浅谈玉

中国是一个爱玉而又敬玉的民族。传统以来，玉被视作祥瑞之物，玉在中国人的心目中总有几分神秘的色彩，认为它能除恶辟邪，逢凶化吉，并带来福祉。另一方面也由于玉器不朽，虽经雕琢、打磨、入土，受沁、改制，盘养等岁月的磨炼，仍能保持其温润坚实的质地，     

动力变质岩的结构成因分类与命名

动力变质岩的结构成因分类与命名朱大岗，王治顺（中国地质科学院地质力学研究所，北京１０００８１）关键词动力变质岩，结构成因分类，变质岩类型与命名，岩石分类笔者根据多年来野外、室内动力变质岩宏观、微观研究鉴定和已经总结出的一些动力变质岩的特征，按照地质力...     

化探异常定量分类(评序)方法探讨

从评判指标集合的熵和分辨率入手,应用最优分割法.对无模型地区的化探异常进行定量分类和排序。该法在吉林通化某地金化探异常分类中取得了较好的效果。     

动物益害分类系统研究

在确立动物益害的人类原则和指标的基础睬用四级分类方法，进行动物益害分类。描述各种动物的益害属性，益害内容和益害程度。为人类保护利用动物资源，防治有害动物，提供理论依据。     

SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用

以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

用Hash表技术实现快速流分类

Hash表技术是流分类的常用方法之一,用Hash表技术实现快速流分类的关键问题是降低冲突率,提高冲突解决的效率。该文通过提出几个新的概念（如发散、最佳流分类比特和相似比特等）来降低冲突率,通过提出查找树方案来提高冲突解决的效率,从而得到了一种能适应进行任意域流分类工作的、高效的流分类哈希（Efficient Packet Classification Hash,EPCH）表技术方案。仿真试验证明：该方案冲突率低、效率高,值得推广。     

多相位水平集高分辨率遥感影像非监督分类

高空间分辨率遥感影像(特别是城区场景)常表现出高的光谱异质性、地物细节丰富且地物拓扑关系复杂等特点,这对影像分类产生较大干扰,导致分类精度不高。针对以上情况提出一种新的非监督多相位水平集分类方法:该方法以基于区域竞争思想及Bayes准则的多相位水平集分类框架作为高分辨率遥感影像分类的基础,通过采用Parzen窗非参数密度估计方法来改善复杂场景下样本概率密度估计的准确性,从而增加分类模型的抗干扰能力;此外,为提高多水平集模型演化效率,在模型求解中提出一种简单而有效的水平集函数重初始化方案。通过与前人工作的试验对比及分析,验证了提出的模型在复杂场景及存在上述干扰的情况下表现出好的分类效果。