结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法

【目的】针对标准协同训练中视图分割不充分冗余导致两个分类器误差累积加大，且两个分类器对同一个未标记样本分类不一致的问题，提出了结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法。【方法】该算法先根据有标记样本计算出数据中每一个特征的信息增益率，将信息增益率高的特征平均划分到两个视图，再在每次分类过程中应用K-means聚类确定标记不一致样本点的最终类别。【结果】通过在9个UCI数据集上的3组实验表明，与对比算法相比，所提算法中两视图分类器的平均正确率差值降低了2.9%，有效均衡了分类器性能，同时在分类准确率和算法稳定性上也有较大提升。【结论】利用信息增益率将关键特征均衡划分到两个视图，有效解决了视图分割不充分冗余问题；K-means聚类重新分类标记不一致的样本，降低了样本被误分类的概率。     

基于子空间特点的高维数据分类方法分析

结合主成分分析法与子空间聚类法对高维数据进行分类处理。通过主成分分析法去除噪音信息,再分别用K-means算法和模糊C-聚类算法进行子空间聚类,最后通过ROC曲线进行敏感性分析,得到简单、准确的数据分类方法。通过聚类结果图可以看出,我们的分类效果是较好的,这也为高维数据处理提供了有效的方法。     

基于主成分变换的多光谱遥感数据的有监督可视化方法

【目的】遥感数据可视化是决定遥感数据解译质量高低的一个关键环节,目视解译是目前生产实践中遥感技术应用的一个重要方式。探讨一种基于学习样本生成可视化特征,使得可视化与目视解译应用能够有机结合,进而实现有监督可视化。【方法】采用主成分变换回归重构方法重构了针对森林资源的植被监测模型,得到3个新特征,依次赋予红绿蓝3种颜色以生成假彩色图像来实现信息可视化。【结果】基于学习样本的主成分变换回归重构方法与主成分变换法、原始近红外-短波红外-红波段组合相比,重构后的假彩色图像在一定程度上得到了改善,有利于目视解译。主成分变换回归重构后的分类精度比未重构的分类精度提高了6.20%,比原始波段组合的分类精度提高了7.82%。重构前后的一元和多元离差平方和(离差阵)构成变化分析说明,重构后类内差异缩小、类间差异增大。【结论】定量验证认为,主成分变换回归重构的可分性比未重构的主成分变换和原始波段组合的可分性都要好。     

小波图像压缩编码中小波基的选择技术研究

传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类。为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法。通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性。     

基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究

传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类.为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法.通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性.     

数字化测绘技术在私家园林中的应用研究

【目的】总结私家园林所适用的高效数字化测量方法和结果表达方式,为私家园林的传承研究和遗产保护提供参考。【方法】分析私家园林的特点、测绘内容和任务,对私家园林可运用的主要测量技术和结果表达方式进行比较,并以苏州遂园为例,通过地面三维激光扫描和无人机近景摄影测量技术,分别对测量对象进行地面和空中的扫描及拍摄,然后利用软件Cyclone对地面三维激光扫描所获点云数据进行拼接、去噪、纹理映射和剖切等处理,利用软件Pix4DMapper对无人机近景摄影所获影像进行拼接、点云加密和建模等处理,最后利用多款绘图软件对点云切片进行测绘图的实景化绘制和处理。【结果】提出私家园林适用的测绘方法和结果表达方式的具体类型、效果、特点及其制作方法,获得苏州遂园园内要素的三维点云模型、园林和建筑的平面和剖面等二维线画图、园林上部空间及周围环境的影像图和三维实景模型。【结论】目前私家园林较适用的测量方法主要包括三维激光扫描测量和近景摄影测量,具体测绘方法和表达方式的选择需综合考虑测绘要求和效果、工作效率及成本等因素,但地面三维激光扫描和无人机近景摄影测量的配合使用是一种获得园林空间和要素以进一步研究所需信息的高效测绘方法。     

结合密度峰值优化模糊聚类的自训练方法

【目的】为了在迭代自训练之前探索数据集分布情况,挑选出所含信息量较大且置信度较高的无标记样本加入训练集训练,让训练出的初始分类器有较高的准确性,提高自训练方法的泛化性。【方法】以聚类假设为基础,先对无标记样本集进行密度峰值聚类,在人工地选出聚类中心后,将新的聚类中心作为模糊聚类的初始聚类中心进行模糊聚类,从而筛选出有用的无标记样本。【结果】通过使用密度峰值优化模糊聚类算法,筛选出所含信息量大且置信度高的样本加入了训练集,训练出泛化性更强、分类精度更高的分类器。【结论】实验结果表明,改进后的自训练方法能快速发现样本集原始空间结构,筛选出有用无标记样本加入训练集,与结合其他聚类算法的自训练方法相比分类精度有所提高。     

基于改进K-means算法的评价问题研究

【目的】研究评价问题中评价对象因个体差异性的聚类问题。【方法】首先引入夹角余弦刻画评价对象个体间倾向性上的差异大小,其次利用余弦相似度与欧式距离刻画评价对象的总体相似度,对Tzortzis和Likas提出的min-max K-means聚类算法进行改进。【结果】利用某高校参与评价教师的指标数据集进行初步的数值实验,证明了改进K-means算法的有效性。【结论】余弦相似度刻画考核对象的偏向性差异,很好的克服了欧式距离只考虑数值绝对值上的差异,具有重要的现实意义。     

基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法

【目的】为解决传统萤火虫算法收敛速度慢，特别是对于复杂的优化问题，容易陷入局部最优，从而导致收敛精度低的问题，提出了基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法。【方法】先将初始萤火虫种群进行K-means聚类，用聚类中心的萤火虫种群为寻优萤火虫，然后以提出的邻域与随机相结合的吸引模型进行寻优，在寻优过程中，还引入自适应步长策略。【结果】在减少算法复杂度的同时保证了算法的全局搜索能力，不仅提高了算法跳出局部最优的能力，还能够让算法在快速收敛的同时提升结果的精度。【结论】实验结果表明，提出的基于K means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法，无论是寻优结果的精度和稳定性，还是寻优速度上都有更好的效果。     

基于改进蚁群算法的行驶工况构建及精度分析

文章以合肥市典型道路为例,选取5条城市道路进行数据采集,采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法(ant colony optimization,ACO)相结合的方法,构建了合肥市典型行驶工况。在划分了运动学片段的基础上,利用主成分分析法对13个运动学特征参数进行降维处理,以排名前3的主成分为聚类因子,用改进的蚁群算法对运动学片段样本进行分类,通过组合类内运动学片段,完成代表性工况的构建,并对代表性工况进行精度分析。研究结果表明,与K-means聚类法、系统聚类法相比,改进的ACO能够有效提高行驶工况的构建精度。     

基于空间句法优化的南浔近代私家园林空间特征研究

目的 通过对南浔近代私家园林空间特征的研究,挖掘其空间布局背后造园逻辑和营造手法,以利于造园艺术的传承和创新。方法 运用空间句法量化分析的手段,优化分析方法,对南浔近代私家园林展开空间特征方面的研究。结果 小莲庄、嘉业堂藏书楼和颖园具有以下空间特征:在平面布局上均采用了水面为中心的布局形式;在空间渗透性方面,小莲庄的空间渗透性最强,嘉业堂藏书楼居中,颖园最弱;在空间序列营造方面,3园均具有由“起景、发展、高潮、结尾”组成的完整空间序列;在可达性方面,颖园可达性最佳,嘉业堂藏书楼居中,小莲庄居后。结论 南浔近代私家园林在空间营造上,极大程度传承了中国传统园林的开合对比、步移景异、抑扬顿挫等造园风格特征,又恰到好处地吸纳了西方园林开放式、中轴对称式等特征,两者浑然一体。造园的3点启示:① 将空间限定要素巧妙合理地组合排列,再结合回环曲折的小径,可达到步移景异的空间效果;② 适当增加可行层中面积较大的转折过渡空间,可以增强通行空间之间的渗透关系;而连接各节点之间的园路空间尽可能曲折狭长,以达到增强景深、以小见大的空间效果;③ 通过空间句法验证设计作品中空间序列的丰富程度,可以起到指导设计的作用。     

日本古典园林发展演变及其特征分析

传统的园林景观与特定的地理环境相适应而产生和发展,是地域性历史文化的积累和体现,不同的历史地理环境和社会政治结构造就了不同的造园风格。在概述日本园林的历史演变和古典园林特征的基础上,比较了中日园林的差异,以期使我们在当前的城市景观设计和园林建设中得到启发。     

杭州雨水花园植物应用现状研究

【目的】运用实地调研法,针对已建成的城市雨水花园项目,从植物资源应用的角度进行多指标调查评价,分析存在的问题,为相关研究提供参考。【方法】依据杭州市雨水花园分布情况,选取17个代表性雨水花园,从植物资源的总体应用现状、植物观赏特性、不同场地植物种数及结构模式、不同雨水处理区植物生态特性和种类等方面进行研究。【结果】①雨水花园灌木和草本的种类较多,草本植物数量最多,乔木应用较少;②在蓄水区以耐干旱、耐水湿、抗污染能力及净化能力强的植物为主,在缓冲区以较耐干旱、耐短期水湿及抗雨水冲刷能力强的植物为主,在边缘区以较耐干旱、较耐水湿的植物为主;③植物有66种,隶属于36科51属,被子植物种类最多,占比在90%以上;④应用较多的主要有禾本科、蔷薇科、莎草科、杉科、豆科植物;⑤草本植物以多年生为主,灌木的常绿和落叶比例相差不大,乔木以落叶植物为主;⑥观花植物占比最大(53.03%),色系较丰富,其中紫色系和白色系植物最多。【结论】杭州市雨水花园植物资源总体应用现状良好,但也存在部分问题有待改进。本研究将为雨水花园植物资源的应用和优化提供启示和借鉴。     

国家森林城市与国家园林城市空间分布及其影响因素比较研究

【目的】以国家森林城市和国家园林城市为研究对象,对比分析两类城市的空间分布特征、规律以及相关影响因素,探究两者在全国尺度下空间分布的形态异同,为其宏观空间布局的优化完善、示范创建活动绩效以及远期城市建设内涵提升提供科学依据。【方法】采用最邻近指数、基尼系数、相关性分析、核密度分析以及叠加分析方法,比较研究国家森林城市与国家园林城市的空间分布规律及其影响因素。【结果】①两类城市整体分布形态均呈现凝聚型,国家园林城市在全国尺度上由西向东呈现由凝聚型向均匀型变化的趋势;②东西部两类城市的分布均衡性较差,两类城市的散布均为集中分布,国家园林城市的分布相对更集中;③对比核密度分布与叠加高密度区域发现,两类城市大体均分布在腾冲至黑河人口分界线东南一侧,且在华中与华北地区集中分布并部分重叠。但两类城市在具体空间分布形态上仍存在明显差异,国家森林城市的高密度连片区域呈现“C”形结构,国家园林城市的高密度连片区则呈现倒“U”形,且后者的密度分布区域更广。【结论】①从两类城市分布与相关自然影响因素的分析来看,不同地区的水热条件、森林覆盖率对两者的布局产生了显著影响,进一步对比两者发现,国家森林城市对气候条件、森林资源存量的要求相对较高;②从两类城市分布与相关社会经济影响因素的分析来看,国家森林城市的分布几乎与地区人口密度、人均GDP不相关,国家园林城市则相反;③两类城市的布局与城市建成区绿化率显著相关,与中国城市群的分布高度耦合。     

基于LIM分析的城市公园植物色彩配置应用研究——以杭州西湖曲院风荷为例

【目的】植物色彩是园林植物景观的重要观赏特征之一,在园林植物景观设计中,植物色彩设计日渐成为重要设计内容之一。通过更加合理的植物色彩搭配来提高植物景观的观赏性,已成为营造高质量植物景观的有效措施,是丰富园林景观的关键途径。【方法】以杭州西湖风景名胜区的园林植物为研究对象,结合实地调查和GIS技术构建了包含植物个体色彩和个体空间定位信息的风景园林信息模型(LIM)。进一步运用缓冲区分析、优化热点分析、PCA 分析、t检验等方法分析不同色彩植物在曲院风荷的季相变化、空间分布和色彩组合规律。【结果】曲院风荷公园除绿色本底外,红色为春季乔木层应用面积最大的色彩,粉色为灌木层应用面积最大的色彩;黄色为秋季应用面积最大的色彩。春季色彩的种类最丰富;而秋季色彩组合形式最多样。不同功能区表现出了不同的植物色彩配置模式。人类活动较为频繁的功能区,色彩配置的季相变化存在一定区别。以观景为主的观赏游览区,在乔木层的色彩配置较为丰富;而以游客互动为主的休闲活动区,灌木层的色彩种类及季相变化最为丰富。面积会影响乔木的色彩组成比例,面积越大,彩色乔木的比例越高;但是对于色彩更为丰富的灌草层,面积的作用很小。【结论】植物色彩的应用面积、色彩的组成结构和空间分布均会随植物季相的变化而发生改变。本研究通过实地调查和GIS平台构建了一个较为简化的LIM模型,可以较好地满足特定的园林植物景观的研究和分析,快速有效地归纳出植物配置规律和空间特征。     

樱花新品种‘胭脂绯’

【目的】尾叶樱桃[Cerasus dielsiana (Schneid.) Yu et Li]为中国特有分布野生樱属植物资源,具有广阔的应用前景,对杂交选育出适合中国栽培的樱花新品种有重要意义。【方法】樱花新品种‘胭脂绯’选自于福建省武平县大禾镇帽布村的尾叶樱桃变异植株,2016—2018年春季嫁接无性繁殖苗木100株。【结果】‘胭脂绯’为选育出的樱花新品种,具有花瓣开展、花色艳丽、花径大、花量多而密集,树形开张的特点,通过观察对比,嫁接苗性状表现一致、稳定。【结论】‘胭脂绯’为观赏价值高的樱花品种之一,在园林和景观方面应用前景广阔。     

中西方古典园林在美学追求上的比较

该文主要通过对中西方古典园林在造园过程中的思想意向、表现形式、营造手法等方面的分析,阐明中西方古典园林在美学追求上存在的异同。     

常见园林植物对NO2胁迫的耐受性及吸收与恢复能力

【目的】以城市道路绿化实际应用为依据,研究江苏省境内常见的园林植物对NO₂胁迫的耐受性及吸收能力和恢复能力。【方法】采用实验室人工熏气方法,分析江苏省常见的38种园林植物对NO₂的耐受性及吸收与恢复能力,筛选耐受性强、吸收能力强和恢复能力强的植物种类。【结果】对NO₂耐受性强且吸收能力强或较强的植物有熊掌木(×Fatshedera lizei)、龟甲冬青(Ilex crenata var. convexa)、木姜子(Litsea pungens)、常春藤(Hedera nepalensis)、金边黄杨(Euonymus japonicus ‘Aurea-marginatus’)、小叶黄杨(Buxus sinica var. parvifolia)、大吴风草(Farfugium japonicum);对NO₂耐受性强且恢复能力强或较强的植物包括普陀鹅耳枥(Carpinus putoensis)、熊掌木、海桐(Pittosporum tobira)、龟甲冬青、瓜子黄杨(Buxus sinica)、木姜子、金叶银杏(Ginkgo biloba ‘Wannianjin’)、金边黄杨、矮麦冬(Ophiopogon japonicus ‘Nana’)和金边玉簪(Hosta ‘Green Gold’)等19个种;吸收能力和恢复能力均强或较强水平的植物有茶梅(Camellia sasanqua)、金边黄杨、常春藤、花叶蔓长春(Vinca major ‘Variegata’)、小叶黄杨、大吴风草和鸢尾(Iris tectorum)等;对NO₂耐受且吸收能力和恢复能力均强或较强的植物有金边黄杨、常春藤、木姜子、熊掌木、龟甲冬青、小叶黄杨和大吴风草。【结论】在分析近6年南京市城区道路NO₂等污染物基础上,认为 NO₂是南京道路交通区域主要污染物。本研究筛选出对NO₂耐受性、吸收和恢复能力强的植物种类补充和完善了传统文献中抗NO₂胁迫的园林植物名录,可为NO₂污染区及潜在污染区道路绿化树种的选择和配置提供一定的理论依据。     

基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割; 然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的; 在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓; 最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5.62%,假阳性率为4.49%,假阴性率为4.33%,均优于常用的OTSU分割算法(41.40%、26.73%、10.99%)、K-means聚类算法(49.97%、35.02%、11.92%)和基于C-V模型水平集法(28.43%、20.53%、13.38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。     

基于信息熵改进的 K-means 动态聚类算法

初始聚类中心及聚类过程产生的冗余信息是影响K-means算法聚类性能的主要因素,也是阻碍该算法性能提升的主要问题.因此,提出一个改进的K-means算法.改进算法通过采用信息熵对聚类对象进行赋权来修正聚类对象间的距离函数,并利用初始聚类的赋权函数选出质量较高的初始聚类中心点;然后,为算法的终止条件设定标准阈值来减少算法迭代次数,从而减少学习时间;最后,通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息来减少动态聚类过程中的干扰,以使算法达到更准确更高效的聚类效果.实验结果表明,当数据样本数量较多时,相比于传统的K-means算法和其他改进的K-means算法,提出的算法在准确率和执行效率上都有较大提升.