量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

维特藓类植物分类系统评介

本文对1982年发表的Vitt藓类植物分类系统及其所依据的基本原则进行了简要评论与介绍.有关藓类植物的分类原则,演化关系等在此也一并作了讨论.     

江汉平原(四湖地区)和洞庭湖区湿地的分类与分布特征

采用成因、水文、植被、土质和地貌特征等,从系、类、属、种和亚种５个层次对江汉－洞庭平原的湿地进行了系统分类．划分了河流湿地、湖泊湿地和人工湿地３个湿地生态系统;河流水面、湖泊水面、人工水面、河流沼泽、湖泊沼泽和水田６个湿地类．还划分了９个湿地属、１８个湿地种和９个湿地亚种．利用卫星遥感影像对湿地进行了调查和制图,分析了湿地的分布特征,讨论了自然因素和人为因素对湿地分布的影响．     

企业综合经济指标评价理论与方法

以某区22个轻工企业1994年度各月报表指标为依据,建立了17个反映企业经济效益的相对指标,并对其进行了分类,综合,以及相应的统计分析运算,最后以12月份综合经济能力指标的大小对22个轻工企业进行了排序。     

一个中国湿地植物资源分类系统

提出了一个中国湿地植物资源分类系统,并将我国湿地植物资源分为３大类２４小类,这个系统根据湿地植物用途建立系统框架,将植物群落的建群种,分布广的植物,生物量大的植物,湿地特有植物和与水禽,野生动物栖息地,繁殖地,隐蔽地相关的植物作为选择资源植物类别的标准。     

9种蝗虫酯酶同工酶研究

对棒角蝗科、斑腿蝗科、剑角蝗科和斑翅蝗科９种蝗虫进行了酯酶同工酶分析。通过生化特征,探讨较高级分类阶元之间的差异,研究结果表明,９种蝗虫共显现２６条酶带,种间没有出现共同酶带,不同科样品之间酶谱差异很大,显而易见,同属不同种间的相似性大于同科不同属种间的相似程度,后又明显大于不同科种间的相似性。     

陕西省被子植物分布新记录及新分类群（Ⅱ）

通过对西北大学生物学系植物标本室收藏标本的研究,发现属于陕西省分布新记录的被子植物２１种、２变种及３新变种,并对它们的名称和分布情况做了报道。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.