以最小设施点数和最大覆盖度为目
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配送中心空间选址对应急物流规划具有重要意义，而配送中心的可达性直接影响到灾难发生时应急救援及物资调度的效率。围绕空间选址问题，本文从需求点空间可达性角度，利用GIS方法提出了一种面向需求点区域可达性的配送中心候选点提取算法，并通过LA选址模型实现了配送中心选址优化。该选址方法考虑了区域可达性与人口分布之间的关系，通过极值分析得到适合建立配送中心的备选区域。在此基础上，以最小设施点数和最大覆盖度为目标，筛选出最优的配送中心位置。为检验方法的有效性，以四川茂县凤仪镇为研究区进行配送中心选址实验。结果表明
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黑臭水体识别对全面开展黑臭水体整治及长效监管具有重要意义. 为探究上海市黑臭水体的识别方法，以其2017年黑臭水体名录为研究对象，选取105条段河道样本，于2018年7—8月进行现场调查，开展水质监测、光谱测量、光谱分析、遥感识别及模型验证. 结果表明：①依据上海市中小河道黑臭地方判定标准，样本中共有49个黑臭水体，56个一般水体；②将遥感反射率(R_(rs))作为光谱分类的主要依据，光谱数据预处
为探讨热光法测量扬尘碳组分的激光分割点偏移(Laser Split Point Shift，LSPS)的特点和原因，并提出偏移数据的处理方法，选择西宁市、沈阳市、淄博市、十堰市和新疆乌昌石地区共607个扬尘(道路扬尘、城市二次扬尘、土壤扬尘）样品，通过再悬浮采样器获取PM_(2.5)滤膜样品，使用DRI2001A型碳分析仪结合透射法测量碳组分。结果表明：道路扬尘和城市二次扬尘在碳分析过程中会有不超
目前学界普遍通过循环神经网络(RNN)建模强度函数来刻画时序点过程，然而此类模型不能捕捉到事件序列之间的长程依赖关系，并且强度函数具体的参数形式会限制模型的泛化能力。针对上述问题，提出一种无强度函数的注意力机制的时序点过程生成模型。该模型使用Wasserstein距离构建损失函数，便于衡量模型分布与真实分布之间的偏差，利用自注意力机制描述历史事件对当前事件的影响程度，使得模型具有可解释性且泛化能力
卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)被广泛用于图像分类任务中。大多数现有的CNN模型都按照N路分类器的形式训练。然而，不同类别之间总存在差异性限制了N路分类器的分类能力。为了解决上述问题，提出的神经网络模型将混淆树结构CT(Confusion Tree)和CNN模型结合，设计了性能更强的基于混淆树的卷积神经网络模型CT-CNN(Confusion Tree
在合成孔径雷达遥感图像中，舰船由金属材质构成，后向散射强；海面平滑，后向散射弱，因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而，SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂，且不同舰船目标特征差异大，导致舰船快速准确检测困难。为此，该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别；其次，针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测；最后，使用
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为尽量减少额外开销和寻找最优传输路径，结合激光通信视距传输和长距离传输的特性，提出了一种基于蚁群算法的深空光通信网络路由（RA-ACA）算法，首先对深空光通信中的单向链路问题、节点能耗问题进行研究，然后在传统路由算法的基础上对RA-ACA算法进行优化，并进行了仿真对比实验。仿真结果表明：在满足约束条件下，可实现深空光网络中能耗最低及延时最小的最优路径寻找。
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针对单次多盒检测算法(SSD)对复杂背景下合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况，提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并改进，以提供丰富的语义信息和细节信息，提高算法的鲁棒性；其次融合通道和空间注意力增强对舰船目标的辨认能力，抑制海杂波等干扰信息；同时改进损失函数来解决舰船密集分布时的漏检问题，提高网络训练效果。