流形上的空间密度聚类算法研究

研究流形上的聚类分析，针对基于密度的空间聚类引入了流形概念，提出1种基于流形的密度聚类算法，该方法将流形的概念与聚类相结合，可以适用于样本为复杂分布的聚类。文中通过实例证明此算法的有效性。     

在省国土资源厅开展深入学习实践科学发展观活动动员大会上的讲话

同志们： 按照省委的统一部署,经厅党组研究决定,今天在这里召开深入学习实践科学发展观活动动员大会。主要任务是,深入学习贯彻中央和省委有关会议和文件精神,对我厅开展深入学习实践科学发展观活动进行动员部署。省委对开展学习实践活动高度重视,省委派来了以方士荣同志为组长、宋培军同志为副组长的一行4人指导检查组,等一会,方士荣组长还要作重要讲话。我代表厅党组和全厅党员干部职工,向省委指导组的全体同志表示热烈欢迎和衷心感谢!     

解放思想 转变观念

按照浙江省委的统一部署,国土资源厅列为全省第一批开展学习实践科学发展观活动的单位。10月10日,省厅召开干部职工大会,动员部署以“积极构建保障和促进科学发展新机制”为主线的学习实践活动。为期半年的深入学习实践科学发展观活动,已在省厅全面启动。     

空间智能:地理信息科学的新进展

在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值.     

实施精品战略 实现精彩跨越

成都四建通过不断完善施行各种质量保障制度,广泛推广应用新技术,积极开展全面质量管理活动,大力开展多元化学习交流活动,着力实施精品战略,收到了良好成效,促进了企业全面发展。     

在学习调研阶段总结暨分析检查阶段工作部署大会上的讲话

5月12日汶川大地震发生后,按照党中央、国务院的部署,部里把抗震救灾作为当前压倒一切的任务,做了大量工作。刚才,小苏同志通报了部抗震救灾工作情况。下面,我就学习实践活动谈三点意见。     

深入学习实践科学发展观 加快构建保障科学发展的土地管理新机制——在巩固百日行动成果强化土地执法监管研讨班开班式上的讲话

这次研讨班是在全党、全国认真学习贯彻党的十七大精神和“两会”精神,学习实践科学发展观的背景下举办的。我们邀请了全国土地执法百日行动当中成效显著的107个市、区、县人民政府的主要负责同志、分管国土资源工作的负责同志和国土资源管理部门的负责同志,大家共聚在一起,研究探讨如何按照科学发展观的要求,破解当前土地管理的难题,保护与发展的难题,交流各个地方土地管理的经验,形成共识。107个地方政府的负责同志在百忙当中参加这次研讨活动,这本身就是对落实科学发展观,加强土地管理的重视和支持,意义重大。在此我代表国土资源部,向参加研讨活动的同志们表示热烈的欢迎和衷心的感谢!     

致全国国土资源系统参加抗震救灾工作的广大干部职工及家属的慰问信

全国国土资源系统参加抗震救灾工作的广大干部职工及家属同志们： “5·12”汶川特大地震灾害,给四川、甘肃、陕西、重庆、湖北等地群众的生命财产造成巨大损失。国土资源部迅速贯彻落实党中央、国务院关于抗震救灾的重大决策部署,成立了指挥机构,启动应急预案。认真履行管理职能,充分发挥部门优势,积极支持抗震救灾,重点防范次生地质灾害,及时安排灾后重建各项服务保障工作。     

山东省国土资源厅举办深入学习实践科学发展观活动报告会

2008年11月23日,山东省国土资源厅举办学习实践科学发展观活动报告会。中央宣讲团成员、国家行政学院薄贵利教授应邀作了“改革行政体制,建设服务型政府”的专题报告;国家统计局总经济师、经济学博士姚景源应邀作了中国宏观经济形势分析报告。报告会由山东省国土资源厅深入学习实践科学发展观活动领导小组组长、厅党组书记、厅长徐景颜主持,山东省委深入学习实践科学发展观活动第四指导检查组组长、省委统战部副部长崔巍及指导检查组全体成员出席报告会。山东省国土资源厅领导,17市国土资源局班子成员,厅全体干部职工,直属事业单位科级以上干部450余人参加了报告会。     

动态最小二乘支持向量机学习算法

针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法.该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率.大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点.