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基于GIS的中国2大草地分类系统类的兼容性分析 预览
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作者 柳小妮 张德罡 +5 位作者 王红霞 任正超 韩天虎 孙斌 潘冬荣 王波 《草业学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1-18,共18页
以植被-生境学分类(vegetation-habitat classification system of grassland,VHCS)方法为基础的定性的中国草地分类系统,以及定量的气候-土地-植被综合顺序分类系统(comprehensive and sequential classification system of grassland,... 以植被-生境学分类(vegetation-habitat classification system of grassland,VHCS)方法为基础的定性的中国草地分类系统,以及定量的气候-土地-植被综合顺序分类系统(comprehensive and sequential classification system of grassland,CSCS)是我国常用的2大草地分类系统。在实际应用中,因"草原"和"草地"概念的重叠、混淆和交叉,以及定性分类和定量分类的差异,造成了操作上的困扰,研究结果亦不便相互交流。本研究通过2大系统一级单位-"类"的分类指标、名称和属性的对比,分析了2个系统"类"的兼容性,建立了两者间的对应关系,并利用基本同期的CSCS分类图和数字化的中国草地资源图(VHCS),以内蒙古自治区和甘肃省为例,在ArcGIS平台上进行了验证分析。研究结果表明:1)以广义草原或草地概念为基础的CSCS是一个大系统,兼容了以中国为例的VHCS分类系统;2)兼容VHCS的CSCS的类,两者在分类指标、名称和属性方面均能达到统一;3)空间叠置分析表明,若不考虑森林和非地带性类,内蒙古和甘肃区域2个分类系统分类结果的兼容性分别达到61.4%和61.1%;有差异的区域,基本上表现出草地实际调查结果(VHCS)是比原生潜在草地(CSCS)在更恶劣气候条件下的低分类级别的草地类,说明人为干扰已超过了原生草地生态系统的生存阈限,导致草地逆行演替;4)对CSCS与VHCS分类结果的对比分析研究,可科学地揭示人为干扰下草地的演替状态,并明确草地恢复和重建的目标。 展开更多
关键词 草地 分类 综合顺序分类系统 植被-生境学分类系统 兼容性
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三代EPR核电站核安全机械承压设备分级体系探讨 预览
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作者 李艳东 宋玉军 《现代工业经济和信息化》 2019年第6期130-133,共4页
以三代EPR核电站为列,通过核安全机械承压设备分级体系研究,旨在分析EPR核电站分级体系的特点,同时对比其他核电站分级情况,为后续核电站核安全机械承压设备分级设计提供帮助。
关键词 核电站 分级 安全功能 核承压设备 核安全分级
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Locality preserving fusion of multi-source images for sea-ice classification 预览
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作者 Zhiqiang Yu Tingwei Wang +2 位作者 Xi Zhang Jie Zhang Peng Ren 《海洋学报:英文版》 SCIE CAS CSCD 2019年第7期129-136,共8页
We present a novel sea-ice classification framework based on locality preserving fusion of multi-source images information.The locality preserving fusion arises from two-fold,i.e.,the local characterization in both sp... We present a novel sea-ice classification framework based on locality preserving fusion of multi-source images information.The locality preserving fusion arises from two-fold,i.e.,the local characterization in both spatial and feature domains.We commence by simultaneously learning a projection matrix,which preserves spatial localities,and a similarity matrix,which encodes feature similarities.We map the pixels of multi-source images by the projection matrix to a set fusion vectors that preserve spatial localities of the image.On the other hand,by applying the Laplacian eigen-decomposition to the similarity matrix,we obtain another set of fusion vectors that preserve the feature local similarities.We concatenate the fusion vectors for both spatial and feature locality preservation and obtain the fusion image.Finally,we classify the fusion image pixels by a novel sliding ensemble strategy,which enhances the locality preservation in classification.Our locality preserving fusion framework is effective in classifying multi-source sea-ice images(e.g.,multi-spectral and synthetic aperture radar(SAR)images)because it not only comprehensively captures the spatial neighboring relationships but also intrinsically characterizes the feature associations between different types of sea-ices.Experimental evaluations validate the effectiveness of our framework. 展开更多
关键词 SEA-ICE CLASSIFICATION MULTI-SOURCE image FUSION ensemble CLASSIFICATION
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基于2017版《医疗器械分类目录》扩展医用耗材分类与编码的探究 预览
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作者 胡通海 樊红彬 靳颉 《中国医学装备》 2019年第6期118-121,共4页
目的:探究适于大型公立医院的医用耗材分类与编码模式,为医用耗材使用监管和评审准入提供数据支撑。方法:通过文献研究和相关政策法规研习,借鉴2017版《医疗器械分类目录》医用耗材分类与编码,采取纯数字顺序码形式,由《医疗器械分类目... 目的:探究适于大型公立医院的医用耗材分类与编码模式,为医用耗材使用监管和评审准入提供数据支撑。方法:通过文献研究和相关政策法规研习,借鉴2017版《医疗器械分类目录》医用耗材分类与编码,采取纯数字顺序码形式,由《医疗器械分类目录》的三级分类码(第1~6位)扩展出四级分类码(第7~8位)、管理类别码(第9位)、专科维度码(第10~12位)和医用材料类别码(第13~16位)组成医用耗材编码,缺省值为0。结果:建立适于大型公立医院医用耗材分类编码的16位编码模型,为大型公立医院医用耗材相关从业者提供具有操作性的分类与编码方法。结论:基于《医疗器械分类目录》的医用耗材分类与编码模式,能较好满足大型公立医院医用耗材监管要求,具有可行性与适切性。 展开更多
关键词 医用耗材 分类 编码 公立医院 医疗器械分类目录
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基于分类思想的知识自我获取和自我更新技能提升途径研究 预览
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作者 连宇江 冯磊 +2 位作者 孙琳 赵军亮 樊长军 《情报探索》 2019年第9期1-6,共6页
[目的/意义]旨在探索知识自我获取和自我更新的技能提升途径。[方法/过程]检索国内相关文献,分析国内研究动态,阐述分类与知识自我获取和自我更新的关系,分析知识自我获取和自我更新存在的问题,提出最终技能提升途径。[结果/结论]从知... [目的/意义]旨在探索知识自我获取和自我更新的技能提升途径。[方法/过程]检索国内相关文献,分析国内研究动态,阐述分类与知识自我获取和自我更新的关系,分析知识自我获取和自我更新存在的问题,提出最终技能提升途径。[结果/结论]从知识的概念获取、知识的特征获取、知识的功能获取、知识的性质获取和知识的相关性获取5个方面提出知识自我获取和自我更新的技能提升途径。 展开更多
关键词 分类 知识分类 知识自我获取 知识自我更新
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论方剂的分类
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作者 赵则阔 李春晖 +3 位作者 杨具洁 冯沛之 都广礼 霍莉莉 《广州中医药大学学报》 CAS 2019年第5期746-751,共6页
通过分析方剂分类的目的、历代方剂分类方法、目前《方剂学》教材中方剂分类存在的问题等,对优化方剂分类提出了设想。认为目前的《方剂学》多遵循清代汪昂《医方集解》的综合分类法,这种分类方法具有笼统、不同章节的同类方剂相互交叉... 通过分析方剂分类的目的、历代方剂分类方法、目前《方剂学》教材中方剂分类存在的问题等,对优化方剂分类提出了设想。认为目前的《方剂学》多遵循清代汪昂《医方集解》的综合分类法,这种分类方法具有笼统、不同章节的同类方剂相互交叉错杂、分类语言描述不准确等不足,故应对《方剂学》中的方剂分类进行优化,以更有利于教学、科研和临床。提出了八法(汗、吐、下、和、温、清、消、补)为纲、祛邪方单列、气血痰方单列、固涩方单列、神志方单列、痈疡方单列和外用方单列的分类方法,此种方剂分类方法将便于人们对方剂类别进行系统的认识和把握,可使方剂分类更好地落实于临床应用。 展开更多
关键词 方剂 分类 综合分类法 八法为纲
《说文解字》亦声字的归部理据探析 预览
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作者 牛琼琼 《陇东学院学报》 2019年第1期39-43,共5页
亦声字的归部主要受部首体系和部内字编排体例的制约。其归部有些是因为其亦声偏旁不是《说文》的部首,而只能取其义符归部;当亦声字多个义符都为《说文》部首时,选哪个义符归部,主要由“以类相从”的原则来决定。“以类相从”是《说文... 亦声字的归部主要受部首体系和部内字编排体例的制约。其归部有些是因为其亦声偏旁不是《说文》的部首,而只能取其义符归部;当亦声字多个义符都为《说文》部首时,选哪个义符归部,主要由“以类相从”的原则来决定。“以类相从”是《说文》多义符合体字选取恰当义符归部的基本原则。 展开更多
关键词 亦声字 归部 以类相从 归部原则
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A new distributed feature selection technique for classifying gene expression data
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作者 Sarah M.Ayyad Ahmed I.Saleh Labib M.Labib 《生物数学学报:英文版》 2019年第4期79-109,共31页
Classification of gene expression data is a pivotal research area that plays a substantial role in diagnosis and prediction of diseases. Generally, feature selection is one of the extensively used techniques in data m... Classification of gene expression data is a pivotal research area that plays a substantial role in diagnosis and prediction of diseases. Generally, feature selection is one of the extensively used techniques in data mining approaches, especially in classification. Gene expression data are usually composed of dozens of samples characterized by thousands of genes. This increases the dimensionality coupled with the existence of irrelevant and redundant features. Accordingly, the selection of informative genes (features) becomes difficult, which badly affects the gene classification accuracy. In this paper, we consider the feature selection for classifying gene expression microarray datasets. The goal is to detect the most possibly cancer-related genes in a distributed manner, which helps in effectively classifying the samples. Initially, the available huge amount of considered features are subdivided and distributed among several processors. Then, a new filter selection method based on a fuzzy inference system is applied to each subset of the dataset. Finally, all the resulted features are ranked, then a wrapper-based selection method is applied. Experimental results showed that our proposed feature selection technique performs better than other techniques since it produces lower time latency and improves classification performance. 展开更多
关键词 Feature selection gene expression dimensionality reduction MICROARRAY data CLASSIFICATION DISTRIBUTED learning MATHEMATICS Subject CLASSIFICATION
New metastatic lymph node classification for early gastric cancer should differ from those for advanced gastric adenocarcinoma:Results based on the SEER database 预览
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作者 Jian-Xian Lin Jun-Peng Lin +9 位作者 Ping Li Jian-Wei Xie Jia-Bin Wang Jun Lu Qi-Yue Chen Long-Long Cao Mi Lin Ru-Hong Tu Chao-Hui Zheng Chang-Ming Huang 《世界临床病例杂志》 2019年第2期145-155,共11页
AIM To establish an appropriate N classification system for early gastric cancer(EGC).METHODS Data from 10714 patients who underwent radical gastrectomy between 1988 and 2011 were retrieved from the National Cancer In... AIM To establish an appropriate N classification system for early gastric cancer(EGC).METHODS Data from 10714 patients who underwent radical gastrectomy between 1988 and 2011 were retrieved from the National Cancer Institute’s Surveillance,Epidemiology,and End Result database.The overall survival(OS)based on the eighth edition and new tumor lymph node metastasis(TNM)staging systems were compared,and the analysis was repeated in an external validation set from the Fujian Medical University Union Hospital database.RESULTS There were no significant differences in OS between N1 and N2 cancers or between N3a and N3b cancers in cases of EGC.The X-tile program identified that the new staging system for EGC consisted of T1N0,T1N1’[1-6 metastatic lymph nodes(LNs)],and T1N2’(≥7 metastatic LNs).Compared with the eighth edition of the TNM staging system,the OS of patients in T1N1’stage was similar to that of patients with stage IIA disease,whereas the OS of patients in T1N2’stage was similar to that of patients with stage IIB disease.The new TNM staging system exhibited a slightly lower Akaike Information Criterion value and higher χ^2 and c-statistic compared with the eighth edition of the TNM classification system.Similar results were found in the external validation dataset from the external validation set.CONCLUSION We have developed an optional new TNM staging system with a better predictive ability that can be used to accurately predict the 5-year OS of patients with EGC. 展开更多
关键词 Early gastric cancer GASTRECTOMY Tumor LYMPH NODE METASTASIS CLASSIFICATION N CLASSIFICATION LYMPH NODE Prognosis
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艺术品修复图书分类探讨 预览
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作者 郭淑慧 《图书馆理论与实践》 CSSCI 2019年第3期61-64,共4页
当前艺术品修复类图书分类较为混乱。通过调查当前的分类情况,认为主要原因在于《中国图书馆分类法》(第五版)关于艺术品修复类目的设置不成体系,概念的交叉重叠、必要类目的缺失,导致编目时缺乏明确的依据。建议结合当前的分类以及艺... 当前艺术品修复类图书分类较为混乱。通过调查当前的分类情况,认为主要原因在于《中国图书馆分类法》(第五版)关于艺术品修复类目的设置不成体系,概念的交叉重叠、必要类目的缺失,导致编目时缺乏明确的依据。建议结合当前的分类以及艺术学科的发展情况,对《中国图书馆分类法》(第五版)艺术品修复类目进行调整,增设必要类目,构建清晰完整的分类体系。 展开更多
关键词 艺术品 修复 分类 中图法 修订
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《说文》会意字“义有所重”归部条例检讨 预览
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作者 刘忠华 《青海师范大学学报:哲学社会科学版》 2019年第3期133-139,共7页
“义有所重”说认为会意字的义符(偏旁)有轻重主从之别,《说文》是按字义所重,选择义符进行归部的.“义有所重”说的着眼点是字义与偏旁的关系,而相当一部分会意字的偏旁并无主次轻重之别,《说文》对这类字的归部处理与“所重”无关.实... “义有所重”说认为会意字的义符(偏旁)有轻重主从之别,《说文》是按字义所重,选择义符进行归部的.“义有所重”说的着眼点是字义与偏旁的关系,而相当一部分会意字的偏旁并无主次轻重之别,《说文》对这类字的归部处理与“所重”无关.实际上,被段玉裁认为是按“所重”归部的字例,除个别例外,都是根据字与字之间的意义关系,按照“以类相从”的原则归部的.会意字归部的通例是“以类相从”而非“义有所重”.考察《说文》会意字的归部,应该着眼于字与字(包括部首字与所辖字)之间的关系,抓住与会意字一起归部的一组字的字义关系及共同字义特点. 展开更多
关键词 会意字 义符 义有所重 归部 以类相从
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Multiple Deep-Belief-Network-Based Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images
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作者 Atif Mughees Linmi Tao 《清华大学学报自然科学版(英文版)》 EI CAS CSCD 2019年第2期183-194,共12页
A deep-learning-based feature extraction has recently been proposed for HyperSpectral Images (HSI) classification.A Deep Belief Network (DBN),as part of deep learning,has been used in HSI classification for deep and a... A deep-learning-based feature extraction has recently been proposed for HyperSpectral Images (HSI) classification.A Deep Belief Network (DBN),as part of deep learning,has been used in HSI classification for deep and abstract feature extraction.However,DBN has to simultaneously deal with hundreds of features from the HSI hyper-cube,which results into complexity and leads to limited feature abstraction and performance in the presence of limited training data.Moreover,a dimensional-reduction-based solution to this issue results in the loss of valuable spectral information,thereby affecting classification performance.To address the issue,this paper presents a Spectral-Adaptive Segmented DBN (SAS-DBN)for spectral-spatial HSI classification that exploits the deep abstract features by segmenting the original spectral bands into small sets/groups of related spectral bands and processing each group separately by using local DBNs.Furthermore,spatial features are also incorporated by first applying hyper-segmentation on the HSI.These results improved data abstraction with reduced complexity and enhanced the performance of HSI classification.Local application of DBN-based feature extraction to each group of bands reduces the computational complexity and results in better feature extraction improving classification accuracy.In general,exploiting spectral features effectively through a segmented-DBN process and spatial features through hyper-segmentation and integration of spectral and spatial features for HSI classification has a major effect on the performance of HSI classification.Experimental evaluation of the proposed technique on well-known HSI standard data sets with different contexts and resolutions establishes the efficacy of the proposed techniques, wherein the results are comparable to several recently proposed HSI classification techniques. 展开更多
关键词 HYPERSPECTRAL image CLASSIFICATION SEGMENTATION deep BELIEF network support vector machine
小数据样本深度迁移网络自发表情分类
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作者 付晓峰 吴俊 牛力 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期753-761,共9页
目的相较于传统表情,自发表情更能揭示一个人的真实情感,在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。由于自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性,因此数据样本较少。为判别自发表情的种类,结合在越来越多的场景得到广泛应用的神经... 目的相较于传统表情,自发表情更能揭示一个人的真实情感,在国家安防、医疗等领域有巨大的应用潜力。由于自发表情具有诱导困难、样本难以采集等特殊性,因此数据样本较少。为判别自发表情的种类,结合在越来越多的场景得到广泛应用的神经网络学习方法,提出基于深度迁移网络的表情种类判别方法。方法为保留原始自发表情图片的特征,即使在小数据样本上也不使用数据增强技术,并将光流特征3维图像作为对比样本。将样本置入不同的迁移网络模型中进行训练,然后将经过训练的同结构的网络组合成同构网络并输出结果,从而实现自发表情种类的判别。结果实验结果表明本文方法在不同数据库上均表现出优异的自发表情分类判别特性。在开放的自发表情数据库CASME、CASMEⅡ和CAS(ME)~2上的测试平均准确率分别达到了94.3%、97.3%和97.2%,比目前最好测试结果高7%。结论本文将迁移学习方法应用于自发表情种类的判别,并对不同网络模型以及不同种类的样本进行比较,取得了目前最优的自发表情种类判别的平均准确率。 展开更多
关键词 自发表情 迁移学习 分类 神经网络 同构网络
统一境内第二类医疗器械技术审评的解决方案 预览
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作者 齐伟明 朱文武 《中国医疗器械杂志》 2019年第1期48-50,62共4页
2017年10月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》,明确要求统一第二类医疗器械审评标准,逐步实现国家统一审评。根据该要求,该文首先介绍国外医疗器械审评制度的优缺点,其次介绍... 2017年10月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》,明确要求统一第二类医疗器械审评标准,逐步实现国家统一审评。根据该要求,该文首先介绍国外医疗器械审评制度的优缺点,其次介绍我国医疗器械技术审评概况,包括机构设置及当前技术审评中存在的问题,并着重分析问题产生的原因。最后借鉴国外经验,并结合我国医疗器械审评实际,对如何实现我国第二类医疗器械统一审评提出建议。 展开更多
关键词 审评标准 质量管理体系 数据共享 分类界定 统一审评
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中东地区巨厚强非均质碳酸盐岩储层分类与预测——以伊拉克W油田中白垩统Mishrif组为例
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作者 刘航宇 田中元 +3 位作者 刘波 郭睿 石开波 叶玉峰 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期677-691,共15页
巨厚碳酸盐岩储层是中东波斯湾盆地发育较普遍的一类储层,受控于复杂原生沉积-次生成岩改造作用,储层岩石类型与孔隙结构复杂、非均质性极强,严重制约着巨厚油藏注水开发采收率的提高。以伊拉克W油田中白垩统Mishrif组巨厚碳酸盐岩为例... 巨厚碳酸盐岩储层是中东波斯湾盆地发育较普遍的一类储层,受控于复杂原生沉积-次生成岩改造作用,储层岩石类型与孔隙结构复杂、非均质性极强,严重制约着巨厚油藏注水开发采收率的提高。以伊拉克W油田中白垩统Mishrif组巨厚碳酸盐岩为例,通过岩心、测井、地震和物性、压汞等资料,以'储层成因(沉积+成岩)为分类基础、储层质量(物性+微观孔隙结构)为分类依据、地球物理方法(测井+地震)为识别预测手段',开展复杂强非均质碳酸盐岩储层分类与预测研究。研究表明:沉积相带及其变迁控制了Mishrif组复杂岩石结构类型及叠置关系,原始沉积组构叠加差异性成岩改造控制了其6种孔隙类型的发育及分布,发育14种岩石成因类型,每种类型具有相似的沉积结构和孔隙类型,且经历了统一的沉积-成岩演化史。岩石成因类型与储层质量相关性好,根据储层质量划分为5种储层类型,其中发育粒间孔、混合孔的生屑砾屑灰岩和发育粒间孔的生屑砂屑灰岩,属于高孔高渗连通孔粗喉型最优质储层。构建测井声波纵波波阻抗(RHOB/DT)和深感应电阻率与自然伽马测井数值之比(RILD/GR)交会图,其对单井储层类型识别效果较好。以单井测井识别结果为硬数据,以地震波阻抗为井间约束,预测各类储层空间展布,其中I类最优质储层在mB2上段呈大范围片状连续分布,mB1段呈条带状分布,mA段呈小范围片状分布,分别符合mB2上段台地边缘生屑滩、mB1段台内潮汐水道和mA段台内浅滩沉积环境。通过盲井抽稀检验,预测结果符合率超过80%,从而为剩余油挖潜奠定了基础。 展开更多
关键词 伊拉克 中白垩统 Mishrif组 碳酸盐岩储层 成因 分类 测井识别
基于转换策略的多标记学习改进算法 预览
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作者 任翀 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第3期124-129,共6页
针对传统转换多标记学习算法较难确定最低阈值的问题,该文对传统转换策略的多标记学习算法进行改进,提出了一种基于最低阈值的学习算法(TFEL),该方法根据类别标记学习为每个类别得到一个最低阈值.当分类器将一个测试示例预测为某个类别... 针对传统转换多标记学习算法较难确定最低阈值的问题,该文对传统转换策略的多标记学习算法进行改进,提出了一种基于最低阈值的学习算法(TFEL),该方法根据类别标记学习为每个类别得到一个最低阈值.当分类器将一个测试示例预测为某个类别标记的分值大于为该类别标记学得的最低阈值时,则将该类别标记添加到该测试示例的最终分类结果中.实验结果表明, TFEL方法能够得到较好的分类效果,证明了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 多标记学习 最低阈值 转换策略 分类
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一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法 预览
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作者 郑宣传 魏运 +3 位作者 秦勇 王铭铭 陈明钿 赵华伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期134-140,共7页
针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成... 针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性. 展开更多
关键词 交通工程 突发事件 主成分分析 K-MEANS聚类 分类分级
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多特征组合的TM影像EnMap-Box土地利用分类
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作者 谢馨娴 岳彩荣 《测绘地理信息》 2019年第3期109-112,共4页
为研究多特征组合对提高遥感影像土地利用分类精度的作用,以云南省洱源县作为研究区域,利用EnMAP-Box软件对选取的多特征组合向量进行支持向量机(support vector machines,SVM)分类。本文选取了绿度植被指数、归一化建筑指数及基于灰度... 为研究多特征组合对提高遥感影像土地利用分类精度的作用,以云南省洱源县作为研究区域,利用EnMAP-Box软件对选取的多特征组合向量进行支持向量机(support vector machines,SVM)分类。本文选取了绿度植被指数、归一化建筑指数及基于灰度共生矩阵提取的纹理信息和最优波段组合等光谱特征构成分类多特征组合向量,通过EnMAP-Box软件寻优SVM最佳分类模型对多特征组合向量进行遥感影像土地利用分类。同时选择了云南省思茅区验证此法的适用性。结果表明,基于多特征组合的支持向量机分类法其总体分类精度为90.73%,分别比最大似然分类法高13%左右,比原始波段影像的分类精度高大约7%左右,另一验证区域精度结果表明此法具有一定适用性。 展开更多
关键词 分类 多特征 SVM EnMAP-Box
大陆东南亚(中南半岛)的主要森林植被类型介绍 预览
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作者 朱华 《广西植物》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期62-70,共9页
大陆东南亚(中南半岛)的植被研究情况鲜为人知,至今仍无系统研究资料。该文依据数次对该地区的野外考察和资料收集,介绍了东南亚植被的研究情况和文献资料以及对该地区主要森林植被的分类和各主要植被类型的特征。大陆东南亚地区在植被... 大陆东南亚(中南半岛)的植被研究情况鲜为人知,至今仍无系统研究资料。该文依据数次对该地区的野外考察和资料收集,介绍了东南亚植被的研究情况和文献资料以及对该地区主要森林植被的分类和各主要植被类型的特征。大陆东南亚地区在植被分类上包括七个主要的陆生及湿地的森林植被类型:针叶林、针阔混交林、热带山地常绿阔叶林、热带雨林、热带季节性湿润林、热带季风林(季雨林)、干旱刺灌丛/萨王纳植被。其中,针叶林植被型包括温性针叶林和热性针叶林二个植被亚型;针阔混交林包括温性针阔混交林和暖温性针阔混交林二个亚型;热带雨林植被型包括热带低地常绿雨林、热带季节性雨林(热带低地半常绿雨林)、热带山地雨林及泥炭沼泽森林四个植被亚型。该文还对大陆东南亚地区植被研究历史、植被分类系统、类型特征及植物区系组成进行了讨论。 展开更多
关键词 植被类型 分类 群落特征 分布 大陆东南亚
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基于ITD和PLV的四类运动想象脑电分类方法研究
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作者 蒋贵虎 陈万忠 +1 位作者 马迪 吴佳宝 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期195-202,共8页
针对四类运动想象任务的特征提取问题,提岀一种基于固有时间尺度分解(ITD)和相位同步分析相结合的脑电(EEG)信号特征提取方法。采用第3届和第4届BCI竞赛中的4类运动想象数据集,首先选择5个导联的运动想象脑电信号,根据相位同步性计算导... 针对四类运动想象任务的特征提取问题,提岀一种基于固有时间尺度分解(ITD)和相位同步分析相结合的脑电(EEG)信号特征提取方法。采用第3届和第4届BCI竞赛中的4类运动想象数据集,首先选择5个导联的运动想象脑电信号,根据相位同步性计算导联之间的相锁值(PLV),将相锁值作为一类特征;之后利用ITD对5个导联的运动想象脑电信号进行分解,提取第一层固有旋转分量的能量特征,与PLV特征相结合获得十五维特征向量;最后通过支持向量机(SVM)进行分类识别。对12名受试者的平均识别率达到91.64%,平均Kappa系数达到0.887,说明该方法能够有效的提取脑电信号特征,进而提高4类运动想象任务的分类准确率。 展开更多
关键词 运动想象 脑电信号 固有时间尺度分解 相位同步 分类
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