摘要：遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选择,利用多时相光谱信息、植被指数信息、纹理信息及波段差值信息,设计多组分类实验方案,对江苏省泗洪县的高分一号(GF-1)和环境一号(HJ-1A)影像进行分类研究,旨在选择最佳的分类方案对实验区主要农作物进行识别和提取。实验结果表明:(1)多源信息综合的农作物分类精度明显高于单一的原始光谱特征分类,说明不同类型特征的引入能改善分类效果;(2)基于单变量特征选择算法的优选特征分类效果最佳,总体精度97.07%,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,也保证了较高的分类精度。随机森林和单变量特征选择结合的方法可以提高遥感影像的分类精度,为农作物的识别和提取研究提供了有效的方法。

摘要：随着全球对CO_(2)减排的日益重视,CO_(2)管道运输已成为关键环节。文章深入探讨了国外CO_(2)管道设计与建设的技术体系。在管材选择方面,分析了其对组分控制和止裂性能的高要求。对于输送相态,研究着重于流动保障分析,以确保高效且稳定的输送过程。在放空设计中,超临界CO_(2)管道的放空过程具有特殊性,对管道的安全运行至关重要。在泄漏检测方面,介绍了检测方法、原理及注意事项。此外,还介绍了焊接检测、试压与干燥环节,并概述了国外CO_(2)管道的验收要求及控制指标。通过对国外CO_(2)管道设计与建设技术体系的全面研究,为相关技术的发展提供了重要的参考与借鉴,对推动CO_(2)管道运输的发展具有重要意义。

摘要：针对PVG32比例阀控制需求,本文设计了一种基于BTN8962TA的PVG32比例阀控制技术,并通过试验测试,验证了该控制技术的有效性。结果表明,此方法控制精度高,控制性能稳定,可在液压控制中实际应用。