一种改进的Apriori挖掘算法

针对制约Apriori算法效率的瓶颈问题,提出了一种基于Apriori的改进算法,算法只需要遍历一次事务数据库,避免了Aprori算法多次扫描事务数据库和产生大量的候选项集,同时利用项集的有序性改进了判断连接的方式,优化了连接步骤,减少了判断时间.实验结果表明,改进的Apriori算法在运行效率上有一定的提高.     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于支持向量机的岩石薄片图像分割

支持向量机是对传统学习分类方法的一个良好替代,特别是小样本、高维的情况下,有着良好的泛化能力,利用支持向量机良好的分类特性,将图像分割的问题转化为分类问题,对岩石薄片图像进行分割实验.通过实验表明：支持向量机对于分割颜色分布不均匀、边缘模糊的岩石薄片图像,有很好的应用前景.     

双铰四次弹性拱的混沌行为研究

对双铰四次弹性拱的混沌行为在横向周期荷载下的混沌行为进行了研究。首先利用拱的单元平衡方程建立了拱的二阶三次非线性动力学模型;然后通过变换使方程转化为不含常数项的非线性微分动力系统,并由此得到无扰动系统的3个不动点（一个鞍点,两个中心）与同宿轨道;再用Melnikov函数法给出了发生混沌的临界条件;最后给出了该系统出现定常运动和混沌运动的数值结果。研究表明四次弹性拱在横向周期荷载作用下的外激励振幅在一定范围内会出现混沌现象。     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

基于非开挖泥浆性能检测系统与弱监督学习的地层岩性识别

针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻（K Nearest Neighbors,KNN）算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。      

地球空间信息相关论文摘要

一种基于谷地填充的DEM综合方法;GOCE卫星轨道摄动的数值模拟与分析;全球地图第一版中国土地覆盖产品的生成;GPS信号载噪比估计算法的研究;基于支持向量机的景象匹配区选择方法     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

财政局地理信息系统的设计与实现

本文分析了当前财政局管理信息系统存在的问题,提出将地理信息系统技术、网络技术、数据库技术运用到财政管理中,建立财政局地理信息系统;文章重点研究了财政局地理信息系统的结构及功能,并结合北京市财政局地理信息系统开发实例,阐述了财政局地理信息系统的核心功能和系统实现方法。