赵晨阳
- 作品数：12 被引量：15H指数：2
- 供职机构：西北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术环境科学与工程天文地球更多>>
- 高尔顿与相关理论的产生被引量：3
- 2008年
- 目的系统探讨高尔顿(Francis Galton,1822—1911)发现"相关理论"的历史过程。方法历史分析和文献考证。结果高尔顿是相关理论的创始人之一,他从遗传学工作进入统计学领域,并发明了回归的方法,而我们所熟知的相关理论,仅仅是回归的一个巧妙推论。结论"相关理论"是统计学诞生之初最先建立的重要理论之一。高尔顿在这个理论的建立过程中,扮演了重要的角色,为统计学的发展开辟了新的道路。
- 赵晨阳翟少丹
- 关键词：统计学
- 地质封存CO2泄漏对蚯蚓的毒性效应被引量：2
- 2020年
- 二氧化碳捕集与封存技术(CO2 capture and storage, CCS)是当前国际上公认的CO2减排的有效措施,但封存在地下的CO2仍然因为各种不稳定因素存在泄漏风险,对土壤环境及土壤生态系统产生威胁。选择赤子爱胜蚓为研究对象,通过模拟高浓度CO2对蚯蚓形态与生理变化的影响,探究CCS泄漏所产生的土壤高浓度CO2对蚯蚓的毒性效应。研究表明,土壤高浓度CO2使蚯蚓出现生殖环带肿大、尾部串珠以及断尾等外部形态变化,皮肤和刚毛受到损伤并且表皮发生褶皱等现象;随着CO2浓度的增加以及暴露时间的延长,蚯蚓的死亡率不断增加,土壤高浓度CO2对蚯蚓的7 d和14 d半致死浓度分别为26.39%和17.78%;蚯蚓体腔细胞溶酶体中性红保留时间(NRRT)减少。因此,蚯蚓有望作为监测CO2泄漏的指示生物,NRRT可作为识别CO2泄漏的敏感指标。
- 赵晨阳马俊杰薛璐薛璐刘丹
- 关键词：蚯蚓皮肤损伤死亡率
- 模拟地质封存CO2泄漏对蚯蚓的影响研究
- 二氧化碳捕集与封存技术(CO2 capture and storage, CCS)是当前国际上公认的CO2减排的有效措施，但封存在地下的CO2仍然因为各种不稳定因素存在泄漏风险，对土壤环境及土壤生态系统产生威胁。本研究选...
- 赵晨阳
- 关键词：蚯蚓皮肤损伤死亡率
- 文献传递
- 基于卷积和Transformer协同合作的遥感图像云检测方法及其系统
- 本发明公开了一种基于卷积和Transformer协同合作的遥感图像云检测方法及其系统，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：通过Conv2D‑BN‑ReLU层提取预处理图像的底层特征；在CNN流中依次通过MS‑FPM模块和M...
- 李满强张翔江向腾赵晨阳李朋阳罗迒哉钟升张万绪
- 一种农作物对地质封存CO<Sub>2</Sub>泄漏耐受性的综合评价方法
- 本发明公开了一种农作物对地质封存CO<Sub>2</Sub>泄漏耐受性的综合评价方法，步骤如下：单项指标耐受系数的计算，根据相关系数计算方法，对各项指标进行相关性分析并计算相关系数矩阵，以相关系数矩阵为基础，进行主成分分...
- 薛璐马俊杰刘丹刘浩东赵晨阳
- 文献传递
- 基于渐进式自训练的遥感图像目标检测方法、系统、设备及其介质
- 本发明公开了一种基于渐进式自训练的遥感图像目标检测方法、系统、设备及其介质，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：训练初始目标检测模型；利用初始目标检测模型为未标记图像数据生成边界框级伪标签，并使用噪声伪标签过滤策略对所述边...
- 张翔江向腾李满强赵晨阳罗迒哉钟升彭进业范建平
- 图基与稳健统计学的发展被引量：2
- 2013年
- 目的系统探讨图基(John W.Tukey,1915—2000)对稳健统计学的发展所作出的贡献。方法历史分析和文献考证。结果截尾均值的运用是稳健统计学的良好开端,位置参数的稳健估计为稳健统计学的发展提供了必要的手段,稳健统计学在时间序列分析中的成功应用,标志着稳健统计学已经进入了成熟阶段。结论图基在整个稳健统计学的发展过程中起着至关重要的作用。
- 赵晨阳
- 关键词：时间序列
- 稳健统计学的产生与发展
- 稳健统计学是统计学的重要分支,它不仅和统计学有着紧密的联系,而且对统计学的发展产生了重要的影响。因此,对于稳健统计学发展历史的研究,具有十分重要的意义。本文在历史文献分析和相关研究文献的基础上,通过对“什么是稳健统计?”...
- 赵晨阳
- 关键词：稳健性
- 文献传递
- 奇异线性模型中LSE的一种新的相对效率
- 2008年
- 对于奇异线性模型未知参数的最小二乘估计,提出了一种新的相对效率,并给出了该效率的上下界.
- 翟少丹郭鹏江赵晨阳
- 关键词：奇异线性模型相对效率最小二乘估计
- 一种半监督的多标签Boosting分类算法被引量：2
- 2012年
- 针对标记数据不足的多标签分类问题,提出一种新的半监督Boosting算法,即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架,并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明,对于多标签分类问题,新的半监督Boosting算法的分类效果随着非标记数据数量的增加而显著提高,在各方面都优于传统的监督Boosting算法。
- 赵晨阳佀洁
- 关键词：BOOSTING算法半监督学习
