应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

《中图法》与中国特色

《中图法》是一部具有中国特色的、符合中国国情的学科发展简史。它的指导思想和中国的社会制度及执政党的理念有密切联系。它的学科分类和历次修订都是在这一框架下完成的。探讨这一特点,对今后修订《中图法》有一定的借鉴作用。     

一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念上发现强关联规则中的不足，提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大似然分类自组织特征网络（MAXNET）聚类过程，利用自下而上聚合层次聚类方法，对有畸变的二值化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中，与任务相关的交易数据集进行了分析，描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比较，表明了该方法的有效性．     

人工神经网络技术在矿区土地复垦中的应用

针对中国土地复垦起步晚，新技术与新理论应用较少的问题，研究利用人工神经网络来辅助土地复垦的决策。介绍了利用自组织映射神经网络的自动分类功能对进行矿区土地复垦条件分类，为因地制宜地采取复垦措施提供依据。然后，基于BP神经网络，选取评价因子，通过对已有经验的学习，对复垦土地适宜性进行评价，并与传统的方法相比较，研究结果表明，利用人工神经网络辅助矿区土地复垦决策是可行的。     

煤层气的富集成藏类型初探

通过对煤层气赋集成藏因素和机理的分析，结合煤层气勘探中有煤层却没有煤层气赋集，有煤层气赋集未必是勘探的有利选区等地质认识，探讨了煤层气藏的概念，并根据煤层气藏的成因和构造形态对煤层气藏类型进行了详细划分，共划分了8种煤层气藏类型，包括了目前所有已经发现煤层气藏类型。并认为只有在含气饱和度较高的煤层气藏，且具有较高的渗透率，才能成为煤层气勘探的有利区块。     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

基于主题加权LDA模型的情感分类方法

针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7%～8.1%,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果.     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.