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热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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基于DTW距离的时序相似性方法提取水稻遥感信息——以泰国为例简 总被引：3，自引：0，他引：3
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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基于不同的分类算法针对特性迥异的语料数据进行分类,其分类效果往往不同。通过研究分类算法针对专门语料库与自建语料库分类效果各不相同的根本原因,提出一种提高分类性能的新途径。从不同语料库的自动分类对比入手,定义类别聚类密度、类别复杂度、类别清晰度三个指标对语料库信息进行度量,通过多因素方差分析考察三个指标与分类性能的关系,得出语料的各项指标对不同分类算法分类性能的影响关系,并提出一种基于类别清晰度的交叠类文本分类方法以验证指标的有效性。实验表明：该三个指标都在不同程度上影响着分类算法的分类性能。语料类别的聚类密度越高,复杂度越低,类别清晰度越高,其表现出的分类效果越好。 相似文献
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我国耕地保护形势十分严峻,及时获取耕地现状信息对耕地保护工作的开展具有重要参考意义。文章探讨了动态时间弯曲技术在时序NDVI数据的耕地分布信息提取中的可行性,并以江苏省苏南地区为实验区,用2010年MODIS NDVI时间序列数据进行耕地提取实验。首先使用频域低通滤波对时序NDVI数据进行重构,抑制大气、光照等噪声的影响,接着选取耕地训练样本,构建耕地参考时间序列,然后根据动态时间弯曲（DTW）方法计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列的相似性程度,对计算结果使用阈值分割,得到研究区耕地信息。实验中耕地提取结果正确率达84.08%,完整率达85.68%,证实了该方法的适用性。研究表明,基于时序NDVI数据相似性分析可以快速有效提取大面积耕地信息,为农业政策的制定提供参考依据。 相似文献
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我国耕地保护形势十分严峻,及时获取耕地现状信息对耕地保护工作的开展具有重要参考意义。文章探讨了动态时间弯曲技术在时序NDVI数据的耕地分布信息提取中的可行性,并以江苏省苏南地区为实验区,用2010年MODIS NDVI时间序列数据进行耕地提取实验。首先使用频域低通滤波对时序NDVI数据进行重构,抑制大气、光照等噪声的影响,接着选取耕地训练样本,构建耕地参考时间序列,然后根据动态时间弯曲(DTW)方法计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列的相似性程度,对计算结果使用阈值分割,得到研究区耕地信息。实验中耕地提取结果正确率达84.08%,完整率达85.68%,证实了该方法的适用性。研究表明,基于时序NDVI数据相似性分析可以快速有效提取大面积耕地信息,为农业政策的制定提供参考依据。 相似文献
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鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现：新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。 相似文献
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近年来,心血管疾病已成为威胁人们生命的主要疾病,而心血管疾病患者早期发病时往往出现心律失常症状,因此早期检测心律失常对提前预防心血管疾病,及早介入治疗具有至关重要的意义。基于此,本研究利用小波分析方法对不同类型的心电序列进行去噪声处理,再利用ARMA模型以及时间序列的方法对分解后的信号序列进行特征提取,将ARMA模型的系数作为心电信号的特征指标;结合决策树分类、支持向量机分类和随机森林分类机器学习方法对提取后的心电特征指标进行分类研究,并根据实验结果对三种算法的性能进行比较分析。 相似文献
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关于VaR若干度量方法的准确性的比较研究 总被引：4，自引：0，他引：4
目前，VaR的度量方法有很多，而且，由不同方法计算出的VaR值往往相差很大，使得风险管理者面对如此多的模型不知如何选择才能真正达到其风险管理的目的。针对这一点，本文给出了一种将理论分析与实证分析相结合的VaR模型准确性评价方法。并选取几种典型的度量方法，对其准确性进行比较研究，并得出各种方法的优劣排序。 相似文献
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目前城市大气污染问题日益严重,为了更好的解决城市大气污染预测的准确性不足的问题,本文提出了一种基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型。首先使用时间序列的方法对采集的数据进行统计,再将统计结果作为样本输入人工神经网络模型,然后将神经网络训练后得到的样本数据采用趋势外推法进行预测分析。仿真实验结果表明,本文提出的基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型的预测结果与实际结果相当接近,本方案切实有效,值得推广使用。 相似文献
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本文对使用神经网络模型对中国专利全过档数据CPC分类进行了研究和试验论证。对数据分区、专利特征化、模型训练等多个技术实现环节的要点进行了论述。并对13万未分类中国过档专利数据进行了分类实验,实验结果验证了本方法具备一定的可实用性。 相似文献
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本文在详细介绍文本自动分类流程的基础上,通过实验对SVM和KNN两种算法进行比较研究,实验结果表明:SVM算法使用多项式核函数的分类准确性高于使用径向基核函数的分类准确性,且多项式核函数的分类准确性随着参数q的增大而提高;SVM采用多项式核函数进行分类的准确性普遍高于采用KNN的分类准确性;采用多项式核函数的SVM和KNN两种算法对短文本的召回率高于对长文本的召回率。 相似文献
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【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利
用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。 相似文献
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提出一种基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法。该方法实现了动态的推荐过程,使得推荐结果随用户喜好的改变而得到及时更新。并且使用DBN代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。最后,给出基于DBN的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。 相似文献
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【目的/意义】图书借阅数据的预测对于图书馆的资源建设和精准服务具有重要的指导意义。本文收集了
中国东北地区某双一流高校图书馆管理系统十年的借阅数据,并分别按图书类别、借阅者所属学院分类,对未来的
借阅趋势进行了预测。【方法/过程】本文使用一种基于时间序列的混合预测模型进行图书借阅数量的预测,其中混
合预测是一元时间序列预测与多元时间序列预测的结合。【结果/结论】实验结果表明,时间序列算法用于高校图书
馆借阅数据预测,2008 年到 2017 年借书数量由 300 左右增加到近 4000,2018 年到 2021 年 C、D、G、J、S、U、I类图书
中,D类、S类图书的借阅数量下降幅度最大,U类图书借阅数量下降幅度最小,T类、E类借阅量的上升幅度最大,Q
类、X类的误差率较大,研究结论供高校图书馆管理工作参考。【创新/局限】学界上针对图书馆馆藏资源建设和服务
创新研究较多,但以一元时间序列与多元时间序列预测角度进行研究的相对较少,本文弥补了此方面的不足。 相似文献
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在数据准确优化分类和数学模型建立及仿真问题的研究中。传统的数据分类由于频率点的集中不适合进行数据分类频点的采样去除,低自适应能力的调频节点分类技术对干扰或者处于深度衰落部位的分类节点频段拒绝使用,从而大大限制了分类的准确性和抗干扰能力。为此提出基于混沌概率分析的优化分类数学模型建立及仿真,通过混沌概率分析生成具有反应数据显著本质特征的特定随机数产生序列,满足之前概率密度的随机调频需求,由此实现对数据分类的优化和数学模型的构建。以原始采集到的某辐射噪声场实测数据集样本为实验数据,进行数学建模与仿真实验,仿真实验表明,分类数学模型能有效对各类数据进行分类重组,分类效果显著,可以有效应用与数据挖掘,故障诊断以及目标识别等分类识别领域。 相似文献
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同行评议是当前对科研项目水平进行科学评价的主要方式之一,然而评议过程中专家评审能力的差别将会对科研项目评审结果产生影响。为此,本文提出了一种基于PageRank算法的评审专家信誉度度量方法,该方法首先利用高斯分布函数计算评审专家的评审能力,然后利用PageRank迭代算法对评审专家的信誉度进行求解,最后通过引入时间因子对评审专家的信誉度进行度量。基于同行评议真实数据集上的实验结果验证了本文提出方法的有效性,该方法将为科研项目评审及专家遴选提供有益参考。 相似文献
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数据挖掘技术中的分类和回归树（classmcationAndRegressionTree,CART）节点是一种基于树的分类预测方法,使用递归分区来将训练记录分割类似的输出字段值。文章将C＆R树应用于市场营销研究,目标是寻找意愿接受互动新闻服务并购买的潜在客户。通过使用已有的客P数据作为训练样本,建立了一个分类回归模型,可以用于未来数据的预测,从而有助于企业更好地针对不同类型的客户进行不同的营销策略。 相似文献
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在大数据时代背景之下,数据的分类和集成已经成为一种趋势,工业传感网也不例外。然而工业传感网数据有着数据量庞大,数据内容丰富的特点,对其进行人工分类费时费力。因此如何对工业传感网数据进行智能分类是工业领域中非常重要的一个模块。本文针对工业传感网数据的特性,在原有朴素贝叶斯算法(NB)的基础上,引入特有属性和公有属性的概念,并对两类属性赋予不同的权重,提出了一种基于特有公有属性的朴素贝叶斯(S-P-PNB)改进算法,并且用能够代表工业传感网数据的不同家电测试数据来进行实验。通过多次实验表明,该算法的改进能够有效提高不同家电测试数据的分类正确率,为其后续的数据集成做了铺垫,也为工业传感网数据分类提供了一种新的可行性算法。 相似文献