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151.
浮游植物是海洋生态系统的初级生产者.对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作.传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数.为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要,解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题,至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究.包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法,基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法.基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法,基于细胞基因系列的分子探针法等.本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述.认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术,由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点,是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法,将有很好的应用前景. 相似文献
152.
尚凤军 《东南大学学报(自然科学版)》2006,(Z1)
为了提高查找效率,在无冲突哈希查找算法和Grid of Tries算法的基础上提出了一种基于无冲突哈希和多比特Trie树(NHMT)的IP分类算法.该算法的核心有3部分:哈希函数的构造,主要是采用基于目的端口和协议两域构造哈希函数,使得在最坏情况下完全避免了空间爆炸问题;在Grid of Tries算法的基础上,对Grid of Tries算法改造成修剪的Trie树和多比特Trie树,以减少空间复杂度;在无冲突哈希查找算法的基础上扩展一层用于存放源端口号(或范围),扩展后一般要提高算法的时间复杂度,要通过引入多比特Trie树的方法进行解决.对于空间复杂度方面与无冲突哈希查找算法比较,一般情况下不增加空间复杂度.通过仿真,当对10 000条规则进行包分类时,该算法的分类速度可以达到1 Mbit/s,所消耗的最大内存为8.2 MB. 相似文献
153.
154.
一种基于序列挖掘的分类系统框架 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效地对序列数据进行分类,提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS).先采用一套约束和裁减策略,为每个分类挖掘频繁序列模式,并将其转换为分类序列规则(CSR);再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器.SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类,可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类.实验结果表明,对于序列类型的数据的分类,SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度. 相似文献
155.
根据Web文档分类与人工神经网络理论,设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足,提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明,用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性,有效地提高了分类的正确率。 相似文献
156.
一种新型决策树属性选择标准 总被引:7,自引:0,他引:7
讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准,提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序,然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树,并抽取出规则。与传统的决策树数据分类方法相比,此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性,增强决策树的抗干扰能力,并提高规则的预测精度。 相似文献
157.
阳蝇属迄今在全世界已知400余种,本文报告了阳蝇属的属征、生物学及分类概况.在已有标本采集记录和资料的基础上,讨论了我国阳蝇属已知种的区系分布特点.结果表明我国阳蝇属种类极其丰富,已知176种,约占世界阳蝇已知种数的44%;在世界动物地理区划中,古北界种81种,东洋界种73种,古北和东洋界共同种13种,全北界种9种;在我国动物地理区划中,西南区、华北区和东北区的种类最为丰富;在我国已知的阳蝇中有140种为地方性种. 相似文献
158.
基于语义距离的模糊信息分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。 相似文献
159.
福建沿海多板类齿舌形态的比较研究 总被引:4,自引:2,他引:4
多板纲(Polyplacophora)在软体动物的系统分类中具有重要的地位.应用10%NaOH溶液烧煮齿舌部获得可清晰观察的舌齿带的方法,对福建沿海7种常见多板类软体动物的齿舌(radula)形态作了详细的比较研究,结果表明,多板类齿舌上每一横列舌齿恒为17枚,对称排列,其中以内侧齿端部形态的种间差异显著,在系统分类上具有重要意义.在国内首次根据多板类软体动物的齿舌形态差异及外部形态特征编制福建沿海多板类软体动物分类检索表,并提出与传统分类不同的观点. 相似文献
160.
基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好. 相似文献