浅析CPC分类在贴标签领域检索中的应用

本文对贴标签领域的相关IPC和CPC分类号进行了介绍和分析,并通过实际案例的检索,着重分析了CPC的分类含义和在检索中的使用特点,进而发现对于CPC的准确理解可提高该领域案件的检索效率。     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法，利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理，实现QRS波群定位和心拍截取；设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测，从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练，结果显示，其准确度为9900%，召回率为9908%；与相关文献的研究方法对比，本方法具有较高识别精度，能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

中国东海“桑吉”轮溢油污染类型的光学遥感识别

溢油是海洋环境监测的重要对象之一.在海洋环境动力作用下,溢油会形成复杂多样的污染类型.准确识别、分类并定量估算不同类型的溢油污染,有助于溢油事件应用处理策略的制定与灾损评估.微波雷达与光学是海洋溢油遥感监测的主要手段,具有不同的技术优势与应用特点.近年来,海洋溢油光学遥感的理论与应用研究发展迅速,其对不同海面溢油污染类型的识别、分类与定量估算能力得到认可.针对2018年1月中国东海"桑吉"轮溢油事件,利用中国GF-3合成孔径雷达数据,实现"桑吉"轮疑似溢油的圈定.优选欧洲空间局Sentinel-2卫星的多光谱数据,开展无云覆盖区域"桑吉"溢油的光学遥感探测.基于溢油模拟实验的光谱响应特征分析,阐明了典型溢油污染的Sentinel-2卫星多光谱特征,进一步开展"桑吉"轮溢油污染类型的光学遥感识别与分类.结果表明,"桑吉"轮溢油在其扩散与风化过程中,形成了3种显著差异的溢油污染类型,即海面油膜、油包水状、水包油状乳化物.不仅与GF-3合成孔径雷达的疑似溢油监测结果互为验证,更实现了不同溢油污染类型的光学遥感识别与分类.最后,初步讨论了光学遥感与微波雷达的集成应用策略,通过优势互补,能有效提高海洋溢油的遥感监测水平,并为中国海洋水色业务卫星的应用提供借鉴.     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

基于PSR和物元可拓模型的跨界河流健康评价 ——以太浦河干流为例

以太浦河为例,基于PSR模型构建针对水体和河岸带的多指标评价体系,运用熵权法计算指标权重,通过PSR模型和物元可拓模型对太浦河进行分段分类分级评价.结果表明:上游江苏吴江段分类结果为"高压力-较好状态-低响应能力"类型;中游浙江嘉善段为"低压力-中等状态-低响应能力"类型;下游上海青浦段为"低压力-中等状态-高响应能力"类型.吴江段河流健康状况评估结果为Ⅲ级(差),嘉善段和青浦段均为Ⅱ级(一般),且倾向于Ⅰ级(好),表明虽然河流目前的健康状态一般,但由于制定的政策在一定程度上有效,可通过进一步加大保护水源地力度逐步实现水源地健康状况恢复.研究结果可为太浦河分区治理和河岸带生态化建设提供决策支持.     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。