Multi-label dimensionality reduction and classification with extreme learning machines

In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gradually becomes a hot research point in recent years. Much attention has been paid to the research of multi-label classification algorithms. Considering the fact that the high dimensionality of the multi-label datasets may cause the curse of dimensionality and wil hamper the classification process, a dimensionality reduction algorithm, named multi-label kernel discriminant analysis （MLKDA）, is proposed to reduce the dimensionality of multi-label datasets. MLKDA, with the kernel trick, processes the multi-label integrally and realizes the nonlinear dimensionality reduction with the idea similar with linear discriminant analysis （LDA）. In the classification process of multi-label data, the extreme learning machine （ELM） is an efficient algorithm in the premise of good accuracy. MLKDA, combined with ELM, shows a good performance in multi-label learning experiments with several datasets. The experiments on both static data and data stream show that MLKDA outperforms multi-label dimensionality reduction via dependence maximization （MDDM） and multi-label linear discriminant analysis （MLDA） in cases of balanced datasets and stronger correlation between tags, and ELM is also a good choice for multi-label classification.     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。     

从《地理哲学》看白眉初的地理观

白眉初是我国从古代地理常识向新时代的科学地理学过渡阶段,大力传播地理学知识,承前启后的启蒙者之一。《地理哲学》是代表其地理思想的重要著作。从该著作中可以看到,白眉初坚持地理学的自然科学学科属性,并认为地理学具有"理体文用"的特点;同时,他认为地理学是一门具有宏观性、变化性、时效性和很强教育功能的学科,主张从人地关系视角进行地理学研究。白眉初《地理哲学》中的许多思想均具有很强的现实意义。     

二郎山的故道

自然生态的分界在四川盆地和青藏高原横断山系之间,有一条狭长的过渡带,即川西边缘邛崃山脉南段余脉的中山丘陵,再往西行就是位于青藏高原第一道屏障夹金山脉上的二郎山,在东西距离不到100公里的范围内,海拔从近500米陡升至3000—5000米,构成了我国地理格局中第二台阶向第三台阶的过渡带,     

4位大陆学者获得国际科技奖励

中国科学院院士、中国科学院地理科学与资源研究所孙鸿烈研究员因在中国生态系统网络建设和青藏高原研究方面做出的突出贡献荣获2009年度艾托里·马约拉纳．伊利斯科学和平奖。艾托里·马约拉纳-伊利斯科学和平奖是由意大利西西里议会于1990年设立,旨在纪念诞生于西西里岛的意大利物理学家艾托里·马约拉纳,获奖人由世界科学家联合会选举产生。     

高师综合理科教育专业中地理课程内容体系构建的思考

地理课程是综合理科教育专业中主干课程,其内容体系须根据本专业的特点来构建.本文对地理课程的内容体系构建依据做了说明,阐述了地理内容应有所选择以及增加地理实验内容,同时对将来地理课程内容体系的发展完善进行了探讨.     

地方文献资料的收集整理与利用

<正>所谓地方文献,是指有关一个地区的历史、地理、社会、政治、经济、自然资源、科学技术、文教卫生等的各种资料而言,凡是和这一地区有联系的资料,不管其出版地在哪里,一概视为地方文献。地方文献的搜集收藏管理与利用对研究本地方历史、地理、社会、政治、经济、自然资源、科学技术、文化等的演变与发展具有重要的现实意义和历史意义。     

地方高师院校自然地理实习基地建设现状与对策

自然地理实习是地理科学专业重要的课程实习环节,在培养学生的实践和创新能力方面至关重要.但自然地理实习依托实习的基地在建设方面存在基地数量少、相关配套设施不完善、实习指导教材不系统及基地利用率低等问题,并针对存在的问题,从提升实习效果、人身安全出发提出了一系列措施,为学生自然地理实习提供了保障,也为实习基地的进一步完善提...     

基于PCA和GWR的作物需水量空间分布估算

综合考虑宏观地形因子、微观地形因子、气象因子等对作物需水量的影响,将主成分分析(PCA)和地理加权回归(GWR)方法相结合进行华北地区冬小麦作物需水量空间分布的估算,根据主要影响因子和回归系数的空间变化规律,分析探讨华北地区冬小麦需水量空间分布特征及其形成原因.结果表明:应用PCA方法对影响因子进行处理,可以有效消除各影响因子的共线性,GWR方法的回归系数在空间上呈现较强的变异性,可以更好地解释影响因子对作物需水量影响的空间差异.提出的方法多项评价指标均优于目前常用的克里格方法,可有效地揭示不同空间位置不同影响因素对作物需水量的影响,提供影响因子突变地区更多的细节信息,对区域作物需水的估算具有一定的借鉴意义.