基于MERSI和MODIS数据的2种监督分类方法比较研究

在VC＋＋6．0环境下实现2种监督分类方法,即最小距离法和最大似然法对250mMERSI和MODIS数据进行分类。并对分类结果进行分析。通过分析可看出,将250m分辨率数据增加到5通道的MERSI数据在2种分类方法下分类效果都要好于MODIS数据。     

遥感混和分类算法及其在森林分类中的应用

本文主要通过和传统分类方法相比较,来阐述了一个遥感混和分类算法(Iterative Guided Spectral Class Rejection)的主要实现原理和方法以及该方法在森林非森林的识别方面的优势.然后通过利用该分类算法,对同一地区多时相遥感影像进行复合的影像森林分类实验,以及通过与最大似然法的对比实验,来说明该算法载森林分类中的应用和优势:提高分类精度,改善分类效果.     

基于混合粒子群算法的数据分类

随着科技的飞速发展,数据分类日益重要。在改进粒子群算法基础上,结合最近邻分类,形成混合粒子群算法,并在分类基准数据集Iris上试验。试验结果表明:所提出的算法在收敛速度、稳定性和可信度上具有一定的优越性。     

不确定数据聚类算法研究

UK均值算法需要计算每个对象之间的期望距离（EDS）和聚类中心, EDS计算的成本就成了UK均值计算的性能瓶颈。为了提高UK均值的计算效率,本文提出一种优化的UK均值算法,通过一个高效的公式来估计期望距离,大大降低了UK均值的额外时间,并在实验中得以证明。我们还说明这个优化公式有效地将UK均值算法降低到了传统的基于K均值的聚类算法。     

农业大数据分类算法探讨与研究

农业生产过程中,产生大量的数据,将这些数据进行合理有效的管理和分类,发现其内在规律,为农业现代化发展提供科学依据和参考,帮助农业生产、经营、管理,实现大数据与农业有机融合。通过讨论贝叶斯、K最近邻分类算法、决策树等常用的几种分类算法的原理,结合具体案例,研究大数据分类在农业中的具体应用。     

基于多维度属性权重优化的FCM聚类算法的图书管理数据聚类研究

结合图书管理参数复杂,变量维数较高,多属性数据点集中不但包含数值型属性,还有类别属性和混合型属性的特点,将模糊聚类算法与属性加权优化相结合,进而推导出优化迭代公式并形成加权聚类算法对图书数据管理中的相关影响因素进行聚类分析,得到了相关具有较大影响因素的相关变量,对于企业今后一段时间内的精细化管理给出了控制方向和指标.     

数量分类的加权聚类法

叙述了加权聚类的基本思想与方法，即应用性状多样性理论与计算方法获得各统计性状的聚类权重，应用Ｂ模距离进行加权聚类分析，通过实例证明了加权聚类法对解决数量分类学系统聚类权重不合理，对各公式计算结果不一等问题的有效性。     

对于基于最长频繁闭项集的聚类算法的探讨

针对采用频繁模式树构造的最长频繁闭项集的聚类算法,提出该算法在一些特殊环境下可能产生的误差,因而建议在一些应用情况下,不宜采用该算法进行数据挖掘中的数据分类.     

信息爆炸与数据分类

当今社会信息资源非常庞大,信息资源的数据量都是天文数据级的,以至于产生信息资源的信息量爆炸。信息量的爆炸与数据的分类有关,有章可循,分类有序的信息量,按分类排序,天文数据的信息量在规范的分类下,不至于产生信息量爆炸。在完备规范的科学体系下增加数据量可避免产生天文数据量的信息爆炸。     

不平衡类分布下多分类问题的提升算法

模式识别在实际应用中常碰到类分布不平衡的多分类问题,该情形下的分类器性能采用传统的精度指标评价意义不大,需要采用代价指标和ROC曲线分析来评价。传统的分类器对不平衡问题分类性能很差,利用AdaBoost算法在机器学习中对样本权重的调整,将不平衡的错分代价加入到样本权重,使分类器更多关注重要的少数样本类,可以提高不平衡类分布下多分类性能。模拟试验也表明了该方案的有效性。     

四川割手密资源聚类分类研究

对四川割手密聚类研究表明 :四川割手密变异类型丰富 ,可分为明显的 5个不同类型 ;不同地理来源的割手密在分类类型上既有其独特特点 ,又有许多共性 ;材料的地理来源差异一定程度反应在其分类类型上。     

盐渍土分类的模糊聚类法探讨

【目的】寻求更为准确的盐渍土分类方法。【方法】对模糊聚类法的原理进行了介绍,并结合西北某机场重要建筑物的地质特点,利用模糊聚类法对该地区10个检测点的地基土进行了分类。【结果】西北某机场10个检测点的地基土可分为4类,即(1,2,3,4,8,9)区域属于亚硫酸盐渍土;(5,6)区域属于亚氯盐渍土;(10)区域属于碳酸盐渍土;而(7)区域属于非盐渍土。【结论】盐渍土分类的模糊聚类法较传统分类法简单、准确可靠,尤其是能具体判断出某点或某区域是否为盐渍土,对盐渍土的评判和地基处理有较大帮助。     

基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类算法

多视图子空间聚类旨在把一组多源数据按照其底层结构分到对应的子空间。现有的方法局限于只探究多视图之间的公共信息,或者只探究多视图之间的互补信息,容易造成聚类的关键信息缺失。提出一种基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类的方法,用离散指示矩阵优化用于多视图聚类的邻接矩阵。算法考虑了多视图之间的互补信息,保证在不同视图下聚类的一致性。实验结果表明,提出的算法获得的邻接矩阵块状结构更明显,聚类的准确度更高。     

热带作物科学数据分类体系与编码研究

本文介绍了对热带作物科学数据进行分类研究的必要性,及在科学数据共享工程中面临的问题.从科学数据共享的需求出发,按照科学数据分类的一般原则和分类方法,对热带作物科学数据进行初步的分类探讨,为开展热带作物科学数据共享工作提供参考.     

大数据背景下农业数据资源分类及应用前景浅析

农业数据资源是国家基础战略资源,是发展农业大数据的基础。农业数据资源是复杂而庞大的数据集,大数据背景下对其统筹分类意义重大。文章对农业数据资源的重要意义进行了分析,并基于大数据理念从数据生产和应用角度对农业数据资源分类,最后对农业数据资源的应用前景进行思考。     

研制中医药科学数据集分类与编码标准的思考

中医药科学数据集分类与编码标准是共享工程建设中的数据类标准组成部分,从技术层面为 实现中医药科学数据共享提供支撑。分类与编码标准以数据共享为基础,结合中医药科 学数据资源自身的客观规律来制定。分类体系采用面分类法和线分类法相结合的技术路线进 行设计,并兼顾稳定与发展;类名科学、规范,符合中医药学术习惯; 代码的位数应尽可能少,保证编码的简洁性。

     

基于支持向量机的农业数据分类研究

介绍了支持向量机的原理,研究了基于支持向量机的农业数据分类,结果表明应用支持向量机可以有效地提高农业数据的分类性能。     

一种改进的基因表达数据分类方法

从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．     

模糊聚类理论在药品存货分类中的应用

应用模糊聚类理论建立模糊聚类分析模型,并将该模型应用于药品存货分类,使库存分类科学实际,便于库存管理者进行重点管理。