RDA格式的具体操作及分类标引

近来CALIS数据库中出现了越来越多的RDA格式。探讨了RDA格式与以AACR2R为描述标准的老MARC格式的差异,用实例说明了RDA格式的具体操作方法及其分类标引。     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于PLC的运动板料长宽测量系统

针对金属板材、塑料、玻璃的分类处理,提出一种基于PLC的运动板料长宽测量系统的设计方案.该系统能对板料尺寸进行动态测量,并将测量信息打印在板面上.对PLC、伺服驱动器和变频器的电路进行设计,利用WinCC完成触摸屏设计.系统试运行结果表明,板料测量能达到较高精度.     

基于样本重要性原理的KNN文本分类算法

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.     

基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法

基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.     

基于Fourier描述子的唇形分类方法

针对唇读识别中唇形状态的描述问题,提出一种基于Fourier描述子的唇形分类方法.该方法通过迭代演算获得嘴唇的位置与大小,先通过边缘侦测法找出唇形边缘;再由Fourier描述子找出唇形外形的重要特征值,进而表达唇形状态的有效信息;最后将转换出的Fourier描述子经过正规化处理后,输入到人工神经元网络中进行分类.实验结果表明,该方法的唇形分类正确率较高,且耗时较少,为唇读识别中各状态的确定提供了依据.     

基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类

针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像解译中面向像素方法难以充分利用影像信息的问题,提出一种基于超像素与Span-Pauli分解的非监督分类方法.利用分水岭方法易于过分割的特点,将分水岭分割得到的特征相似、空间相邻的像素集合视为超像素,并作为分类算法的基本处理单元.利用极化参数Span及Pauli基对极化SAR数据进行迭代分类,以实现适用于高分辨率SAR影像的非监督分类.采用X波段高分辨率SAR数据进行实验,结果表明:基于超像素的分类方法能有效抑制分类结果中的椒盐现象,将总体精度提高到了73.81%;在准确区分水体、道路的基础上,提高了复杂的农作物类别的分类精度.     

多准则排序中的路径问题及层次分析法推广

本文指出,在多准则排序中层次分析法用矩阵乘法实现排序度量转换是不正确的.实际上排序度量转换与把排序指标的重要性传递到目标的路径有关,多准则排序是多路径的,多路径排序度量转换不是线性转换,不能用矩阵乘法实现.为此,将排序度量映射到高维状态空间上、用不确定性隶属度向量表征,进而把排序度量转换转化为隶属度转换.通过揭示指标隶属度中包含着确定目标隶属度的冗余值来论证隶属度转换是非线性转换,用区分权滤波算法实现隶属度非线性转换.由此建立多准则排序的非线性排序模型.