基于熵权的属性识别模型在土壤重金属污染评价中的应用

综合考虑了熵权赋值的客观性以及属性识别模型在解决有序分割问题上的优越性,本文将基于熵权的属性识别模型应用于土壤重金属污染评价中,并用此模型对鸟鲁木齐市主要蔬菜基地的土壤环境质量进行评价,结合实际,将其结果与模糊数学模型评价结果进行比较,表明此模型用于土壤重金属污染评价方法可行,且精确度高。     

目标识别因子分析及其在空气污染研究中的应用

本文在目标变换因子分析(TTFA)基础上提出一种新的多元统计处理方法——目标识别因子分析(TRFA),并以空气污染研究中的一个问题为例阐述了这种方法。TRFA与一般因子分析的不同之处在于没有停留于定性解释的水平,亦基本上克服了TTFA经验性太强的弱点。从而适于进行数据分析、建立定量模型。     

大气环境质量评价的属性识别法

阐述了评价大气环境质量的属性识别法,介绍了属性识别理论模型和属性权重的确定方法,并根据GB 3095—1996((大气环境质量标准》,分别采用模糊数学综合评价法和属性识别法对武汉市大气环境监测结果进行了实例评价,结果表明,用属性识别法评价的结果比用模糊数学综合评价法评价的结果更能反映真实情况。     

基于强化学习的城镇燃气事故信息抽取方法

为解决因城镇燃气事故调查报告标注样本缺乏,从而影响命名实体识别性能这一问题,提出基于BiLSTM-CRF+强化学习的燃气事故领域命名实体识别方法。首先在数据预处理阶段,采用基于文本结构的主旨段落抽取方法,识别事故调查报告的关键段落;其次在模型训练阶段,采用BiLSTM-CRF+强化学习模型,实现城镇燃气事故命名实体识别模型训练;最后利用城镇燃气事故调查报告作为试验数据进行验证。研究结果表明:经由强化学习模型降噪后,实体识别模型的综合评价指标提高5.76%,主旨段落识别方法相比Word2vec特征表示方法,使模型的综合评价指标提升7.17%。     

城镇化进程中新疆塔城盆地浅层地下水化学演变特征及成因

随着经济的发展,新疆塔城盆地地下水开采量持续增大,然而研究区水文地质研究基础薄弱,盆地地下水化学演化趋势及其成因不明,这使得未来的地下水开发利用存在较大风险.本文在对盆地内地下水进行系统采样分析的基础上,基于5种水化学图对地下水化学组分进行异常识别,并对比历史水化学数据,对盆地地下水化学演变进行了深入分析.结果表明:研究区地下水阳离子以Ca²⁺和Na⁺为主,阴离子以HCO^-₃和SO₄^2-为主,盆地广泛分布溶解性总固体小于1.0 g·L^-1的淡水.从山前淋溶迁移带到地下水径流缓慢的平原区,地下水化学类型由HCO₃-Ca和HCO₃·SO₄-Ca·Mg型过渡到SO₄·HCO₃-Na·Ca型.对比1979年水化学数据,城镇化进程中,由于地下水的过量开采,水位埋深下降,原来的部分排泄区变为径流区,水循环交替加快,致使研究区HCO