基于SVM的中原经济区城市农业发展水平聚类分析

通过建立农业发展水平评价体系,采用SVM(支持向量机)方法对中原经济区部分城市农业发展水平进行了聚类分析,为中原经济区农业发展提供决策依据。     

基于RGB颜色信息聚类的光谱反射率重建

针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题，提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数，后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果，使用ΔE₀₀、均方根误差（RMSE）以及适应度系数等标准进行评价，同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出，在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好，这时的平均CIE2000的色差为0.836，平均RMSE为0.0149，平均适应度系数为99.82%，并且，在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明，颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。     

基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法

阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号，具备三维成像能力，单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度，高程向分辨率较低，同时建筑物区域存在叠掩，在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题，该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法，通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建，进行建筑物立面、顶面和地面的提取，能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息，大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果，验证了该方法的有效性。      

小区域采矿迹地遥感监测信息提取与分析

应用遥感技术对采矿迹地的情况进行监测,可以迅速获得采矿迹地比较全面、客观和动态的资料,能做到最大化且智能化地对采矿迹地空间进行分析和管理。以马兰庄铁矿为例,对遥感影像作预处理后,再目视解译、分类、精度评定、数据提取、生成分类统计分析表,并依据分析表生成地物变化折线图,根据四年数据的变化情况对研究区地物的变化进行分析。由地物统计变化折线图可得出该地四年间水体没有较大改变,植被覆盖相对变化不大,采场与植被覆盖为负相关,尾矿及尾矿复垦与采场大致呈正相关,建筑物逐年增加。利用不同年份的遥感影像图及基本遥感技术对采矿迹地进行监测和分析,可以有效反演地物变化情况,为了解采矿迹地地物信息和地物之间的变化关系提供一定依据。     

钱塘江杭州段不同水期水质空间变异特征分析

以钱塘江杭州段22个监测断面为研究对象,测定了2001年至2013年不同水期11个水质指标,采用因子分析法识别丰水期、枯水期和平水期关键污染因子及来源变异特征,采用聚类分析法进行不同水期关键污染因子空间差异性分析。枯水期关键污染因子为来源于城镇集中式生活污水处理厂等点源的营养盐类污染物TN、TP、NH3-N,平水期关键污染因子为来源于造纸及纸制品业等点源的BOD5、CODMn和F-,丰水期关键污染因子为NH3-N、CODMn、TN、BOD5。不同水期关键污染因子污染程度存在空间差异性,22个监测断面丰水期和平水期污染程度一致,灵桥为重度污染,中埠、浦阳江出口和尖山为中度污染;枯水期灵桥和将军岩属于重度污染,兰江口、中埠、窄溪上港、浦阳江出口、猪头角和七堡为中度污染。     

从网络数据分析情报学优秀硕士学位论文研究热点统计

本文从关键词这一重要维度出发，通过对情报学硕士论文数据来源、发表年份等的统计分析，发现情报学研究在国内正处于逐渐被关注的发展状态；通过关键词共词聚类分析，得出情报学研究的四大类群；通过社会网络分析，对高频关键词间的网络关系有了更深了解。最终对我国情报学未来可能出现的新的增长点进行了科学预测。     

基于聚类分析算法的应用性改进

随着网络技术的飞速发展,当今社会的人们将面临越来越多的数据,如何从日常生活中的数据挖掘出有利用价值的商业数据,成为各大中小型企业关心的主要话题。由此而生的数据挖掘技术也成为我们研究的重点,文章主要介绍了数据挖掘中的聚类分析研究方法以及对传统聚类算法的改进和优化。     

中小型上市公司投资价值评估模型研究——以山东省为例

相比较大型公司具有稳定的产品市场和成熟生产经营模式,中小型上市公司经营活动存在诸多不确定性因素,投资风险比较高,反映在证券市场即公司股价波动异常,给投资者带来较高的投资风险。因此,建立有效的价值评估模型,帮助投资者甄别中小型上市公司投资价值有着很强的现实意义。文章以山东省中小型上市公司为研究样本,运用主成分分析法对样本公司财务信息进行统计分析,构建公司投资价值评估模型,并对样本公司作出相应的投资价值评价,为相关投资者提供有效决策信息。