决策树在高分辨率影像目标为小地物的分类应用研究

高分辨率遥感影像的应用越来越多,但其高昂的成本让一般项目望而却步．应用软件从Google Earth上下栽已成为获取高空间分辨率影像的有效途径,但因无光谱信息,解译局限较大．选用C4．5算法的决策树方法,对目标为水塘研究的广州市天河区的下载的快鸟数据进行解译,与最大似然分类法和面向对象分类法相比较．结果表明：决策树分类法的分类精度和kappa系数均较高,能利用多源数据,结构简单直观,易于表达和应用;提取小目标地物更有效,数据量相对小．速度较快．     

FA-FDA判别分析的矿井通风系统安全评价

为及时发现矿井通风系统中存在的问题,排除安全隐患,构建一种合理、有效的矿井通风系统安全可靠性评判模型.应用统计学理论,结合矿井通风系统经济性、安全性的要求,利用SPSS软件对学习样本进行因子分析(FA),有效的选取主因子,对主因子进行Fisher判别分析(FDA),建立因子Fisher判别分析模型(FA-FDA).用建立的因子Fisher判别分析函数对待测样本进行分类,并对实际生产的矿井通风系统安全性进行判别.研究结果表明:预测结果与实际结果相吻合,因子Fisher判别分析模型在研究矿井通风系统安全可靠性方面性能较好,预测精度高,操作过程简单,便于实际推广.     

煤与瓦斯突出预测敏感指标

为系统反映评价指标自身属性并和煤与瓦斯突出实际相结合,提高预测和判别的准确性与严谨性,分别建立基于"三率"(突出预测率、突出预测准确率、不突出预测准确率)的"效益、成本型"属性和"区间型"属性的煤与瓦斯突出预测敏感指标筛选模型,根据现场预测所得数据建立预测与决策的样本矩阵,依据不同属性进行算子转换构造决策矩阵,采用成分提取确定决策矩阵中各评价指标的权重,作出各预测指标的排序.研究结果表明:张集煤矿煤与瓦斯突出预测的敏感指标是钻屑瓦斯解析指标、钻孔瓦斯涌出初速度.研究结论能将开采煤层实际突出率引入评价系统中,又能使各指标之间的区分更加明显.