管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

网络包分类算法仿真测试与比较研究

在深入分析基于树结构和计算几何学点定位算法而衍生的主要分类算法原理的基础上 ,建立了算法性能评估仿真测试平台 .平台包括网络流的软件仿真、算法的软件实现和算法性能参数测试统计三个主要部分 .通过对各算法的时间性能和空间性能及其随分类规则数和分类域数的变化趋势的测量 ,从数量上把握各算法的主要特点及其适用性 ,从而可以将各种算法有机地结合在一起胜任速度越来越高的网络应用需求 ,同时也是进一步研究其它算法的基础 .     

几种石蒜属花卉观赏性状的灰色评价

以灰色关联度对14种石蒜属花卉的观赏性状进行了评价．结果表明石蒜(Lycoris radiata)的加权关联度Ri为最大(0．713 888)，即观赏效果最好，这与实际运用效果相符；其次是安徽石蒜(L．anhuiensis)，Ri=0．708 429；排在第三位的是长筒石蒜(L．longituba)，Ri=0.703032．其他由大到小次序为夏水仙(L.squamigera)、玫瑰石蒜(L．rosea)、陕西石蒜(L．shaanxiensis)、乳白石蒜(L．albiflora)、短蕊石蒜(L．caldwellii)、麦杆黄石蒜(L．straminea)、肉红石蒜(L．incornata)、中国石蒜(L．chinensis)、换锦花(L．sprengeri)、忽地笑(L．aurea)、江苏石蒜(L．houdyshelii)．从灰色关联度分析结果看，花形整齐、奇特(雄蕊长于花被片，花被片强烈皱缩反卷)，花色稀有和秋冬出叶的，灰色关联度大,14种石蒜均适合作地被，但以秋冬出叶、花葶较矮的种更为适宜，如石蒜、玫瑰石蒜、麦杆黄石蒜、江苏石蒜等。     

IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法

针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。     

《中图法》与中国特色

《中图法》是一部具有中国特色的、符合中国国情的学科发展简史。它的指导思想和中国的社会制度及执政党的理念有密切联系。它的学科分类和历次修订都是在这一框架下完成的。探讨这一特点,对今后修订《中图法》有一定的借鉴作用。     

模糊数学在汽车故障诊断中的应用

汽车故障征兆与故障原因间的关系是模糊的,为此,将模糊数学方法引入到汽车故障诊断中,建立汽车典型故障诊断的数学模型,提出由历史数据及专家优序数综合确定模糊隶属度的方法,建立模糊诊断模型,并在计算机上实现汽车故障的模糊诊断.     

一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念上发现强关联规则中的不足，提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大似然分类自组织特征网络（MAXNET）聚类过程，利用自下而上聚合层次聚类方法，对有畸变的二值化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中，与任务相关的交易数据集进行了分析，描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比较，表明了该方法的有效性．     

人工神经网络技术在矿区土地复垦中的应用

针对中国土地复垦起步晚，新技术与新理论应用较少的问题，研究利用人工神经网络来辅助土地复垦的决策。介绍了利用自组织映射神经网络的自动分类功能对进行矿区土地复垦条件分类，为因地制宜地采取复垦措施提供依据。然后，基于BP神经网络，选取评价因子，通过对已有经验的学习，对复垦土地适宜性进行评价，并与传统的方法相比较，研究结果表明，利用人工神经网络辅助矿区土地复垦决策是可行的。     

自然灾害综合灾情相对隶属度识别理论模型

针对自然灾害的评价还没有形成一个统一的标准和方法，探讨评价结果具有可比性的方法，显得尤为重要。以区域自然灾害评价指标对受灾程度的相对隶属度为基础，建立自然灾害综合灾情相对隶属度识别理论模型，讨论了该模型的算法。结合1993年沿海地区受灾综合灾情分析，论述了该模型的用法。结果表明该模型物理概念清晰，应用方便，识别结果具有可比性。