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181.
对使用遥感技术监测水库蓄水面积变化的方法进行了探讨,提出了使用监督分类计算水面面积的操作思路和步骤,并对计算中涉及的关键技术和注意事项进行了分析。 相似文献
182.
甘肃华亭地区历史上地震活动频繁,由于华亭地区拥有大型煤矿,因此该地区的地震活动除了常规的天然地震还有采矿引发的非天然地震.本文为了将两类地震事件进行准确区分,采用无监督、有监督到半监督分类方法,分析应用于甘肃华亭地震事件分类中.本文一共选取(34.8~35.7°N,106.1~107.1°E)范围内305个地震事件的波形数据,使用速度地震图的复杂度(C)和S/P波振幅比两个时变参数作为分类器,经过我们的训练分析,GMM、K均值、线性判别函数(LDA)、二次判别函数(QDA)、标签传播模型(Label Spreading)和自训练模型(Self Training)的最高总精度分别为87.87%、86.23%、92.16%、94.12%、96.73%、96.73%.根据分类结果分别讨论了无监督和有监督模型对天然地震和矿震的分类性能,六种方法对地震事件的分类都有不错的效果,其中半监督(Self Training)方法比其他方法有更好的改进.通过本研究我们发现,对于没有标签信息可用的无监督聚类算法,尤其是GMM方法具有与判别分析的监督方法接近的判别能力,而仅需要标注少量事件的半监督学习在本文的... 相似文献
183.
184.
185.
使用有监督机器学习方法进行海洋文献的分类往往存在人工标注量太大的缺点,针对这个问题,提出利用半监督机器学习中的协同训练(Co-training)方法来实现减小人工标注量的目标。该方法从2个View分别训练不同的分类器,在此基础上,根据少量有标注文档从大量无标注文档中获取有用信息,通过协同训练来提升2个分类器的性能,并训练出最终分类模型。实验结果表明,在人工标注仅2篇文献的条件下,该方法最终的分类性能十分接近需人工标注1 500多篇文献的有监督分类器。这说明将Co-training方法应用于海洋文献分类可以大大减小人工标注量,并有着较为良好的分类性能。 相似文献
186.
补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型.通过对网络的学习训练和仿真检验,表明补偿模糊神经网络是进行砂土液化势预测评价的有效手段. 相似文献
187.
188.
利用广汉机场2010~2014年遥测地面风场资料,分析了春季地面风的年变化、月变化以及日变化特征,讨论了地面风对飞行训练的影响。结果表明:广汉机场春季盛行偏北风,此外主要还受到北西北、北东北风的影响,飞行训练易遭遇左侧风;4~5m/s以及6m/s以上的地面风日数年变化不大,但春季最大风速的年变化差异较大;3~5月月平均地面风速呈递增特征,从3月到5月主导风向由北风顺时针变化为东北风,东东南、东南、南东南风频率逐渐增加,左侧风以及逆风影响增大。地面风速的日变化呈现出“一峰一谷”的大陆型变化特征,即白天风速大,夜间风速小,午后风速最大,4~5m/s的风受日变化影响大,6m/s以上的风主要受天气系统的影响。 相似文献
189.
190.