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海三棱藨草盐沼土壤环境因子的时空分布特征 被引量：5
1
作者 詹跃武 何池全 +2 位作者 孟昭寿 雷雁茹 郑虹 《海洋环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期765-770,共6页
以长江口九段沙湿地上沙区域内海三棱藨草(Scripus mariqueter)土壤为研究对象,选取四层土壤(0～10 cm,10～30cm,30～50 cm,50～70 cm)中的全氮(TN)、全磷(TP)、有效氮(EN)、有效磷(EP)、有机碳(OC)为主要环境因子,利用二步聚类法(Two-s... 以长江口九段沙湿地上沙区域内海三棱藨草(Scripus mariqueter)土壤为研究对象,选取四层土壤(0～10 cm,10～30cm,30～50 cm,50～70 cm)中的全氮(TN)、全磷(TP)、有效氮(EN)、有效磷(EP)、有机碳(OC)为主要环境因子,利用二步聚类法(Two-step cluster)分析了海三棱藨草盐沼土壤环境因子的时空分布特征。当AIC值为402.46、最小间距比为2.237时,土壤被聚为3个类别。聚类结果表明:EN、EP在表层土壤(0～10 cm)中重要性高于其它环境因子;8月前后,表层土壤TP含量由(740±65)×10-6降至(499±30)×10-6,表层以下TP含量由(723±58)×10-6降至(530±32)×10-6;三类土壤N、P的生物有效性不同,但EN与OC均呈显著正相关性(P<0.01)。 展开更多
关键词 海三棱藨草 盐沼 土壤环境因子 二步聚类法 时空分布
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基于Cascade RCNN和二步聚类的织物疵点检测 被引量：2
2
作者 叶舒婷 游思晴 +2 位作者 郝灿 程智 王颖 《棉纺织技术》 CAS 北大核心 2022年第7期24-29,共6页
提出一种改进的基于深度卷积网络Cascade RCNN的织物疵点检测算法。针对织物存在疵点长宽比极端、疵点小以及疵点类间数量不均衡导致识别准确率低的问题,引入特征金字塔网络(FPN)和深度残差网络(ResNet101)进行高低层特征融合,获取更全... 提出一种改进的基于深度卷积网络Cascade RCNN的织物疵点检测算法。针对织物存在疵点长宽比极端、疵点小以及疵点类间数量不均衡导致识别准确率低的问题,引入特征金字塔网络(FPN)和深度残差网络(ResNet101)进行高低层特征融合,获取更全面的织物疵点多尺度特征信息。采用二步聚类算法确定适用于极端形状疵点检测的预定义框最佳尺寸。采用改进的Cascade RCNN网络构架和二步聚类法确定的预定义框进行织物疵点检测试验。结果表明:改进后疵点识别准确率最高可达到98.4%。认为:改进特征提取网络和适用于极端形状疵点的预定义框能有效提高织物疵点识别准确率和定位精度。 展开更多
关键词 Cascade RCNN模型 二步聚类法 织物疵点 深度残差网络 金字塔网络 预定义框
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