【摘 要】
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现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口，但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时，格网特征建模仅考虑格网自身属性，导致格网间空间关联被人为割裂。为此，本文基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法（Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and S
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现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口，但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时，格网特征建模仅考虑格网自身属性，导致格网间空间关联被人为割裂。为此，本文基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法（Population Spatialization by Considering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association， PAG-SA）。该方法在格网特征建模中，1）基于自然断点法构造建
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针对现有驾驶舱热系统偏向于研究热环境的气流组织参数，较少考虑甚至不考虑人体热调节的作用，使得驾驶舱热系统的仿真结果在评估人体热舒适性时准确度不高这一问题，文中采用CFD（Computational Fluid Dynamics）方法，通过能量方程、RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes)方程以及N-S(Navier-Stokes)方程的并行求解，将人体温度分布与舱
为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS组合导航精度维持问题，提出了基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架，建立了组合导航系统的状态空间模型。基于GPS/MEMS-INS的历史观测数据使用灰色模型对GPS/MEMS-INS观测差值进行预测，称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时，使用噪声自
差分码偏差(differential code bias，DCB)是指由GNSS信号接收和发射硬件导致的频率相关的偏差项，对电离层估计具有显著的影响，因而在利用GNSS观测数据提取电离层总电子含量(total electron content， TEC)时需要被精确修正。DCB可分为卫星端DCB和接收机端DCB两部分，目前DCB估计主要是利用地基GNSS观测数据。低轨(low earth orbi
为解决口罩佩戴检测精度低、部署情况差等问题。本文提出基于人体关键点检测技术结合领域自适应迁移学习的口罩佩戴检测算法。将人脸图像进行关键点检测后进行图像分割，并对分割后的图像进行预处理；处理后使用数据增强技术并建立基于迁移学习的口罩佩戴检测模型；最终将训练好的模型嵌入至可移动设备中，实现口罩佩戴检测算法的部署。仿真结果表明，未经过人体关键点检测并人脸分割的口罩检测模型准确率为92.84%，经过人体关
为解决现有公共建筑能耗预测中因数据量少、样本维度高导致的精度低、误差大问题，本文提出一种基于多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）与遗传算法（Genetic algorithm，GA）优化小波神经网络（Wavelet neural network，WNN)的建筑能耗预测模型。利用Pearson相关系数分析方法与多元线性回归对历史数据进行预处理，选取相关性强的因
矿区生态环境的科学有效监测是矿区生态环境保护与治理的前提，对于促进生态文明建设具有重要意义。遥感已经成为矿区生态环境监测的重要手段，特别是近年来遥感在数据、算法、算力方面的迅速发展极大地促进了国内外矿区生态环境定量遥感监测研究的进步，涌现出了一系列优秀的研究成果。从矿区地表要素类型识别以及矿区植被、土壤、水体、大气、生态系统的参数反演与监测方面归纳和剖析了矿区生态环境定量遥感监测的研究进展。结果表
宇宙线的能谱延展到超过10~(15)电子伏特(PeV)的能段,这表明银河系中存在超高能的宇宙线加速源.而近期的甚高能伽马射线观测表明,长期以来被认为是主要宇宙线加速源的超新星遗迹很难把宇宙线加速到超高能.因此,寻找超高能(PeV)宇宙线加速源是宇宙线起源研究中的核心问题.其中一个最直接的方法就是寻找加速源附近宇宙线与星际气体相互作用产生的超高能伽马射线辐射.我国的高海拔宇宙线观测站(LHAASO)
北斗三号系统（BDS-3）的信号体制经过重新设计，提供B1I、B3I、B1C、B2a以及B2b 5个频点的公开服务信号。本文从伪距多路径、信噪比、无几何无电离层组合（Geometry-Free Ionosphere-Free，GFIF）观测值特性等方面，对BDS-3卫星公开服务信号的观测数据质量进行分析评估。结果表明，BDS-3卫星信号的多路径噪声水平优于北斗二号（BDS-2）卫星且未发现与高度角
随全球气候变化，高位崩塌灾害频发，造成了巨大人员伤亡与财产损失。然而，当前崩塌模拟软件尚存明显的不足，如地形精度较低、未考虑岩体结构特征及无法实现块体运动过程中碰撞碎裂等现象，且利用中央处理器（Central Processing Unit，CPU）的运算效率较低也限制了模拟的崩塌规模。为此，急需一种能更真实反映崩塌运动过程的快速模拟方法。本文利用无人机摄影技术，结合现场调查，提取危岩岩体结构特征
针对低秩表示子空间聚类方法（LRR）没有考虑数据局部结构，在学习中可能会造成局部相似信息丢失的问题，提出了一种基于Hessian正则化和非负约束的低秩表示子空间聚类算法（LRR-HN），来探索数据的全局结构和局部结构。首先，利用Hessian正则化良好的推测能力来保持数据的局部流形结构，使数据局部拓扑结构的表达能力更强；其次，考虑到获得的系数矩阵往往有正有负，而负值往往没有实际意义的特点，引入非负