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去除土壤后向散射影响的SAR数据玉米留茬方式识别

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遥感学报 2023年第11期27卷 2628-2639页

作者：李俐谢小曼朱德海蒋朝为许佳薇中国农业大学土地科学与技术学院北京100083 农业农村部农业灾害遥感重点实验室北京100083

作物留茬覆盖作为保护性耕作的重要方式之一,快速、准确地获取其不同方式的分布情况对保护性耕作的实施现状监测及效果评估具有重要意义。现有的留茬监测方法主要集中于留茬覆盖度估算,而对不同留茬方式识别的研究较少。本文以Sentinel-... 详细信息

作物留茬覆盖作为保护性耕作的重要方式之一,快速、准确地获取其不同方式的分布情况对保护性耕作的实施现状监测及效果评估具有重要意义。现有的留茬监测方法主要集中于留茬覆盖度估算,而对不同留茬方式识别的研究较少。本文以Sentinel-1 SAR数据为主数据源,尝试探究其对玉米留茬方式的识别能力。利用留茬后向散射模型分离土壤散射贡献和留茬散射贡献,以消除土壤散射贡献干扰。提出融合留茬指数FRI(Fusion Residue Index),结合雷达指数与SAR纹理,分析不同特征组合对留茬方式的识别能力。采用最优特征集进行玉米留茬方式的识别,完成实验区的不同玉米留茬方式制图。结果表明:采用消除土壤影响后的VH极化后向散射系数、FRI和SAR纹理等8个特征的识别表现最好,OA和Kappa系数分别为89.28%、0.84。相比采用消除土壤散射影响前,识别精度和Kappa系数提高了5.44%和0.09。研究结果为Sentinel-1 SAR影像在留茬研究的广泛应用提供一种新的思路。

关键词：遥感 Sentinel-1 SAR数据玉米留茬留茬方式识别后向散射模型最优特征集

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基于灰色关联分析的软件工作量估算方法

系统工程与电子技术 2012年第11期34卷 2384-2389页

作者：付雅芳杨任农刘晓东王琳空军工程大学航空航天工程学院中国人民解放军93792部队总参陆航研究所

针对历史数据少、信息贫乏的软件估算问题,提出了一种基于灰色关联分析的工作量估算方法。首先结合灰色关联理论分析了项目特征与工作量的关联度,然后利用回归技术选取最优特征集;在此基础上,计算新项目和历史项目的关联度,并根据关联... 详细信息

针对历史数据少、信息贫乏的软件估算问题,提出了一种基于灰色关联分析的工作量估算方法。首先结合灰色关联理论分析了项目特征与工作量的关联度,然后利用回归技术选取最优特征集;在此基础上,计算新项目和历史项目的关联度,并根据关联度大的项目估算软件工作量;最后通过4个典型的软件数据集对估算方法的性能进行分析。实验结果表明,该方法能够在历史数据少的情况下准确估算出软件工作量,其性能优于基于回归分析、BP神经网络和类比估算等方法;而选取最优特征后的灰色关联方法,由于剔除了与工作量相关程度低的特征因子,进一步减小了工作量估算的平均误差率。

关键词：灰色关联分析软件工作量最优特征集平均误差率

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基于主轴电机电流信号的镗削颤振监测研究

基于主轴电机电流信号的镗削颤振监测研究

作者：杨志刚华中科技大学

学位级别：硕士

镗削加工过程中，特别是深孔镗削时很容易发生颤振。颤振的发生会降低加工表面质量，缩短刀具寿命，以及限制机床的加工能力。现有的颤振监测方法，大多采用与加工过程直接相关的振动、切削力和声音信号，并不适合在加工现场推广应用。... 详细信息

镗削加工过程中，特别是深孔镗削时很容易发生颤振。颤振的发生会降低加工表面质量，缩短刀具寿命，以及限制机床的加工能力。现有的颤振监测方法，大多采用与加工过程直接相关的振动、切削力和声音信号，并不适合在加工现场推广应用。本文研发了一种基于主轴电机电流信号的镗削颤振监测方法，其主要研究工作如下：根据工程化的应用需要，分析了基于电机电流信号进行镗削颤振监测的可行性，并分析了可能存在的问题。针对镗削颤振监测的功能需求，完成了总体方案的设计，并设计了相应的试验系统以及试验方案;为了获得对颤振敏感的监测信号，研究了切削过程信号的截取方法，而后对主轴电机电流以及进给轴电机电流在时域和频域进行了对比分析。最终选用了主轴电机电流进行镗削颤振监测，并采用了基于小波包分解的去噪方法对信号进行预处理;为了获得用于模式识别过程的最优特征集，根据信号在颤振发展过程中的变化规律提取了相应的时域和频域特征量，进而采用了基于距离评价技术以及相关分析的方法进行特征选取，最终获得的最优特征集包括均值、峰值、标准差、一步自相关函数以及频域中心;为了及时发现镗削颤振的征兆，选用了概率神经网络进行模式识别，并采用了一种主动学习方法对神经网络进行训练。试验验证结果表明所建立的模型获得的分类准确率不低于95%，能够满足颤振监测应用的要求。

关键词：镗削颤振主轴电机电流最优特征集概率神经网络

基于粗集理论的连续属性离散化及规则提取技术研究

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基于粗集理论的连续属性离散化及规则提取技术研究

作者：周艳聪河北工业大学

学位级别：硕士

粗集理论作为一种新的软计算方法，通过把知识和分类密切地联系起来，为处理不确定、不完全数据的分类问题提供了符合人类认知的数学工具。基于粗集理论的知识发现技术已成为决策科学的研究热点。随着社会经济的发展和人们生活水平的提... 详细信息

粗集理论作为一种新的软计算方法，通过把知识和分类密切地联系起来，为处理不确定、不完全数据的分类问题提供了符合人类认知的数学工具。基于粗集理论的知识发现技术已成为决策科学的研究热点。随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，气象问题已经成为社会关注的热点问题之一。如何根据观测数据获得准确的灾害气象规律越来越为气象界关注。本文针对粗集理论应用中的几个关键问题进行了研究，并将结果应用到气象问题的分析中，取得了一定的效果。首先，对基于粗集理论的数据离散化技术进行了比较分析，首次提出了基于遗传算法的离散化方法，有效克服了行列计算法中结果受字段位置和断点位置影响的不足，并将几种离散化算法及其组合进行了比较分析和组合运用。实验结果表明：基于遗传算法的离散法是一个相对较好的离散化方法，增类减类离散法与行列离散法是相对较佳的一对方法组合。其次，实现了基于粗集理论的属性约简方法——基于可分辨矩阵的属性约简法和基于遗传算法的属性约简法，并通过降维、稀疏化、正例集和反例集的有效选取、新的选择算子等方法对原算法进行了改进。实验证明，新的算法都大大降低了算法时间复杂度，提高了算法效率。再次，提出了一种基于可分辨矩阵的决策规则提取新方法。该方法通过对属性约简得到的中间结果和最终结果的有效利用，大大降低了算法的时间复杂度和空间复杂度，实验结果也充分证明了该算法的有效性。最后，在对各种方法进行了认真分析和研究的基础上，研制了一种基于粗集理论的数据离散化和规则提取的软件平台，可以用于数据挖掘的前处理。系统应用于气象数据分析，取得了良好的效果。

关键词：粗集离散化遗传算法可分辨矩阵约简最优特征集决策规则

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电信领域命名实体识别方法的研究

电信领域命名实体识别方法的研究

作者：张歌南京邮电大学

学位级别：硕士

随着电信业务与互联网技术的不断融合,电信领域开始进入了数字化时代。作为电信领域应用智能化的基础,电信领域命名实体识别的研究具有其实际意义。然而,电信领域文本具有一定的特殊性,并且数据集稀少,因此,传统的命名实体识别方法并不... 详细信息

随着电信业务与互联网技术的不断融合,电信领域开始进入了数字化时代。作为电信领域应用智能化的基础,电信领域命名实体识别的研究具有其实际意义。然而,电信领域文本具有一定的特殊性,并且数据集稀少,因此,传统的命名实体识别方法并不能完全适用于电信领域。论文结合电信领域文本特点,对条件随机场模型进行了改进。在特征项中加入数字特征、字母特征、关键词特征以及地名特征,以增强条件随机场模型的学习能力;在构建特征模版的过程中,为不同的特征项选择不同的上下文窗口大小,以保证上下文信息使用的合理性;使用递增式学习策略选择最优特征集,以提高构建最优特征集的效率。论文针对电信领域缺乏已标注数据集的问题,提出了一种基于Tri-Training算法的语料标注方法,对电信领域文本进行标注。借助电信领域结构化文本构建电信领域基础词典对部分语料进行标注,然后结合Tri-Training算法完成对全部文本语料的标注工作。论文将改进后的条件随机场模型与基于Tri-Training算法的语料标注方法相结合,构建了完整的电信领域命名实体识别系统,并借助该系统对论文所提出的算法进行实验验证。实验结果表明,论文所提出的基于条件随机场的电信领域命名实体识别方法以及基于Tri-Training算法的语料标注方法均是有效可行的,能够在电信领域命名实体识别工作中取得令人满意的结果。

关键词：命名实体识别条件随机场最优特征集语料标注 Tri-Training算法

基于HY-1C/1D卫星的辽东湾海域海冰监测研究

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辽宁自然资源 2023年第2期 62-64页

作者：韩婷婷辽宁省自然资源卫星应用技术中心辽宁沈阳110034

利用HY-1C/1D卫星数据对辽东湾海域进行了海冰监测研究,包括海冰类型划分与选取、结合光谱特征和纹理特征的最优特征集选取,基于支持向量机分类方法进行海冰分类,并进行了变化规律和影响因素分析,极大提升了海冰监测空间尺度和范围尺度... 详细信息

利用HY-1C/1D卫星数据对辽东湾海域进行了海冰监测研究,包括海冰类型划分与选取、结合光谱特征和纹理特征的最优特征集选取,基于支持向量机分类方法进行海冰分类,并进行了变化规律和影响因素分析,极大提升了海冰监测空间尺度和范围尺度,丰富了海冰监测的形式,最终制作完成了多期海冰分类图件和海冰监测影像图件,满足海洋预警部门日常的预警预报工作。

关键词： HY-1C/1D 海冰类型最优特征集影响因素海冰分类

基于Stacking集成结构的钓鱼网站识别

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现代计算机 2023年第7期29卷 49-53页

作者：段金凤张晓颖长春大学理学院吉林130022

快速且高效地识别钓鱼网站是非常有必要的,可以帮助人们有效避免钓鱼网站引起的网络安全威胁。提出一种基于Stacking集成模型对钓鱼网站进行识别的模型。首先对数据预处理,再利用XGBoost算法进行最优特征集筛选,建立单一模型和Stacking... 详细信息

快速且高效地识别钓鱼网站是非常有必要的,可以帮助人们有效避免钓鱼网站引起的网络安全威胁。提出一种基于Stacking集成模型对钓鱼网站进行识别的模型。首先对数据预处理,再利用XGBoost算法进行最优特征集筛选,建立单一模型和Stacking集成模型,同时使用分层交叉验证和网格搜索对算法参数进行调节。实验结果表明,基于Stacking集成结构对钓鱼网站的识别准确率达到了97.96%,AUC值为0.9801,该方法相比其他单一分类器具有更高的识别能力。

关键词：钓鱼网站识别 Stacking集成 LightGBM算法最优特征集