- 杜彦霖;郭力娜;郭柳娜;付明喆;王昊;张寅桐;
为探寻存在闲置土地问题城市的时空分布，基于文献案例和GIS制图结果，利用CiteSpace软件进行文献统计分析，总结了2000～2020年间我国存在闲置土地问题城市的时空状况及其形成原因。研究结果表明：闲置土地问题的存在或具有普遍现实性，但典型案例性并不突出，对闲置土地的研究也并不深入；基于GIS空间制图发现，闲置土地案例城市在研究时间段内呈现东南沿海地区数量多，西北、东北地区较少的特征。
2023年03期 v.45;No.169 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1268K] - 杜彦霖;郭力娜;郭柳娜;付明喆;王昊;张寅桐;
为探寻存在闲置土地问题城市的时空分布，基于文献案例和GIS制图结果，利用CiteSpace软件进行文献统计分析，总结了2000～2020年间我国存在闲置土地问题城市的时空状况及其形成原因。研究结果表明：闲置土地问题的存在或具有普遍现实性，但典型案例性并不突出，对闲置土地的研究也并不深入；基于GIS空间制图发现，闲置土地案例城市在研究时间段内呈现东南沿海地区数量多，西北、东北地区较少的特征。
2023年03期 v.45;No.169 1-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 1268K] - 王晓红;阳丽虹;马明浩;辛守英;焦琳琳;
基于Landsat数据，采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),分析塞罕坝生态环境质量时空分布特征，并探究其对地形因子与土地利用做出的响应。结果表明：1.在4个分量中，绿度和湿度对塞罕坝生态环境质量起促进作用，干度和热度则起抑制作用。2.研究区85%以上区域生态环境质量等级达到了中等及以上。20年来有超过50%的区域生态环境质量改善，主要分布在东北部和西部。3.塞罕坝生态环境质量与地形因子和土地利用密切相关。海拔越高，生态环境质量越好；坡度为6°～15°时生态环境质量最优；阴坡生态环境质量好于阳坡；水域和林地等生态用地生态环境质量较好，20年间研究区西部大量草地转化为林地，生态环境质量改善。
2023年03期 v.45;No.169 11-18页 [查看摘要][在线阅读][下载 1554K] - 王晓红;阳丽虹;马明浩;辛守英;焦琳琳;
基于Landsat数据，采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),分析塞罕坝生态环境质量时空分布特征，并探究其对地形因子与土地利用做出的响应。结果表明：1.在4个分量中，绿度和湿度对塞罕坝生态环境质量起促进作用，干度和热度则起抑制作用。2.研究区85%以上区域生态环境质量等级达到了中等及以上。20年来有超过50%的区域生态环境质量改善，主要分布在东北部和西部。3.塞罕坝生态环境质量与地形因子和土地利用密切相关。海拔越高，生态环境质量越好；坡度为6°～15°时生态环境质量最优；阴坡生态环境质量好于阳坡；水域和林地等生态用地生态环境质量较好，20年间研究区西部大量草地转化为林地，生态环境质量改善。
2023年03期 v.45;No.169 11-18页 [查看摘要][在线阅读][下载 1554K] - 王玉渲;王奕丹;白洋;张云鹏;
以2014～2020年的Landsat 8 OLI遥感数据为数据源，采用TIRS10单窗算法反演石家庄地表温度，通过研究石家庄地表温度与土地利用类型的关系，分析土地利用类型对地表温度的影响。结果发现：在2014～2020年，石家庄的建设用地面积增加，水域、耕地等地表覆盖类型面积减小，并且林地、水域、耕地和草地的平均温度都小于建设用地。因此，为了降低城镇发展对地表温度的影响，应该增加植被的种植面积和水域面积。
2023年03期 v.45;No.169 19-24+31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1227K] - 王玉渲;王奕丹;白洋;张云鹏;
以2014～2020年的Landsat 8 OLI遥感数据为数据源，采用TIRS10单窗算法反演石家庄地表温度，通过研究石家庄地表温度与土地利用类型的关系，分析土地利用类型对地表温度的影响。结果发现：在2014～2020年，石家庄的建设用地面积增加，水域、耕地等地表覆盖类型面积减小，并且林地、水域、耕地和草地的平均温度都小于建设用地。因此，为了降低城镇发展对地表温度的影响，应该增加植被的种植面积和水域面积。
2023年03期 v.45;No.169 19-24+31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1227K] - 左晨曦;崔啸;张嘉勇;
针对静态爆破技术在煤层增透中水化温度高存在安全隐患的问题，选取2种缓凝剂-柠檬酸和硼砂，探究不同掺量缓凝剂对静态破碎剂水化温度和体积膨胀率的影响。结果表明：掺入2种缓凝剂都可以在不同程度上降低静态破碎剂的水化峰值温度，柠檬酸通过络合作用形成可溶性络合物促进反应，其最佳掺量为0.05%;硼砂通过沉淀作用形成不溶性沉淀物延缓反应，其最佳掺量为1.5%。
2023年03期 v.45;No.169 25-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1424K] - 左晨曦;崔啸;张嘉勇;
针对静态爆破技术在煤层增透中水化温度高存在安全隐患的问题，选取2种缓凝剂-柠檬酸和硼砂，探究不同掺量缓凝剂对静态破碎剂水化温度和体积膨胀率的影响。结果表明：掺入2种缓凝剂都可以在不同程度上降低静态破碎剂的水化峰值温度，柠檬酸通过络合作用形成可溶性络合物促进反应，其最佳掺量为0.05%;硼砂通过沉淀作用形成不溶性沉淀物延缓反应，其最佳掺量为1.5%。
2023年03期 v.45;No.169 25-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1424K] - 邢天奇;剧永涛;
以经典层序地层学为基础，综合钻井、地震、测井曲线等资料，对渤海石臼坨凸起陡坡带展开层序地层的研究。渤海石臼坨凸起南部陡坡带层序划分为沙河街组和东营组，其中沙河街组特征比较明显且发育完整。沙河街组时期分为沙河街四段、沙河街三段和沙河街一二段共3段。研究结果表明，渤海石臼坨凸起南部陡坡带沙河街组主要发育湖泊-三角洲沉积体系，且水体逐渐增加，扇三角洲不断向石臼坨凸起南部陡坡带西南方向推进，辫状河三角洲向石臼坨凸起东南方向推进。
2023年03期 v.45;No.169 32-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 2115K] - 邢天奇;剧永涛;
以经典层序地层学为基础，综合钻井、地震、测井曲线等资料，对渤海石臼坨凸起陡坡带展开层序地层的研究。渤海石臼坨凸起南部陡坡带层序划分为沙河街组和东营组，其中沙河街组特征比较明显且发育完整。沙河街组时期分为沙河街四段、沙河街三段和沙河街一二段共3段。研究结果表明，渤海石臼坨凸起南部陡坡带沙河街组主要发育湖泊-三角洲沉积体系，且水体逐渐增加，扇三角洲不断向石臼坨凸起南部陡坡带西南方向推进，辫状河三角洲向石臼坨凸起东南方向推进。
2023年03期 v.45;No.169 32-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 2115K]
- 阎红灿;姚美红;郭小雨;
在对多属性多目标方案进行排序或决策时，属性权重的确定对最终决策结果的影响非常重要。针对无决策属性的多样本数据，提出了一种基于层次商空间信息熵的属性计算方法。该方法通过对样本数据的相似度和等价关系矩阵分层建立商空间结构，重新定义商空间理论下的信息熵，在商集上计算确定属性权重。最后将该方法应用到一个既无决策属性又无核属性的油田开发多目标决策数据集中，验证了该方法的科学性和可行性。
2023年03期 v.45;No.169 58-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 945K] - 阎红灿;姚美红;郭小雨;
在对多属性多目标方案进行排序或决策时，属性权重的确定对最终决策结果的影响非常重要。针对无决策属性的多样本数据，提出了一种基于层次商空间信息熵的属性计算方法。该方法通过对样本数据的相似度和等价关系矩阵分层建立商空间结构，重新定义商空间理论下的信息熵，在商集上计算确定属性权重。最后将该方法应用到一个既无决策属性又无核属性的油田开发多目标决策数据集中，验证了该方法的科学性和可行性。
2023年03期 v.45;No.169 58-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 945K] - 肖天云;张子晨;魏佳妹;刘凤春;韩阳;
自从长短期记忆网络提出后，一般循环神经网络中存在的长期依赖问题得以解决，由于其独特的设计结构和良好的特性，适合对时间序列类型数据进行处理和预测，被广泛应用在机器学习和人工智能的各个领域中。针对锡林郭勒草原上的土壤湿度预测问题，选用岭回归算法、支持向量机算法、梯度提升决策树算法、长短期记忆网络算法和基于贝叶斯优化的长短期记忆网络算法进行对比实验，比较各个模型在回归分析中的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比指标情况。通过数据预处理和回归分析后，将长短期记忆网络算法应用在未来锡林郭勒草原上的土壤湿度预测，对自然环境保护和抑制草原沙漠化问题提供更多解决思路。
2023年03期 v.45;No.169 65-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1361K] - 肖天云;张子晨;魏佳妹;刘凤春;韩阳;
自从长短期记忆网络提出后，一般循环神经网络中存在的长期依赖问题得以解决，由于其独特的设计结构和良好的特性，适合对时间序列类型数据进行处理和预测，被广泛应用在机器学习和人工智能的各个领域中。针对锡林郭勒草原上的土壤湿度预测问题，选用岭回归算法、支持向量机算法、梯度提升决策树算法、长短期记忆网络算法和基于贝叶斯优化的长短期记忆网络算法进行对比实验，比较各个模型在回归分析中的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比指标情况。通过数据预处理和回归分析后，将长短期记忆网络算法应用在未来锡林郭勒草原上的土壤湿度预测，对自然环境保护和抑制草原沙漠化问题提供更多解决思路。
2023年03期 v.45;No.169 65-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1361K] - 蔡昆杰;李吕牧之;李帅;常锦才;
在过去几年中，随着Java逆向工程的发展，安卓(Android)市场中重打包应用越来越多。重打包应用不仅侵犯了开发者的版权，还可能携带病毒，甚至窃取用户的信息，给用户带来信息安全隐患。为了防止重打包应用的泛滥和保护用户的隐私，提出了一种基于谱聚类的重打包应用快速检测算法——SpectDroid。该方法通过谱聚类对Android应用进行聚类，进一步提高检测算法的检测速度。实验结果表明，SpectDroid的准确率达到81%,计算量减少了74.18%。
2023年03期 v.45;No.169 74-81页 [查看摘要][在线阅读][下载 1139K] - 蔡昆杰;李吕牧之;李帅;常锦才;
在过去几年中，随着Java逆向工程的发展，安卓(Android)市场中重打包应用越来越多。重打包应用不仅侵犯了开发者的版权，还可能携带病毒，甚至窃取用户的信息，给用户带来信息安全隐患。为了防止重打包应用的泛滥和保护用户的隐私，提出了一种基于谱聚类的重打包应用快速检测算法——SpectDroid。该方法通过谱聚类对Android应用进行聚类，进一步提高检测算法的检测速度。实验结果表明，SpectDroid的准确率达到81%,计算量减少了74.18%。
2023年03期 v.45;No.169 74-81页 [查看摘要][在线阅读][下载 1139K] - 王文彪;张春英;马英硕;
软件缺陷预测技术是保证软件质量、提升软件测试效率的重要方法，精准发现存在潜在缺陷的软件模块，已逐渐成为软件工程领域研究的热点。针对软件动态数据流的形式，考虑软件数据流中正类样例与负类样例的严重不平衡问题，提出一种面向动态软件数据流的类不平衡缓解方法SCS算法(Class Imbalance Mitigation Algorithms)。该方法以时间序列为前提获取软件数据流，利用过采样技术与代价敏感技术相结合，提升预测模型对潜在缺陷数据的搜索范围。实验结果表明，SCS算法可有效缓解类不平衡问题。SCS算法的准确率优于传统机器学习算法10%-20%,优于动态增量学习算法5%-10%;SCS算法的误报率低于其它学习算法5%-15%左右；SCS的AUC值稳定在0.63-0.73左右。
2023年03期 v.45;No.169 82-89页 [查看摘要][在线阅读][下载 1195K] - 王文彪;张春英;马英硕;
软件缺陷预测技术是保证软件质量、提升软件测试效率的重要方法，精准发现存在潜在缺陷的软件模块，已逐渐成为软件工程领域研究的热点。针对软件动态数据流的形式，考虑软件数据流中正类样例与负类样例的严重不平衡问题，提出一种面向动态软件数据流的类不平衡缓解方法SCS算法(Class Imbalance Mitigation Algorithms)。该方法以时间序列为前提获取软件数据流，利用过采样技术与代价敏感技术相结合，提升预测模型对潜在缺陷数据的搜索范围。实验结果表明，SCS算法可有效缓解类不平衡问题。SCS算法的准确率优于传统机器学习算法10%-20%,优于动态增量学习算法5%-10%;SCS算法的误报率低于其它学习算法5%-15%左右；SCS的AUC值稳定在0.63-0.73左右。
2023年03期 v.45;No.169 82-89页 [查看摘要][在线阅读][下载 1195K] - 王文杰;张春英;王立亚;贾栋豪;郭雪飞;
入侵检测是目前网络安全防护的一个重要环节，由于传统入侵检测模型时间长、学习能力弱，因此提出了一种基于增量主成分分析方法(Incremental Principal Component Analysis, IPCA)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)结合的方法，融合增量的思想能够使模型不断更新并拥有持续的学习能力。首先用IPCA方法对数据集进行降维处理，该算法将样本分批传入模型进行训练以不断更新特征基以及均值；最后找出主成分特征子集，再用CNN对其进行分类训练。实验采用KDD-CUP99以及UNSW-NB15作为实验的数据集进行对比。研究结果表明，IPCA-CNN模型的准确率、F1值和误报率分别达到了99.7%、99.3%和0.2%;同传统机器学习入侵检测算法相比有所提升，验证了IPCA-CNN模型的有效性。
2023年03期 v.45;No.169 90-100+109页 [查看摘要][在线阅读][下载 1236K] - 王文杰;张春英;王立亚;贾栋豪;郭雪飞;
入侵检测是目前网络安全防护的一个重要环节，由于传统入侵检测模型时间长、学习能力弱，因此提出了一种基于增量主成分分析方法(Incremental Principal Component Analysis, IPCA)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)结合的方法，融合增量的思想能够使模型不断更新并拥有持续的学习能力。首先用IPCA方法对数据集进行降维处理，该算法将样本分批传入模型进行训练以不断更新特征基以及均值；最后找出主成分特征子集，再用CNN对其进行分类训练。实验采用KDD-CUP99以及UNSW-NB15作为实验的数据集进行对比。研究结果表明，IPCA-CNN模型的准确率、F1值和误报率分别达到了99.7%、99.3%和0.2%;同传统机器学习入侵检测算法相比有所提升，验证了IPCA-CNN模型的有效性。
2023年03期 v.45;No.169 90-100+109页 [查看摘要][在线阅读][下载 1236K]