利用空间面-面叠置分析实现在线地理数据的信息挖掘

介绍了在大数据的环境下,从Internet上获取在线的地理信息数据,以空间叠置分析为技术方法,对多个专题的POI进行聚类、凸包分析得到聚集面后进行叠置分析.叠置分析通过地理空间的区域多重地理对象(如学校、商场和医疗机构)进行交(intersect)、并(union)和差(Erase)等运算,得到新的多边形区域,使这些新的区域满足多个特定条件.程序的实验选择了住房选址问题,通过空间叠置分析确定符合目标条件(住房附近有学校、超市和医院)的特定区域,从而对购房行为进行指导,缩小选房范围,提高住房选址效率.程序运算结果在电子地图中显示,地图中显示的主要数据为地理底图和polygon(面)、marker(标记)等地理对象.     

基于Power K-Means对橡胶轮胎的X射线荧光光谱分析

应用X射线荧光光谱结合加强的Power K-Means算法对30种来源不同的橡胶轮胎样本进行检验分析。使用X射线荧光光谱仪测定轮胎样本的五种主要元素含量后,利用肘方法判定最优簇的数目为4,设定控制权重参数为-1,初始值为4进行聚类分析,重复迭代一百次直至收敛,获得分组结果。经矩积相关系数验证后成功将11个不同品牌的样本分为4类,源自同一品牌的样本基本都被归为一类。本实验为公安机关侦查破案提供了新思路。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

因子综合法评价贵州不同产地蓝莓果实品质

以贵州省麻江县4个品种6个不同产地的蓝莓果实为研究对象,对感官、理化、营养等指标进行差异性分析。结果显示,不同品种和产地蓝莓果实的各项指标均存在不同程度的差异。通过主成分分析把14个指标降维为6个,反映了原变量87.3%的信息。根据6个主成分的权重计算的综合评分可知,蓝江和大升林的园蓝、粉蓝的综合评分均高于其他产地的,龙奔和碧波的巴尔德温、灿烂的综合评分均高于其他产地,蓝江和大升林的巴尔德温、灿烂的综合评分较低。聚类分析可知,16个样品被聚为4类,除龙奔巴尔德温与各产地灿烂聚为一类外,其他均按品种果实聚为一类。产地对不同品种蓝莓品质的影响存在差异,即不同品种的适应性存在差异,但与品种相比产地的影响较小。     

属性分析技术应用于断陷盆地沉积相带划分

断陷盆地的油气勘探,对各种类型储层的研究是必不可少的,而湖盆沉积的各种储集层,主要表现为各种扇,包括扇三角洲,浊积扇、滑塌扇等。为了寻找优质的扇体储集层,就必须对扇体的沉积相带开展仔细研究。在划分沉积相方面,应用最为广泛的技术就是地震属性分析技术。本文主要讲述了在具有三维地震资料的情况下,综合应用地震属性分析技术成功地划分了沉积相和沉积微相,对扇体的岩性和物性都有较好的预测,为后续的油气勘探提供了技术支持。     

采用聚类方法对彩色图象进行色彩压缩

ＶＧＡ（ＴＶＧＡ）能够显示１６～２５６种彩色，而真实图象却拥有丰富得多的彩色，本文借鉴模式识别中的聚类方法对真彩色图象进行色彩压缩，使之在ＶＧＡ上显示最逼真的画面。另外，采用该方法还可以实现同屏显示多幅彩色图象。