分类技术

摘要： 本文是基于深度学习对环境地表水源质量等级进行分类研究及应用,通过进一步优化深度学习算法,选择合适的深度学习CNN网络模型,包括但不限于VGG16、DenseNet、Resnet50、AlexNet、Faster R-CNN等中的图像识别技术,分别对不同的模型选择合适的参数,进行训练和调参,找到最合适的训练模型和参数设置。联合环境水质检测技术,将地表水源水质检测数据和地表水现状图片相结合,进行关联性研究分析,建立水质参数检测结果与水质水平之间复杂的、非线性的因果关系,从而建立地表水水源质量等级分类系统,实现通过水质现状图片快速、准确地对未知地表水进行水质的分类识别。

摘要： 当今时代,分类技术已经发展得较为成熟。在传统意义上,分类方法基本上是以均衡数据集为基础的。所谓均衡数据集就是具有分布基本相同的数据类别,以及基本相同的错误分类的代价的数据集。然而在现实生活中,需要的分类往往是不均衡的问题,如识别信用卡欺诈、查找资料等。但由于非均衡数据集存在极不平衡的问题,使得对非均衡数据集进行科学的分类具有很大的困难。所以,如何对非均衡数据集进行科学的分类已经成为未来必须攻克的难关。本文分析了非均衡数据的研究背景,并重点对非均衡数据分类技术进行了分析,为今后的研究提供支持。

摘要： 现今,农业植物病害的原因很多是由于恶劣的天气原因造成的。植物在受感染时的生命周期,诸如环境、天气,单一与混合感染,以及遗传病等很多原因,影响农业植物病害的诊断。由于这些因素,诊断植物早期疾病是一项艰巨的任务。机器学习分类技术,如贝叶斯和神经网络技术进行了比较,开发了一种新技术来诊断植物早期疾病,增强了判断的准确性。

摘要： 选取平顶山平煤矿区附近区域作为研究区,使用无人机进行拍摄,以获悉矿区周边地物种类,补充辅助决策中的居民地、道路等信息,重点研究遥感影像的分析处理.为实现遥感影像分类并增强可视化效果,以无人机影像为源图像,分别采用无人机正射影像的主流处理软件Photoscan和Pix4d,完成图像的预处理及拼接,发现利用Pix4d软件进行图像拼接效果更佳.采用非监督分类及监督分类中的最大似然法和支持向量机,研究影像拼接分类方法,并结合ArcGIS软件,增强可视化效果.通过分析结果图像的类内精度、总体精度、kappa系数指标,完成分类质量评价,发现支持向量机分类效果更佳.此次针对平顶山地区遥感影像的试验结果,对于完善灾害预评估起到一定借鉴作用,并可为震后应急救灾辅助决策提供有效的数据支撑.

摘要： 遥感图像分类是遥感信息提取的重要技术手段,目前已有多种遥感图像分类方法运用在地表覆被分类中,而分类精度的提升是遥感数据处理及其应用的核心所在.因此,针对具体研究区环境特性,并通过比较分析各种遥感图像分类方法的精度状况,成为了如何选择最合适遥感应用方法的根本依据.本文选取具有云南省滇中高原湖泊区域典型代表性的星云湖及周边湖滨带径流区域为研究试验区,通过采用监督分类、BP神经网络分类和面向对象分类等三种遥感分类方法,开展研究区地表覆被类型的遥感图像信息提取,并对三种方法所获取结果的精度状况进行对比分析研究.结果显示,面向对象方法相对其余两种方法更适用于星云湖流域土地利用分类.研究结果对于推进面向云南滇中高原湖滨带地表覆盖信息的遥感快速提取与动态监测具有现实科技指导作用,同时对研究云南滇中高原湖泊区域的资源环境利用与保护管理等具有重要的科学意义.

摘要： 信息化档案是未来档案建设的主流趋势,故而研究内容具有一定现实意义.在此之上,本文简要分析了信息化档案管理的优势与注意事项、原则,并通过规范档案业务流程、加强网络权限建设、合理设计信息化管理系统、充分应用信息化电子技术等策略,以此强化信息化档案管理归档整理分类效果,满足当前信息化档案管理需求.

摘要： 传统的语境分类目标信息传播方法无法高效提升信息传播速度,提出一种互联网环境下语境分类目标信息分布式传播方法.互联网环境下,在语境中寻找关联因子,通过关联因子对所有信息进行分类;然后根据侦查到的信息找到目标信息,利用点模式匹配方法将所得到的目标信息进行关联,验证信息的特征层、分类层、综合信息和属性信息;最后根据侦查技术和成像技术对目标信息进行传播,由于语境信息种类不同,所以传播方式为分布式传播,传播层次可以分为图像信息层次传播、特征信息层次传播和关联信息层次传播.为检验该技术效果,与传统技术进行了实验对比,结果表明,所研究的分布式传播技术可以在短时间内完成分层次传播,工作效率更高,成本更低,对于信息发展有很好的促进作用.

摘要： 本文在支持向量机的统计理论和分类原理基础上,从特征向量提取、核函数和多类分类器算法三个影响识别效果的方面进行研究与分析,提出一种基于支持向量机和图像纹理特征相结合的战场目标识别与分类技术,将目标图像经过灰度变换,均衡化处理,平滑化处理,然后利用纹理特征技术从处理后的图像中提取可用于支持向量机训练的特征向量,最后使用支持向量机多类分类器实现战场目标识别分类. 该方法能够有效提高战场目标的识别和分类,对战场目标图像研究具有一定的参考价值.

摘要： 为了建立煤层底板突水预测系统,依据数据挖掘分类技术,采用神经网络算法和决策树算法对煤层底板突水案例进行挖掘.进行了BP神经网络和PNN神经网络分类对比研究和特征选择分类实验.基于二次特征选择,通过C4.5决策树和CART树算法获得了煤层底板突水规则.融合PNN神经网络和CART树分类方法建立了煤层底板突水预测系统.研究结果表明基于数据挖掘分类技术的煤层底板突水系统具有良好的实用性.

摘要： 大量非结构化文本信息的存在和文本信息的重要性，使得文本挖掘已经成为数据挖掘研究的一个热点。文本分类是文本挖掘中的一个重要子任务。本文研究了基于字特征的中文文本分类技术。实验结果表明字特征选择是中文文本分类的一种有效建模方法。在基于复旦大学新闻语料库的实验中，使用信息增益(IG)技术进行特征选择，用余弦相似度来度量文档间的相似性，采用KNN分类器，文本分类的正确率达到86.92%，宏平均分类性能达到接近87%的水平。

摘要： 为贯彻落实自然资源新发展理念,履行自然资源管理“两个统一、六项职责”,以第三次国土调查(以下简称“国土三调”)成果为基础底图全面开展推动自然资源专项调查.森林资源专项调查以“国土三调”数据为基础结合森林资源管理“一张图”(以下简称“一张图”)数据,探索融合分类技术路线.本文通过分析“国土三调”和“一张图”数据的差异性,探讨森林资源专项调查融合分类技术路线并针对遇到的主要问题给予相应对策建议,旨在为森林资源专项调查进行有益探索,形成可复制、可推广的专项调查体系.

摘要： 随着计算机技术的发展,中文图书分类由传统的人工分类方法逐步转向了自动分类方法.量子神经网络是计算机领域新兴的一门交叉学科,他沿承了传统经典神经网络的优势.本文分析了传统人工分类方法以及自动分类方法的特点，并将多层激励的量子神经网络模型应用于中文图书自动分类中。通过实验证明，利用量子神经网络固有的模糊性，对模糊性较强的中文图书题名数据进行分类，能够得到较高的正确率。

摘要： 报文分类技术在防火墙、路由器等设备中有重要的作用。针对传统报文分类方法在应用中存在的性能问题，在EGT(Extended Grid of Tile)算法的基础上，提出了一种基于多核NPU的多线程报文分类方法MCN-EGT，它将规则分散建立在多个分类树上，从而使每棵分类树的规模较小；在分类时将不同的报文分散到多棵分类树上并行查找，同时在规则更新时一般不用更新所有的分类树，节约了规则更新的时间。实验表明该方法比现有基于高性能CPU的EGT算法性能提高2-3倍。

摘要： 为实现对视频监控系统中运动目标的有效分类，提高其分类准确率，提出一种应用Krawtchouk矩和支持向量机的运动目标分类方法。该方法首先提取目标适当阶次的具有平移、旋转、尺度不变性的Krawtchouk矩不变量特征作为分类依据，然后应用支持向量机方法分别对各类目标的特征数据进行训练，建立相应的支持向量机分类器，以达到对待分类目标准确分类的目的，最后实验验证了该方法的有效性，结果表明：该方法具有较好的分类效果。

摘要： 近年来，组合方法有效地提高了分类的性能，逐渐成为分类技术的一个研究热点。组合方法关键问题是如何找到互不相关的基分类器来构造组合分类器。CN2分类算法，是一种广泛应用的顺序覆盖算法，在生成每条规则时，采用一种贪心的柱状搜索策略。本文提出了一种基于随机CN2的分类器组合方法。在随机CN2规则生成过程中，每一步迭代生成m个最佳规则前件，然后从m个最佳规则前件中，随机的选择k个规则前件作为候选规则前件。实验表明，与单分类器相比，随机CN2组合分类器具有更高的分类准确率，并足以与Bagging以CN2为基分类器的组合分类器相媲美。

摘要： 该文应用蚁群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类。首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类。实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度。

摘要： 该文应用蚁群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类。首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类。实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度。

摘要： 本发明提出一种基于AI识别技术的垃圾智能自动分类系统与方法。系统包括垃圾粗归集装置、垃圾粗投放装置、垃圾粗分组装置、垃圾筛选装置以及人工智能引擎。垃圾粗分组装置获取预定分组大小的垃圾传递至水平投放带；当压力采样参数满足预定条件时，通过垃圾拦截装置拦截预定分组大小的垃圾，并移动筛选框，使得被拦截的预定分组大小的垃圾进入筛选框；垃圾粗投放装置、垃圾粗分组装置、垃圾筛选装置的工作参数由所述人工智能引擎基于所述筛选框剩余的垃圾的重量和种类确定。本发明还公开基于所述系统实现的基于AI识别技术的垃圾智能自动分类方法以及实现所述方法的非易失性存储介质。

摘要： 本发明提出一种基于AI识别技术的垃圾智能自动分类系统与方法。系统包括垃圾粗归集装置、垃圾粗投放装置、垃圾粗分组装置、垃圾筛选装置以及人工智能引擎。垃圾粗分组装置获取预定分组大小的垃圾传递至水平投放带；当压力采样参数满足预定条件时，通过垃圾拦截装置拦截预定分组大小的垃圾，并移动筛选框，使得被拦截的预定分组大小的垃圾进入筛选框；垃圾粗投放装置、垃圾粗分组装置、垃圾筛选装置的工作参数由所述人工智能引擎基于所述筛选框剩余的垃圾的重量和种类确定。本发明还公开基于所述系统实现的基于AI识别技术的垃圾智能自动分类方法以及实现所述方法的非易失性存储介质。

摘要： 一种无线供电技术异物检测和分类装置，包括频率检测器件、电流检测器件以及异物处理器件，该频率检测器件以及该电流检测器件均和该异物处理器件以有线或者无线的方式通讯地连接，其中该频率检测器件包括频率发射器件、频率接收器件以及频率判断器件，该频率判断器件判断该频率发射器件发射的初始频率以及该频率接收器件接收的中心目标值中心频率，其中该频率判断器件被预设有频率起伏区间，当该频率判断器件判断到两个频率的数值不同并且超过了预设的频率起伏区间时，则被检测物为非线圈的金属，该频率判断器件发送异物信息给该异物处理器件，该异物处理器接收到异物信息后启动报警并关闭无线供电装置，停止供电。

摘要： 为了解决现有成像光谱技术其重构后数据立方体数据量过大致使数据传输、存储和处理系统的负荷大幅增加的技术问题，本发明提供了一种基于计算光谱成像技术的光谱分类器及分类方法，基于计算光谱成像技术，利用二维数字微镜阵列对目标像元分光后光谱进行编码滤波，逐行依据最小距离分类算法进行光谱分类并输出分类结果，无需重构数据立方体，极大减轻了数据传输系统、存储系统和处理系统的负担，大幅提高了分类效率。

摘要： 本发明涉及一种基于细粒度分类技术的害虫图像分类方法，与现有技术相比解决了害虫细粒度识别效果差的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的获取；害虫识别网络的构建；害虫识别网络的训练；待识别害虫图像的获取；害虫识别结果的获得。本发明使用特征过滤融合和设计损失函数达到了最高性能，能同时适用于相近害虫和粗类害虫的分类，均能获得理想效果。同时，针对背景非常复杂，且害虫颜色和形态与背景较为接近的害虫，也能关注到了目标本身，可准确识别，进一步拓宽农业害虫自动分类的害虫类别数量。

摘要： 本发明涉基于消费者行为数据分析和分类技术的在线广告分类推送方法及其系统，与现有技术相比解决了无法挖掘出潜在客户进行网络在线广告推送的缺陷。本发明包括以下步骤：数据收集和预处理，从在线移动终端上收集消费者的行为数据并建立数据池，对数据池中的数据进行预处理操作，为后续数据分析和建模提供数据支持；针对消费者的行为数据进行建模，建立一种面向消费者行为数据的主题模型，挖掘出消费者与在线广告类别、购买时间段之间的联系；针对消费者进行有效分类，针对不同的消费者类别在线推送对应类型的广告。本发明通过收集各种移动终端上消费者的行为数据，分析和建模消费者的行为，挖掘不同消费者的消费习惯，实现消费者有效分类。

摘要： 本发明涉及一种基于细粒度分类技术的害虫图像分类方法，与现有技术相比解决了害虫细粒度识别效果差的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的获取；害虫识别网络的构建；害虫识别网络的训练；待识别害虫图像的获取；害虫识别结果的获得。本发明使用特征过滤融合和设计损失函数达到了最高性能，能同时适用于相近害虫和粗类害虫的分类，均能获得理想效果。同时，针对背景非常复杂，且害虫颜色和形态与背景较为接近的害虫，也能关注到了目标本身，可准确识别，进一步拓宽农业害虫自动分类的害虫类别数量。

摘要： 本发明适用于垃圾分类技术领域，提供了基于云技术的智能语音识别的垃圾分类系统及分类方法，通过设置带有多个桶体和可自动打开的桶盖的终端分类垃圾桶，终端分类垃圾桶内设置有第一无线模块垃圾桶控制器，通过设置用于标记不同种类垃圾的二维码显示机构，从而能够根据云端服务器获取垃圾分类标准，通过设置带有多个分类箱和可自动打开的箱盖的中转垃圾站，中转垃圾站内设置有二维码识别器、第二无线模块和垃圾站控制器，二维码识别器用于识别所述二维码显示机构所标记的垃圾的对应种类并同时通过云端服务器确定所述二维码显示机构是否已经绑定，是则打开对应垃圾的种类的桶盖，本发明具有垃圾分类方便，且处理效率高的特点。

摘要： 本发明公开了一种面向对象分类技术实现河口滩涂分类面积提取的方法，其特征包括以下步骤：（一）提取河口滩涂的水边线：把高分1号卫星遥感图像涉及水体与滩涂的地方用Global？Mapper软件做一个掩膜,？在ENVI中对水体和滩涂进行监督分类，对分类结果进行分类后聚类处理，导出矢量图，导出的矢量图再行导入Global？Mapper软件进行修正，提取得到河口滩涂的水边线；（二）制作shp格式的矢量图：（三）河口滩涂分类面积的提取：应用ENVI软件的基于样本面向对象的流程进行滩涂分类，提取河口滩涂分类面积的数据。本发明的方法，能够对河口滩涂分类利用的信息进行高精度提取，且操作简便，可行性强。

摘要： 本发明涉基于消费者行为数据分析和分类技术的在线广告分类推送方法及其系统，与现有技术相比解决了无法挖掘出潜在客户进行网络在线广告推送的缺陷。本发明包括以下步骤：数据收集和预处理，从在线移动终端上收集消费者的行为数据并建立数据池，对数据池中的数据进行预处理操作，为后续数据分析和建模提供数据支持；针对消费者的行为数据进行建模，建立一种面向消费者行为数据的主题模型，挖掘出消费者与在线广告类别、购买时间段之间的联系；针对消费者进行有效分类，针对不同的消费者类别在线推送对应类型的广告。本发明通过收集各种移动终端上消费者的行为数据，分析和建模消费者的行为，挖掘不同消费者的消费习惯，实现消费者有效分类。