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1.
2.
作为国民经济重要的组成部分,县域经济的发展潜力往往会影响区域经济的发展潜力,而差异和极化是反映县域发展程度和发展潜力的关键指标。以中国广东和江苏两省的县域经济为研究视角,从差异和极化角度进行指数分析。结果表明,江苏县域经济水平显著高于广东,差异和极化程度也高于广东;指数区域分解显示,江苏的县域差异主要由区域间差异造成,而广东则主要由区域内部差异造成;利用基尼系数分析三大产业结构对区域不平衡程度的贡献度发现,两省均是第二产业对差异贡献度最大,第三产业次之。 相似文献
3.
决策融合是提高合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别性能的重要手段,然而,可靠性较弱的决策往往会导致最终决策融合的效果变差。将可靠性分析引入基于决策融合的SAR目标识别方法中,分别计算各个决策的可靠性系数并选取可靠性的决策参与最终的决策融合。为了验证方法的有效性,分别将提出的可靠性分析应用于多特征决策融合以及多分类器决策融合并基于MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)数据集进行了目标识别实验。在基于主成分分析、线性鉴别分析和非负矩阵分解三种特征进行多特征决策融合的条件下,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.47%和96.50%。在基于K近邻、支持向量机和稀疏表示分类器的多分类器决策融合中,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.10%和96.28%。实验结果充分证明了所提方法的有效性。 相似文献
4.
利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。 相似文献
5.
《现代商贸工业》2018,(11)
基于地球静止GNSS的双基前视SAR系统(Geo-Stationary GNSS based Bistatic Forward Looking Synthetic Aperture Radar,GeoSta-GNSS-BFLSAR)是一类特殊构型的被动式双基SAR系统,该系统采用地球静止GNSS作为发射机,接收机部署在飞机上,飞机沿直线飞行,成像目标在飞机前方。GeoSta-GNSS-BFLSAR系统拥有部署成本低,安全性好等技术优势,在自主着陆、自主导航、战场地形获取等方面有着广泛的应用前景。该文对GeoSta-GNSS-BFLSAR系统的点目标二维频谱进行了研究。首先建立了GeoSta-GNSS-BFLSAR雷达系统的几何模型,并给出了回波信号表达式。其次,采用POSP原理对其二维频谱进行了求解,得出了GeoSta-GNSS-BFLSAR点目标二维频谱的解析式。最后,对该系统点目标成像进行了Matlab仿真,验证了该文理论推导的正确性,为后续的GeoSta-GNSS-BFLSAR雷达成像处理奠定了基础。 相似文献
6.
从20世纪80年代开始以计算机技术、人工智能为核心的新技术革命深刻地改变了世界的政治经济面貌.新技术革命使一些常规性的、易编码的工作被替代,导致工作的极化:管理和专业性技术等高薪、高技能岗位及餐饮、个人护理等低薪、低技能岗位需求增加,而中等技能和中等收入水平的工作岗位下降,出现社会"空心化"现象.工作和收入极化改变了传统的政治格局和政治秩序,代表民粹主义的极右翼政党纷纷上台,以激进的政治和经济措施打破了全球治理秩序.我国对新技术革命的后果应当予以充分关注,既要保证以技术革命推动高质量发展,又要采取措施化解技术进步所带来的极化风险. 相似文献
7.
8.
随着人工智能疾速发展, 以往必须借助人力的劳动逐渐被机器取代, 彻底引发了学界对“机器换人” 的关注。基于技术演进视角, 本文总结了4次工业革命对劳动力市场带来的影响。从理论视角, 刻画了人工智能等技术对劳动力市场影响的理论框架, 采用2010~2016 年我国 31 个省份的非平衡面板数据, 检验了人工智能对就业人数和工资收入的影响。结果显示, 人工智能的发展促进了劳动力就业,但在一定程度上替代了乡村劳动力, 且人工智能发展并没有使我国劳动力市场出现工资极化现象。最后,提出了人工智能时代, 确保劳动力市场面向未来需求平稳过渡优化的对策建议。 相似文献
9.
基于星载极化SAR数据的农作物分类识别进展评述 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。[方法]以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。[结果]以往研究存在以下不足:当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。[结论]在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据(光学数据、GIS数据等)结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。 相似文献
10.
文章基于对江苏县域单元工业碳生产率的核算,运用基尼系数等传统指数和空间自相关方法,分析了碳排放的总体空间差异与极化程度、全局空间自相关和"热点区",进而对演变过程进行研究。研究表明:自2002年以来,江苏工业碳生产率的空间差异与极化程度在波动中逐步增强;自2004年起,碳排放格局迅速由强烈的高值区聚集变为随机分布;江苏工业碳生产率热点分布的空间结构变化性较强,但局部区域保持相对稳定。 相似文献