多值逻辑函数的分类

本文对多值逻辑函数的分类进行了研究，对保绝对矢量谱的七类基本运算，首镒给出了多值逻辑函数的分类定理，具体计称出了２值ｎ变量，３值３变量等逻辑系 分类数。此外，较简捷地证明了Ｐｏｌｙａ定理。     

一些特殊图的树宽

通过树宽的分解定理，得到有关Dn,4演化的蜘蛛图，花蕊图的树宽表达式，以及三合图和四合图的树宽表达式．     

关于直径为2的零因子图的一个猜想（英文）

利用有单位元的有限交换环结构定理,对非零的零因子进行分类,证明若G是直径为2的连通图,且不可能通过删掉G的一些边得到一个完全二部图G',那么对于任意有单位元的有限交换环,都有G≠Γ(R),肯定地回答了Axtell,Stickles和Warfel提出的关于直径为2的零因子图的一个猜想。     

多变量卡诺图及其应用

本文给出了多变量卡诺图的结构和性质，应用它可得到多变量布尔函数的最简表达式。此外，利用卡诺图还获得了判定逻辑冒险，功能冒险的一些定理。     

关于自中心图的一点注记

本文定义了一种加链替换运算，并证明了定理即两个自中心图通过这种运算所得之图其自中心性保持不变。     

关于Euler图的一个特点

一个非平凡连通图是Ｅｕｌｅｒ图当且仅当图Ｇ的任何一务边落在奇数个圈上。这是刻划Ｅｕｌｅｒ图的特点和另一个定理。本文给出了这个定理的充分性的又一个简单明了的新证法。     

Tutte定理的几个推论

本文得到了Ｔｕｔｔｅ定理的几个推论，这几个推论在计算某些图的色多项式时是有用的。     

关于偶数阶可解群

该文利用有限单群分类定理（文献［１］），证明了一系列偶数阶群可解。     

连杆曲线三重产生法及其CAD

阐明 Ｒｏｂｅｒｔｓ 及 Ｃａｙｌｅｙ 定理在连杆曲线三重产生法中的原理及其应用，提醒应用时并不因其简易而忽略差错的可能性；建议将此两定理做成统一的软件，利用电脑作图，可以保证无差误地供自动设计之用     

局部积流形的半不变子流形

本文研究了局部积流形的半不变子流形的微分几何，得到了关于半不变子流形上的平行法截面的几个结果，同时给出了全脐点半不变子流形的一个分类定理。     

一种结合关联与FOIL算法的分类方法

针对如何减少关联分类方法中冗余规则,增加FOIL算法的规则数,以提高分类准确率,提出了一种结合关联与FOIL算法的分类方法,并称之为ACFA．首先,以类支持度和自信度为度量提取长度为1和2的规则,其次,利用Apriori算法挖掘出频繁2-项集F2,然后在频繁2-项集F2申挑选满足条件的频繁项建立候选集,最后在候选集上运用FOIL算法来产生分类规则．实验表明算法ACFA不但有效减少了关联分类方法中冗余的规则,并大大增加了FOIL算法的规则数,提高了分类的准确率．     

面向地理国情监测的CRF遥感影像分类

针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以“高分1号”遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果.     

基于决策树方法的遥感影像分类

以齐齐哈尔市辖区为研究区域,利用分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区的决策树模型.用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法（Maximum Likelihood Classification,MLC）进行对比.结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.24％和0.77,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,有较好的分类效果.     

多分类器融合算法研究与应用

分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性.     

多特征主成分分析与声图相结合的海底底质分类

通过提取多种回声特征构造全特征向量,并对全特征向量进行主成分分析,计算出对底质分类贡献率最大的特征组,实现海底底质的分类. 采用两种分类方法对胶州湾实测数据进行比较,可得出下列结论：应用多特征主成分分析与声图相结合的分类结果优于单纯使用声纳图像的分类结果.     

面向对象的无人机影像地物分类

为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息。首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在每一层提取土地利用信息。利用单一尺度分割分类进行对比实验,选取734个样本进行精度验证,研究结果表明：多尺度多层次分割分类的总体分类精度可达84.20%,kappa系数为0.806 2;单一尺度分割分类总体精度仅为77.11%,kappa系数为0.721 4。由此可见,本文研究所采用的数据和区域内的类别的分类精度更高。     

基于LSTM和特征生成的网络流量分类

本文提出了一种将特征生成和长短期记忆（long short term memory,LSTM）模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。     

基于决策树的文本分类研究

本文对决策树数据挖掘方法进行分析和比较,并应用该分类方法对网页文本进行分类,仿真实验结果证明决策树算法在文本分类研究领域有着广阔的应用前景．     

基于粗糙集理论文本分类规则的优化方法

文本分类规则的提取和优化是衡量文本分类系统适应性能和分类能力的主要指标．在基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统中,结合粗集理论及不完备信息系统理论,提出了分类规则的提取和优化方法,通过实验和分析,产生用户满意的约简规则,从而能够快捷迅速地指导新文本的分类,提高系统的适应性能和分类能力．     

对“美声”“民族”“通俗”三种唱法分类的探讨和思考

由于人们长期以来的审美习惯，造成了对三种唱法的习惯认可，但随着时间的推移，它将会有碍于我国声乐艺术的发展。事实说明，划分三种唱法是不科学的。其实唱法只有一个，即：科学的唱法，而不存在有类别的区分。