n个元素分类(sort)的一个算法

本文给出的是分类 n 个元素的一个递归算法,其时间复杂性为n log n-5/4 n+1og n~(1/2)+C,这个值已经和分类问题的理论下界相当接近。目前所知的和它同级的分类法,如堆分类法(Heapsort)和合并分类法(Mergesort)等,虽然都是 O(nlogn)级的,但所需比较次数都比本文提供的算法多。本文共分三部分:1.最少插入分类法2.时间复杂性3.作者的猜想     

基于改进的面向对象遥感影像分类方法研究——以西藏米林县典型林区为例

针对目前面向对象多尺度分类方法中,最优分割尺度的确定方法不具有普适性或者易受主观性影响的问题,以西藏米林县的Landsat 8OLI影像为数据源,对研究区影像多尺度分类进行研究。首先确定多尺度分类的最优分割尺度,提出基于多尺度分类精度Kappa系数的最优分割尺度函数模型法,在此基础上,利用多尺度分类分别与最近邻分类和阈值分类法相结合的方法,对研究区影像进行分类。结果表明:分割尺度分别为190、150、100、60,多尺度分类法比单一尺度分类精度高;最近邻多尺度分类法比阈值多尺度分类精度高,其总精度分别为86%和72%,Kappa系数分别为0.72和0.69。最优分割尺度函数模型在具有普适性的基础上更具有科学理论性,多尺度分类与最邻近分类结合的方法比与阈值分类结合的方法分类效果好,为后续植被动态变化监测提供了依据。     

软件组件获取方法的研究

基于组件技术的应用开发(CBD)可以有效地减少开发成本和复杂性,并可以很大程度地缩短开发周期,提高软件质量。其中一个关键的问题就是如何能使重用者能够在因特网上准确、快速地查找到适用的组件;而这取决于科学的分类方法对各种各样的组件进行分类和管理,以及高效准确的搜索查找方法。文章对传统的分面分类法(Facetedclassification)进行了修改和扩充,在此基础上提供了一个新的分类体系对组件库进行科学地分类和管理;同时针对组件查找问题,提出了体系分类法,并实现了一个基于此分类法的用于软件组件的专门搜索引擎。     

快速合并分类法在微机上的实现

本文介绍了合并分类法在微型计算机上的实现,合并分类法比一般的分类方法(如冒泡法、二分法等)要快速得多,程序也易于编制。此算法是属于O(n log_2n)级的分类法。它的时间复杂性为nlog_2n-n 1,这个值已经和分类问题的理论下界相当接近。本法在某些实际工作中已经得到了应用,并已收到了快速的效果。文中给出了在微型计算机CROMEMCO上实现本算法的BASIC程序,使用时可把本程序作为一个子程序加以调用。     

基于机器学习的类目映射方法

专利和期刊隶属于不同的知识组织体系,要实现专利与期刊文献的交叉浏览和检索必须解决两种分类法(中国图书馆分类法(CLC)和国际专利分类法(IPC))之间的映射问题。在调研现有分类法类目映射方法的基础上,讨论了基于机器学习实现中国图书馆分类法和国际专利分类法之间类目映射的方法。通过对中图法某个类目标识的语料进行训练得到该类目的分类器,然后用其对国际专利分类法标识的语料进行分类,对分类结果进行分析得出类目间的映射关系。对比实验证明了该方法的有效性。     

软件缺陷分类的研究

软件缺陷分类是研究软件缺陷管理的基础。说明了软件缺陷的危害,阐述了对软件缺陷分类的必要性,考察了国内外关于软件缺陷错误分类的各种方法,分析了各种分类法的优缺点,提出了一个有利于提高软件质量和改进软件过程的分类方法,指出了缺陷管理系统的基本功能要求并总结了对软件缺陷进行分类的意义。     

软件脆弱性分类方法研究

分析了在分类标准、分类规则、框架结构以及分类视角等方面具有特色的软件脆弱性分类方法;在此基础上,提炼出脆弱性分类的要素,并对经典的分类法进行多角度的比较分析,总结出每个分类法的特点和主要问题,讨论了现今脆弱性分类研究的关键问题和发展趋势。     

分段线性分类与最大似然和平行六面体分类的对比分析

介绍了以单面判别平面、最优权重向量和权位判定逻辑为基本思想的分段线性分类方法(PLC)。在多时相数字视频数据实浏中，PLC的处理速度虽略低于平行六面休分类法(PPC)，却远高于高斯最大似然分类法(GMLC);而PLC的分类精度不但与GMLC相近，且远高于PPC。实验表明，在遥感作物分类精度和运算速度方面，PLC是比GMLC或PPC更优的选择。     

一种多分类器联合的集成网络流量分类方法

针对流量分类问题中,传统单一的机器学习分类算法存在分类准确率难以提升和对网络环境变化适应能力不足的缺点,提出一种多分类器集成流量分类方法。该方法结合不同算法分类器的特点,使用多数投票和实例选择集成方法实现流量分类。对比实验表明,该方法在分类准确率和算法泛化性能上的表现均有所提升,对环境变化适应能力增强。但值得注意的是,该算法比独立分类法从实现复杂度和实际运行的时间复杂度均有所增加。     

立体堆分类算法设计与分析

本文在完全立体二叉树的基础上,提出了立体堆的分类方法,并对它的算法实现进行设计与分析,得出了立体堆分类方法在最坏情况下的时间复杂性,从而减小了堆分类方法的时间复杂性的常数因子。     

一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法

层次支持向量机（SVM）是多类分类方法应用中的研究热点。针对SVM的分类面仅由支持向量决定的理论,提出一种基于无监督聚类方法来预抽取支持向量,训练向量机;并分析现有多类分类方法所存在的弊端,基于综合考虑节点的类集合可分性,设计一种基于树分类器整体性能最优的SVM二叉树层次分类方法。实验表明,该方法对比传统一类对余类法和成对分类法在整体分类精度和训练时间上都有明显提高。     

结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法

对结合纹理信息与光谱信息的遥感图像分类方法进行了研究。首先介绍了常规的遥感图像分类方法，监督分类法和非监督分类法，并结合ERDAS软件和试验数据进行分类实验；接着引出纹理信息的概念，并探讨其在遥感图像分类中的应用，提取原数据中的纹理信息参与分类；最后，比较分析分类的结果，论证了结构与光谱信息相结合的遥感图像分类方法可行性。     

基于TFD联合要素的图像分类

文中提出了基于时间频率分布联合要素的非平稳时间序列信号的分类方法,其结果显示：对于非平时间序列信号,基于时间频率分布联合要素的分类法比单独基于时间或频率分布要素的方法处理效果好。     

基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价 ——以祁连山东段为例

以祁连山东段典型山地系统为研究区,通过提取研究区TM影像的主成分、各类植被指数、基于灰度共生矩阵的影像纹理特征以及研究区地形特征等数据,应用最优波段指数方法得到最优波段组合,并运用非监督分类、最大似然法、支持向量机分类法、决策树分类法对上述最优波段进行分类研究。结果表明多尺度数据挖掘有利于分类精度的提高,同时选取合适的判断标准的决策树分类方法在遥感信息提取中有比较直观意义和较高的分类精度。在上述分类方法中分类精度由高到低为决策树分类>支持向量机法>最大似然法>非监督分类法。决策树分类总体分类精度为94.50%,kappa系数为0.9122。
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面向对象的地物分类法分析与评

摘要:结合南京市区IKONOS高分辨率遥感数据,研究利用面向对象分类法实现地物精确分类的方法和技巧,评估分类结果的精度,探讨面向对象分类法在地物分类应用中的潜力和限制,为高分辨率遥感在地物分类中的有效应用提供新的技术途径。     

基于主动学习的高光谱图像分类方法

高光谱图像监督分类中,为了避免休斯效应需要大量的训练样本,但在实际应用中对样本进行标注成本非常高,因此,得到高质量的训练样本显得十分重要。提出一种基于主动学习的高光谱图像分类方法,通过对区域关注度的统计,有效地结合图像光谱和空间特性,基于主动学习方法获取信息量较大的训练样本,从而较大幅度提高了分类的精确度。实验结果表明,所提算法比传统的随机取样监督分类法和主动学习方法在分类精确度上有较大的优势。     

应用改进最小距离分类法识别泵功图工况

最小距离分类法广泛应用于文字,图像识别领域。泵功图是封闭的二值曲线图像,可用于判别抽油井各种工况。对最小距离分类法进行改进,并把获得的泵功图进行形态学处理,使之优化为标准功图,然后应用最小距离分类法对油井现场获得的61幅泵功图进行工况分类。实验结果表明,这种方法对泵功图分类是可行的,正确率较高。     

地下矿空间要素分类与编码设计

针对地下矿生产可视化管控系统中各种空间要素的分类与编码问题,阐述了地下矿空间要素分类与编码的原则和方法。采用线分类法对地下矿各业务系统进行分类,设计了3位系统编码;采用线分类法对地下矿各种空间要素的几何实体进行分类,设计了包含业务系统编码的8位几何编码;提出了基于"原子动作"和"功能动作"的行为分类方法,采用面分类法对要素行为和属性进行分类,设计了相应的字符编码。该地下矿空间要素分类与编码方法已在地下矿生产可视化管控系统中得到验证,结果表明其可为空间信息的采集、存储、查询、分析和交换,以及设备和人员行为的实时仿真提供技术支持。     

面向对象的地物分类法分析与评价

结合南京市区IKONOS高分辨率遥感数据，研究利用面向对象分类法实现地物精确分类的方法和技巧，评估分类结果的精度，探讨面向对象分类法在地物分类应用中的潜力和限制，为高分辨率遥感在地物分类中的有效应用提供新的技术途径。     

一种新的海量数据分类方法

使用支持向量机对非线性可分数据进行分类的基本思想是将样本集映射到一个高维线性空间使其线性可分。文章则基于Jordan曲线定理,提出了一种通用的基于分类超曲面的分类法,它是通过直接构造分类超曲面,根据样本点关于分类曲面的围绕数的奇偶性进行分类的一种新分类判断算法,不需作升维变换,不需要考虑使用何种核函数,而直接地解决非线性分类问题。对数据分类应用的结果说明:基于分类超曲面的分类法可以有效地解决非线性数据的分类问题,并能够提高分类效率和准确度。