3S技术在土地利用调查中的应用

基于无人机遥感图像的分类精度和高分辨率的图像特征,得出面向对象的遥感影像分类方法,即应用无人机遥感技术进行土地利用的快速详查信息提取。运用GIS技术,着重研究土地利用数据库的建立方法及构建过程,通过该数据库构建的时空模型,可有效地避免数据冗余问题,建立的数据库还可实现土地的详查追溯,通过图像的层次叠加获取历史土地详查的全区土地信息。     

BP神经网络在企业财务预警中的应用

根据预警系统体系指标的要求,对企业财务预警指标进行了筛选。采用BP神经网络预测与Adaboost算法相合的分析方法,对采集的样本数据建立了强分类器并进行了分类误差分析研究,完成了公司财务预警系统分析。结果表明:用BP_Adaboost分类算法建立的强分类器的分类误差率低于仅用BP算法建立的弱分类器的分类误差率,此法具有可行性和一定的计算精度,能为企业财务预警提供一定的理论指导。     

城市驾驶员分类指标研究

城市驾驶员是交通系统的重要组成部分,了解其分类有利于更好的进行驾驶行为的研究。本文以南京市城市驾驶员为例,通过实际问卷调查,并运用数理统计方法对城市驾驶员的分类进行研究,提出了城市驾驶员的分类指标及各指标的权重比例。在个人属性、驾驶技术和驾驶行为三个一级指标中,个人属性权重比例最大,即其在城市驾驶员的分类中极为重要,对城市驾驶员实际驾驶影响较大。研究结果为城市驾驶员分类别的深入研究提供了理论依据和科学方法。     

危岩稳定性定量评价研究

危岩稳定分析方法很多,基于静力平衡的定量分析方法由于具有成熟的理论基础,给出确定的稳定系数,是目前危岩稳定性评价和防治设计的主要方法,但静力平衡的定量分析方法有其自身的局限性。针对静力平衡定量分析方法存在的问题,在充分考虑危岩特征、静水压力和地震力的基础上,对不同类型,不同主控结构面组合危岩稳定性,研究得出了孤立式、软弱基座式、楔块式、倾倒式、贴坡式和悬挂式等不同类型危岩的稳定系数计算方法,并根据稳定系数对危岩进行分级。利用研究的计算方法对典型危岩稳定性进行了计算与分级,结果表明与实际情况一致。所得成果为     

基于资质目标的国际化验船师培训体系

针对国际验船师的培训要求,结合中国船级社实际,将资质管理和目标管理结合,总结基于资质目标的培训体系的模型构建和实施情况。根据资质理论和模型构建方法,建立GBTS资质体系和相应的培训大纲,并规定了对应理论模块(76个)、培训学时、实践要求(697个)、评估要求等,涵盖了强制性要求、管理要求、技能要求。将基于资质的培训体系和目标管理相结合,更能促进验船师专业化职业生涯的规划和发展。     

一种基于知识网络血缘关系的网页分类方法

网页内容分析及分类方法作为用户行为分析、兴趣识别、舆情分析等上层应用的底层核心技术逐渐成为学术界乃至工业界的热点。针对基于标签数据建立机器学习模型的传统网页分类算法已经无法适应移动互联网时代海量数据的迭代更新需求的问题,文中提出一种基于知识网络血缘关系的非监督页面分类方法。该方法以维基中文知识库作为知识网络,标定少量网络上层基础词汇和网络热词的类目体系,利用知识网络的传递性来遍历计算所有节点关键词的类目属性。文章根据中文知识网络特有的文本相似度提出血缘关系算法和相似度提权函数。实验表明这种方法能够有效地提高基于知识网络的中文分类效果。     

Visual landscape classification in the coastal strip of Santander (Spain)

Abstract

The coastal landscape in Santander, Spain, is analyzed in terms of landscape quality and fragility (or vulnerability). Quality is intended to indicate those areas of major landscape value for conservation purposes. Fragility is utilized to detect areas which could easily deteriorate if certain human activities are carried out. The authors’ study has three clearly differentiated phases. In the first, landscape units are defined and mapped. In the second, units are classified by computerized techniques and grouped according to significance. In the third phase, the true significance of the groups is interpreted. A mountainous, coastal zone in northern Spain was chosen for this study. Landscape units were determined by visual criteria with strong topographical bias. The area covered by each unit is that visible to an observer situated approximately in its center. Each unit is represented by certain biophysical and visual variables. Data were subjected to clustering analysis on the basis of using three ad casum defined “distances.”; The first distance gives unit classifications grouped according to similarity or proximity of their characteristic variables. In this case, inventory data only are used, no subjective value judgments were introduced in the process. Value judgments are made at the end on the resulting groupings of units. Two other distance classifications are determined by the similarity or proximity of the units making up each group according to the landscape quality and fragility values of each unit. In these latter cases, classification is influenced by value judgments introduced at the beginning of the process. These procedures are more subjective but give more congruent results. With each mathematical distance configuration, an analysis is made of the variables shown to be most representative and which have, therefore, shown greatest discriminatory power in selecting final groups. Finally, the different possibilities of the above techniques are discussed as well as their potential generalization to other fields demanding the treatment of qualitative landscape variables.     

基于分类决策树的城市内部迁居人群通勤时间预测模型

针对迁居个体长距离、长时间的通勤现象，以南京迁居人群通勤出行多源数据为基础，综合考虑迁居人群个人家庭属性、迁居属性、建成环境属性及通勤属性，建立迁居人群通勤时间多元线性回归模型，分析各属性对通勤时间的影响. 结合多元线性回归和Logistic 回归确定决策树模型入选变量和通勤时间离散值，利用C4.5 算法建立迁居人群通勤时间决策树，以决策树结构揭示不同背景下迁居个体通勤时间模式特征. 结果显示，相较于个人家庭属性，职住同区、通勤出发时刻、住房类型、通勤距离、通勤方式及社区至主干道的便捷程度对迁居个体通勤时长的影响更为显著，侧面反映社区微观建成环境优化政策更利于提升迁居个体通勤效率.     

基于SVM的相关反馈图像分类和检索方案

图像获取和存储技术的进步可以获得包含大量有用信息的图像数据,在传统的图像分类和检索方案中,图像的低级视觉特征和高级概念之间存在着较大的语义间隔,导致图像的分类和检索效果不佳.针对该问题,提出了一种基于SVM相关反馈的图像分类和检索方案.该方案通过缩窄图像的领域,利用机器学习方法建立图像类的模型,并使用一种优化的SVM相关反馈图像检索方法学习图像的类别,将学习到的模型用于图像的分类和检索.实验结果表明,此方案能够高效的检索出较多相关图像,并对其进行有效分类.     

三轴AMR 车辆检测器的车型分类设计实现

随着城市机动车数量的不断增加,城市交通向智能交通方向的快速发展,传统 的车辆检测器已经不能满足智能交通对交通状况反映的要求. 车辆检测器的车型分类功 能成为检测器发展的趋势,针对目前AMR 车辆检测器弱化车型结构对磁场强度影响的 问题,设计了一种新型的AMR 车型识别检测器.单个检测器可以采集三个方向地磁变化 量,结合一个高精度的时间模块,可以获得磁场强度在立体三维空间的变化,丰富了采集 信息.通过比较常见的车型分类算法优缺点,采用DAG-SVM 进行车型分类. 实验测试的 结果表明,该检测器可以有效地对车辆进行分类.