关系数据库表示规则知识的理论与方法

知识库及其组织结构在智能系统中具有相当重要的作用。针对当前知识库的难点问题,结合实际应用,给出了一种基于关系型数据库的简便通用的知识库结构设计,利用表记录项中的复合数据表示复杂信息,同时,提出了一种编码方法来保证知识的管理与检索。最后给出了一个实例,表明该方法可以完善地表达事实——规则知识体系,具有很好的普适性。     

面向电子政务的数据挖掘系统分析与设计

在分析建立面向电子政务需求的数据挖掘系统必要性的基础上,从数据来源、数据结构和服务对象等方面探讨了系统的特点及设计要求;与数据挖掘流程结合,构建了一个面向电子政务数据挖掘系统的框架体系,系统主要具有数据管理、数据预处理、数据挖掘、用户界面等几大功能模块;最后分析了传统的C/S两层软件体系结构的缺点,提出了一个基于多层体系结构的系统实现方案.     

“3S”技术在露天矿生产与管理中的应用研究

由遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GB）构成的“3S”技术是当代地球信息科学的主体，本文介绍了“3S”技术及其应用于露天矿生产与管理中的优越性，讨论了应用领域与应用模式。     

基于支持向量机的高光谱遥感图像分类

多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.本文从支持向量机基本理论出发建立了一个基于支持向量机的高光谱分类器,并用国产OMIS传感器获得的北京中关村地区高光谱遥感数据进行试验,分析比较了各种SVM核函数进行高光谱分类的精度,以及网格搜寻的方法来确定C和愕闹?结果表明SVM进行高光谱分类时候径向基核函数的分类精度最高,是分类的首选.并且与神经网络径向基分类算法以及常用的最小距离分类算法进行比较,分类的精度远远高于SVM分类算法进行分类的结果.SVM方法在高光谱遥感分类领域能得到广泛的应用.     

"3S"技术在煤炭工业可持续发展中的应用

资源和环境是煤炭工业可持续发展的核心问题，分析了遥感、地理信息系统、全球定位系统（合称“３Ｓ”技术）的发展及其应用于煤炭工业可持续发展的优越性，从资源勘探与监测、环境监测与治理、建立矿区资源环境信息系统等方面对相关的应用进行了研究     

一种高光谱遥感影像端元自动提取方法

针对人工样本选择和端元提取存在的不确定性和工作量大等缺点,提出一种集成非监督分类、纯净像元指数计算、线性光谱混合模型和凸面单形体理论的自动端元提取算法,能够有效地提取端元用于高光谱遥感影像分类和混合像元分解。利用北京昌平地区的OMIS高光谱遥感数据进行了验证,结果表明算法可行有效,自动化程度较高,作为训练样本进行分类能够获得较高精度,优于常规方法。     

高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用

基于特征属性与算法原理，提出高光谱遥感光谱特征体系包括光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征三个层次．光谱曲线特征包括直接光谱编码、光谱反射与吸收特征，光谱变换特征包括植被指数、导数光谱、光谱运算特征，光谱度量特征则包括光谱角、光谱信息散度(SID)、相关系数和距离．系统比较分析了不同特征的算法原理、特点、适用情况和应用中的一些问题．     

基于支持向量机的矿区土地覆盖变化检测

利用支持向量机(SVM)对两类问题良好的分离性能,将其应用于矿区土地覆盖变化检测,实现了基于SVM的变化检测算法.该算法计算了多时相遥感数据的差值影像,利用SVM将全部像素分类标记为变化和不变化两个类别,在不变区域中选择训练样本,对变化区域进行分类,获得前后时相地物类别信息,构建变化转移矩阵,描述详细变化信息.应用多时相先进对地观测卫星(ALOS)遥感数据对矿区土地覆盖变化进行试验,并与变化矢量分析、差值阈值法进行对比,结果表明:基于SVM的变化检测方法具有更好的检测效果,能够提供全面的变化类别和方向信息,可以有效应用于矿区土地覆盖动态监测.     

结合深度学习和半监督学习的遥感影像分类进展

本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017—2019年用于遥感图像处理中小样本训练的深度学习方法进行归类总结,介绍如何结合深度学习技术解决遥感影像在样本不充分情况下的有效训练问题,从深度生成模型、迁移学习以及一些高效特征提取网络3个方面进行全面剖析。首先,探讨了以GAN（generative adversarial network）和VAE（variational autoencoder）及其衍生结构在遥感技术中分类、变化检测上的应用;然后,在基于知识复用的辅助训练策略——迁移学习中主要从基于网络的迁移和基于数据结构的迁移两大类应用展开讨论;最后探讨了结合半监督学习和主动学习等思想的深度学习算法以及一些新颖的网络结构的应用。虽然深度学习在遥感技术领域发挥了极大的优势,性能也普遍超过了浅层的学习器,但结合物理模型的分析和高性能的实用性遥感应用仍需进一步发展与研究。     

一种基于集成学习和特征融合的遥感影像分类新方法

针对多源遥感数据分类的需要,提出了一种基于全极化SAR影像、极化相干矩阵特征、光学遥感影像光谱和纹理的多种特征融合和多分类器集成的遥感影像分类新方法.对全极化PALSAR数据进行预处理和极化相干矩阵特征提取,利用灰度共生矩阵计算光学和SAR影像的对比度、逆差距、二阶距、差异性等纹理特征参数,并与光谱特征结合,形成6种组合策略.利用集成学习方法对随机森林分类器、子空间分类器、最小距离分类器、支持向量机分类器、反向传播神经网络分类器等分类器进行组合,对不同组合策略的遥感影像特征集进行分类.结果表明提出的基于多种特征和多分类器集成的新方法很好地利用了主被动遥感数据在不同地表景观类型提取上的潜力,综合了多种算法的优势,能够有效地提高总体精度和各类别的分类精度.