Multiscale modeling for classification of SAR imagery using hybrid EM algorithm and genetic algorithm

A novel method that hybridizes genetic algorithm (GA) and expectation maximization (EM) algorithm for the classification of synthetic aperture radar (SAR) imagery is proposed by the finite Gaussian mixtures model (GMM) and multiscale autoregressive (MAR) model. This algorithm is capable of improving the global optimality and consistency of the classification performance. The experiments on the SAR images show that the proposed algorithm outperforms the standard EM method significantly in classification accuracy.     

车载移动测量系统分类及关键技术探讨

本文着重介绍了车载移动测量系统的分类和关键技术,并说明了该系统目前的主要应用领域和未来研究重点。     

水质模型研究进展综述

本文就目前水质模型历史发展阶段的划分方法进行总结,同时按不同分类标准对水质模型进行详细的分类。最后较详细地对国内外一维、二维、三雏水质模型研究现状进行分析,并对其存在问题提出建议,为建立和应用水质模型提供更科学更有效的思路和依据。     

GIS技术支持下盘山县农村居民点整治潜力及分级研究

目前,我国农村居民点用地存在土地利用率及容积率低的问题,使农村居民点的集约利用、规模整治问题逐渐成为关注的焦点.本文以辽宁省盘山县13个乡镇为例,在调查及数据统计基础上,采用GIS分析、多因素综合评价及数理统计方法,对盘山县农村居民点整治理论潜力及潜力分级进行测算,并以二调数据为基础,利用多个评价指标对整治潜力进行修正.结果表明:盘山县农村居民点整治潜力较大,约有22.67%的现状农村居民点用地可供整理;不同潜力级别的乡镇应采取相应的整治模式,明确整治时序,Ⅰ级潜力区可通过建立示范区优先整理;Ⅱ级潜力区以向中心村集中和建立"绿带"为主紧随其后;Ⅲ级潜力区应以改变居民传统居住观、土地观为首要任务;Ⅳ级潜力区整治难度最大,可延后进行整治工作.研究得到的潜力分级结果具有可行性,提出的调整方向具有现实指导意义.     

基于元搜索引擎技术的科研项目信息服务系统

本文针对信息技术这一特定领域,提出了一个通过元搜索引擎向特定用户群体一高校教师提供科研项目信息服务的系统,使其可以使用基于关键词的检索、目录式检索以及信息推送服务。该系统通过元搜索引擎提供统一的访问服务,同时利用用户检索行为信息动态反馈其兴趣主题并调整文档聚类结果．因此可有效提高项目信息检索的查准和查全率,更好地帮助用户快速检索到所需的科研项目信息。     

基于OpenGL的双三次B样条曲面分类与实现

首先,根据双三次B样条曲面的定义对双三次B样条曲面按节点向量中的分布情况不同,将其分为均匀的双三次B样条曲面、开放性均匀双三次B样条曲面、分段Bezier双三次B样条曲面、非均匀双三次B样条曲面4种类型,同时阐述了4种类型按控制点和节点向量对曲面控制的优缺点。然后,利用OpenGL中给定的函数从向量间距确定,双三次B样条网格特征定义到双三次B样条曲面的接口函数使用,完成上述各类双三次B样条曲面的绘制。     

对《中国图书馆分类法》（第5版）有关问题的探讨

指出了《中国图书馆分类法》第5版A类由于缺漏＂马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东、邓小平部分著作写作年代表＂而带来的不便以及J292.2类在类目设置上的不足,并提出了一些看法和建议。     

基于PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。     

基于纹理的面向对象分类的稀土矿开采地信息提取

原地浸矿法和池浸法/原地堆浸法(非原地浸矿法)是江西省稀土矿开采常用的方式。以江西省定南县为研究区,根据稀土矿开采方式和特点,采用面向对象分类的方法,结合纹理信息、面积大小及上下文关系等特征,对研究区2010年的ALOS影像进行稀土矿开采地的信息提取,有效区分了原地浸矿法和非原地浸矿法开采区,且两者的总体精度高达85%。并采用回溯法提取了2001年的稀土矿开采地的信息。最后根据稀土矿区分布图,对稀土矿开采现状以及2001—2010年的十年开采变化情况进行了分析。该研究可为该区域及相关矿产资源开采区的环境遥感监测提供数据支持和技术借鉴。     

基于进化编程的分类方法研究与应用

随着人们生产和搜集数据的能力大幅度提高,迫切需要找到从现有数据库系统/广域网的大量数据中提取知识的手段。因此产生了基于数据库与数据仓库系统的数据挖掘方法与技术,其中分类是数据挖掘中一个重要的分析过程。文中阐述了数据挖掘的相关概念、方法,并介绍了遗传编程相关理论,提出了基于进化编程的分类算法,将遗传编程的思想运用于数据挖掘的分类方法中,最后,结合实例给出了实验数据。