一种基于集成学习的DBN模型分类方法

雷达信号分类是雷达信号电子侦察的关键技术之一,针对利用深度学习模型进行雷达信号分类时其性能不稳定的缺点,提出了一种基于集成学习的深度信念网络模型进行分类的方法.通过深度信念网络模型不同层间的特征抽取,通过不同的分类器得到不同的分类结果,再将分类结果进行集成,得到最终的输出.待分类的雷达信号由12部雷达产生,包括常规、参差、频率捷变和抖动四种雷达.仿真结果表明,该模型的分类错误率较低,鲁棒性较好.     

重庆市城口县蝴蝶种类调查及区系分析

【目的】调查重庆市城口县的蝴蝶种类并进行区系分布研究。【方法】对重庆师范大学昆虫与分子生物学研究所馆藏的城口县蝴蝶针插标本进行鉴定整理;并于2016—2018年对城口县蝴蝶进行了较为全面的调查和采集,然后对采集到的蝴蝶成虫标本进行分类鉴定。根据已有相关文献资料和调查中采集到的蝴蝶种类分布情况,对城口县蝴蝶进行了系统的区系分析。【结果】共鉴定蝴蝶成虫标本1 466头,分属于5科112属224种,其中发现重庆市新纪录种34种。区系分析结果显示:在世界动物地理区系层面上,城口县蝴蝶有57.59%的种类归属东洋区,35.27%的种类为广布种,7.14%的种类归属古北区;在中国动物地理区系层面上,城口县蝴蝶共有31种分布型。【结论】城口县蝴蝶种类资源丰富,达重庆市已有蝴蝶纪录种数的57.93%,其中蛱蝶科(Nymphalidae)的种数最多。城口县蝴蝶种类在世界动物地理区系中的归属以东洋区为主,在中国动物地理区系上以西南、华中、华北三区交叉分布表现尤为明显。     

基于产业关联度和聚类分析的中国油气资源城市分类研究

油气资源城市是资源型城市中的重要门类之一。已有关于油气资源城市的分类研究中,绝大多数是根据目标城市的油气资源所处的开发阶段及剩余可采储量情况来划分此类城市的类别,在实际运用中难以体现油气资源城市的产业位置。本文尝试运用产业关联度分析和凝聚型层次聚类分析,将国内油气资源城市的产业划分为油气开采业、油气化工产业、油气关联产业、油气无关产业等4 大类产业,并据此将国内16 座油气资源城市划分为油气生产型、油气化工型、油气关联型和去油气资源化4 种类型。结果显示,两类分类方法得到几乎相同的结果,优于传统的分类方法。     

基于时间序列NDVI的河套平原农田分类方法

河套平原是中国北方重要的农业基地,利用遥感影像开展河套灌区监测具有重要意义。该文利用时间序列NDVI,分析了不同作物在生长周期上的差异对其NDVI的影响。将多尺度分割和FCM分类算法相结合,发展了一种基于区域的农田遥感影像分类算法。利用本文的方法对五原县农田区域的时间序列NDVI进行分类实验。结果表明,该文的方法可以有效区分非农田、葵花和小麦。基于区域的遥感图像分类算法中,尺度参数的选取是非常重要的。     

浅谈地理国情普查信息的内业采集

为贯彻落实《国务院关于开展第一次全国地理国情普查的通知》精神,各省相继开展了地理国情普查工作。该文以地理国情普查工作中普查信息内业采集为切入点,浅谈普查信息内业采集的工作重点,以及实际工作中的几点体会。     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

人类未来的进化问题

人类过去几百万年的进化史,已经充分说明人类作为生物的一分子,同样遵循达尔文的进化理论:物竞天择、适者生存。这种适应环境的自然选择进化在未来的人类进化中还会起作用吗?达尔文的进化理论是否适用于未来的人类?本文将通过详细的分析试图回答这个问题。现在的人类已经知晓设计人类自身生命的蓝图:DNA,并必然会在未来的几百万年中充分利用基因技术服务和改造人类自身,所以适应环境的自然选择进化还会在多大程度上影响人类的进化是一个值得研究的问题。本文中分析了自然进化和人为进化的区别,以及它们各自在人类未来进化中的作用,同时给出了一种未来文明分类标准,提出了智慧文明的局域同步发展说,用这样的学说可以解释为什么人类至今还没有发现外星人。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

基于中文微博语料的情感倾向性分析

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。     

基于规则的遥感影像分类方法研究——以黄山市为例

介绍了决策树C4.5算法,并利用该算法实现了对遥感数据规则的挖掘,在此基础上设计并实现了针对于C4.5规则的编辑器,通过该编辑器能够实现对规则的编辑与管理。规则编辑器的设计与实现,为在分类过程中人工的干预提供了可能。将人工干预与基于数学理论规则的自动提取相结合,尤其是在地形较复杂的地区,将有利于分类精度的提高。利用黄山市Land Sat TM影像,进行了基于C4.5算法自动提取规则的遥感影像分类实验。实验结果表明,利用C4.5算法提取的分类规则准确率高,利用提取的分类规则进行的遥感影像分类效果较好。