用于数值分类的聚类分析

这里所谓聚类分析包括传统的聚类分析和作者提出的聚类统计检验分析。传统的聚类分析是常用的重要数值分类方法。但是，这个方法由于缺乏显著性检验，在国际上已长期公认是一个在多元统计中并不完整的方法。本文把聚类统计检验分析在其具有显著性检验的优越性上，和传统聚类分析作了对比分析。聚类统计检验分析区分有均匀聚类与中心聚类。前者用（１６）作为聚类判据，后者则用（２７），并且各用相应的公式（１７）－（２１）与（２     

酵母菌支序分类研究

本文应用支序分类法(Cladistics)对16个属的酵母进行了系统演化研究,酵母菌的分类已有多年历史,但由于形态差异很大,所以在分类上一直存在着不同的看法,亦即存在着不同的分类体系。本文研究的隐球酵母等七个属在分类地位上也有争议,有的学者认为应属于子囊菌纲,有的学者认为应属于半知菌类。本文应用支序分类方法,通过诸多遗传性状的综合系统分析,认为上述7个属的酵母从系统进化和亲缘关系上,应该与子囊菌酵母同属一个发育系统,是与子囊菌酵母平行发展的一类酵母。     

声学方法进行海底沉物遥测分类：综述

本文讨论利用声学遥测方法进行海底沉积物分类的目的，用途及该项技术的发展背影和现状。重点介绍目前主要的用于浅，表层沉积物分类的声学遥测方法，包括选通等幅脉冲，宽频带脉冲，连续线性扫频脉冲等正入射方法和侧扫声呐，多波束测深等斜入射方法。     

棕囊藻的生物学概述—I．形态分类和生理生态学

海洋浮游植物棕囊藻Phaeocystis spp.在自然界常以游离单细胞和由粘胶质包裹的细胞集群体两种细胞形式轮换出现,它在世界各营养丰富的海域中无处不在,并可形成高细胞密度、暴发性繁殖及形成赤潮.rRNA基因研究数据说明,目前全世界海洋分布的Phaeocystis spp.有3个分开种,即Phaeocystis pouchetii、Phaeocystis globosa和Phaeocystis antarctica.棕囊藻奇特的生理学和生态学特征是独一无二的,它复杂的多形态变化生命循环导致海域植物性和海底食物网(如微量元素的生物地球化学)的结构与功能均发生了极大的变化.棕囊藻的生命循环体现了其主要的生态学特征,不同棕囊藻形态的生物化学和营养代谢与细菌,微型、中型和后生浮游动物的作用以及海洋环境中的物理结构均有关.在自然界,棕囊藻的生命循环中最常见和最重要的是它的集群体形态,集群体形态是一个具有整体生物学功能特征的生物实体.棕囊藻在生态系中起到重要作用的关键在于集群体形态在合成糖粘胶质的能力较强.     

改进的直方图均衡化在遥感图像分类中的应用

遥感图像监督分类主要依据地物的光谱特征,具有很大的局限性.本文提出一种改进的直方图均衡化方法一均衡化后各像素灰度值调整,利用该方法对遥感图像进行处理,处理后的图像再进行监督分类.实验结果表明该方法直观、简明、处理速度快.并能取得较高的分类精度,具有一定的实用性.     

大地测量Web服务框架及其应用的研究

定位技术的大众化和数据应用的广泛化正让传统大地测量模式悄然改变。本文从分析大地测量信息系统计算模式的发展过程入手,提出了网络环境下大地测量信息服务的总体框架,重点分析了以定位服务、控制点服务和数据服务为核心的服务内容,并对构建服务所要应用的XML、数据标准和元数据三个关键技术进行阐述,最后还对基于框架的大地测量过程进行了研究,实现了基于Web服务技术的大地测量生产和服务,为实现大范围跨系统的大地测量信息集成应用提供就新的技术思路。     

义乌市分类处置闲置土地

义乌市积极开展闲置土地清理处置工作,今年共查出闲置土地7宗,总面积3．0681公顷。闲置土地主要集中在工业用地,闲置原因主要是“三通一平”等配套基础设施没有及时跟上,致使企业无法正常开工建设。义乌市采取分类处置的办法处理闲置土地,因政府原因造成的闲置土地：一是努力消除闲置原因。对政策处理未到位原因造成的闲置,政府加大工作力度、兑现政策,交付土地尽快开工。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

基于决策树的我国农业数据挖掘分析

决策树是用于分类的常用建模方法。首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的主观性。最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明。结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况。