适用于HINOC3.0的高速流分类技术

HINOC技术是我国自主提出的光纤同轴混合接入技术,目前第三代HINOC技术可支持10Gbps接入速率,这对HINOC设备的业务处理能力提出了更高的要求。本文提出了一种适用于HINOC3.0的高速流分类技术,采用三级流水线设计实现高速的精确匹配及范围匹配,经过仿真和板级验证可以满足HINOC3.0的10Gbps业务处理需求。

砂砾岩储层分类技术评价

针对目前砂砾岩层分类研究中存在分类方法较多且不统一、实用性差等诸多不完善问题,综合分析目前主流国内外储层分类技术的优势与不足,系统比对四维地震技术、人工神经网络技术、数值模拟技术、核磁共振测井技术、地质统计学反演、储层构型研究技术、地震层速度计算技术、储层流动单元研究技术、测井约束反演技术、叠前同时反演技术、扩展弹性阻抗反演技术、多元线性回归技术、聚类分析技术等13种砂砾岩储层分类技术,分析了砂砾岩储层分类技术的未来发展趋势,为高效探明开发多类型能源指明了技术攻关方向。

我国建筑固体废物分类技术和设备处理处置的研究

我国建筑固体废物分类技术和设备处理处置的研究旨在降低建筑废弃物数量,提高资源利用效率,减少环境污染。分类技术包括物理、化学和生物分类方法,而处理处置设备包括破碎机、分选设备、磁选设备、压缩设备和焚烧设备等。当前,我国在此领域已取得一些研究成果,并通过政策法规推动废物减量化、资源化和无害化处理,从而促进可持续发展目标的实现。

分类技术在咖啡产业转型升级中的应用——以云南省咖啡豆分类技术为例

本文以中国咖啡产业为研究对象,着重关注云南咖啡产业的发展现状及转型升级需求。首先,从研究背景和目的入手,阐述了云南咖啡产业面临的机遇与挑战,提出了研究方法和结构。其次,通过对咖啡分类技术的历史演变进行概述,引出咖啡产业转型升级的背景及需求。随后,以云南省普洱市雀巢公司和云南省国际咖啡交易中心为例,探讨了咖啡分类技术在产业转型升级中的应用及作用。最后,结合实证研究提出咖啡产业转型升级的策略建议,涵盖技术推广与应用、政策支持与创新、企业管理创新与协同发展等方面,为促进咖啡产业可持续发展提供参考依据。

数据智能分类技术在数据治理中的运用

数据智能分类技术作为一种新型技术,可应用于数据治理过程中。依托该技术公司能够分类管理数据,获得更准确、更可靠的结果,为后续的数据分析以及决策给予良好的支持。文章基于数据治理的理论知识,重点探究了数据智能分类技术在数据治理中的运用与发展,以供相关人员借鉴。

小型无人机雷达特征与分类技术研究

随着科技的迅速发展,小型无人机在多个领域如农业、地质勘测、视频侦察等得到了广泛应用。然而,由于其获取成本低、操作简单,引发了如非法侦察、恐怖活动等安全隐患。为解决这些问题,开发了针对小型无人机的雷达目标探测系统。文中主要研究了小型无人机的雷达特征与分类技术,旨在为小型无人机的雷达探测与分类提供理论依据和实用方法。

一种神经网络的舰船目标噪声提取和分类技术

本文分析了卷积神经网络的结构原理以及学习方法,给出了舰船噪声低频线谱波形、海洋频谱曲线以及线谱信号波形曲线。对船舶目标噪声进行提取和分类,得到了舰船目标噪声特征响应曲线和噪声信号特征值分布图。本文研究有助于舰船目标噪声处理技术的进一步发展。

肺腺癌亚型分类技术研究进展

肺腺癌存在多种不同类型,各有表征,准确对其分类是临床诊断和治疗的重要依据。从肺腺癌组织病理学、影像学、基因组学等多个方面进行肺腺癌亚型分类研究一直是临床研究的热点问题之一。特别是近年来机器学习和深度学习技术的发展为肺腺癌分类研究提供了新的方法和思路。详细阐述了当前肺腺癌分类技术的研究进展,对各种亚型分类技术应用进展进行了系统的评价。总结了各类分类技术的优缺点、传统分类方法的难易程度和常用的机器学习、深度学习技术模型的算法复杂度,分析了当前研究的相关问题,并对未来的研究方向进行了展望。

基于图像分类技术在医学影像数据治理过程中的研究与应用

目的探讨在数据治理过程中利用深度学习的图像分类方法对每幅X线检查图像进行准确分类的可行性。方法将安徽省全省范围内80%以上的医疗机构的不同类型设备上传至安徽省影像云平台中的脱敏后X线数据纳入本研究,并选取25种常见的X线检查项目,由两名影像科技师参考放射科信息系统的检查项目名称,对数据治理平台中获取的12857幅影像数据进行标注。标注数据集按照7∶1∶2的比例分为训练集、验证集和测试集,其中训练集9006张图像,验证集1279张图像,测试集2572张图像。基于ResNet50搭建深度学习网络,利用训练集和验证集数据进行模型训练,测试集测试结果采用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)和敏感度作为模型的性能评价指标。结果测试集的测试结果显示,大多数图像分类正确,图像分类平均ROC曲线下的面积为99.94%,敏感度为98.05%±5.68%,但仍有少量图像不准确。结论在医学影像数据治理过程中,基于图像分类的方法可以实现大部分X线检查项目图像的准确分类,但少量图像由于拍摄图像不规范,无法正确分类,需要结合放射科信息系统的检查项目名称信息进行进一步分类。

波形分类技术在龙12-塔35区块葡萄花油层沉积特征分析中的应用

龙12-塔35区块断裂发育复杂,葡萄花油层砂体较薄且连续性较差,沉积微相划分困难。首先结合储层特征及对应模型地震道特征,确定时窗、波形分类数等地震波形分类关键参数,利用神经网络识别技术将目的层三维地震数据划分为不同的地震波类型,然后结合测井资料分析确定地震波形与沉积类型的对应关系,对研究区进行沉积区域的划分。研究区可划分为3个沉积区域,Ⅰ区域波形特征为一个低频强波峰,连续性较好,砂体单层厚度较大、测井曲线显示明显正旋回河道特征;Ⅱ区域波形特征为“两峰夹一谷”,波形在剖面上连续性较差,砂体具有单层薄、层数多整体厚的特征;Ⅲ区域波形特征为“两峰夹弱谷”的复波特征,体现出Ⅰ区与Ⅱ区域交汇特征。分析表明葡萄花油层具有明显的双物源特征,波形分类技术对葡萄花油层物源分析及沉积微相划分具有重要的指导作用。

基础性地理国情监测地表覆盖分类技术与方法

地表覆盖遥感影像分类是基础性地理国情检测的内容之一,可提升地表覆盖空间分布与动态情形测定工作的合理性与精确性,促使所获取的地理国情信息变得更加系统,本文以World View-2卫星影像获取遥感数据源,选取陕西临潼和浙江杭州的卫星影像开展有关分类实验,确定分类技术流程,通过分型网络演化算法获取分割结果。

遥感图像智能分类技术在自然资源监测工程中的应用研究

随着遥感技术的不断发展,遥感图像智能分类技术在自然资源监测工程中得到了广泛应用。本文从理论基础、自然资源监测工程需求、实际应用和发展前景等角度对该技术进行了研究。介绍了遥感图像的基本概念和智能分类技术的理论框架,然后分析了自然资源监测工程的现状和需求状况。接着,探讨了遥感图像智能分类技术在自然资源监测工程中的应用路径和效果,并分析了其面临的挑战和优势。展望了该技术在自然资源监测工程中的发展前景,探讨了创新模式、潜力、趋势和建议。本文的研究可为自然资源监测工程中的遥感图像智能分类技术的应用提供参考,推动其进一步发展和应用。

地震波形分类技术应用条件及其在葡北地区沉积微相研究中的应用

在应用地震相分析软件Stratimagic对葡北地区七克台(Qkt)组进行地震相分析的过程中,对地震波形分类技术的应用条件进行了对比。分析发现,频率大于40 Hz、信噪比大于25 DB的地震资料可以较好地满足地震波形分类的研究。构造形态平缓、断裂不发育的地区运用波形分析效果较好。此外合适的地震时窗大小的选取和适当的波形分类数的设定也影响波形分类分析的运用效果。一般5～8种分类数是比较合适的,与沉积微相类型的匹配效果较好。在此基础上,运用该技术编制了葡北地区七克台组的沉积微相,对比单井沉积微相分析结果发现,有86%以上的单井相分析结果与预测的沉积微相图吻合,证实了地震波形分类技术预测沉积微相的可靠性。最后,运用该技术预测了该地区的砂体展布,为该地区下步隐蔽油气藏的勘探指明了方向。

GIS与RS集成的高分辨率遥感影像分类技术在地类识别中的应用

为提高高分辨率遥感影像的分类精度 ,本文提出了一种 GIS与 RS集成的分类技术。它从遥感影像和 GIS矢量数据一体化的角度出发 ,充分利用了矢量数据的图斑边界信息 ,通过提取单一地类图斑内的灰度特征、纹理特征和形态特征识别图斑所属地类。经研究表明 :无论在实验结果上还是在分类的机理上都证明了 ,在高分辨率遥感影像的土地利用分类中 ,这种 GIS与

面向对象的玛纳斯河流域TM影像分类技术研究

以面向对象的遥感影像分类的理论与方法,基于ENVI 5.0、eCongition 8.7和ArcGIS 10.0平台,从遥感尺度问题和决策树分类技术入手,对面向对象分类方法的多尺度分割和多特征分类等关键问题进行了探讨,并应用该方法对玛纳斯河流域的信息进行了提取研究。结果表明,多尺度分割最佳波段权重为0,1,2,2,1,0,1,形状参数和紧致度均为0.7,分割尺度为60,30和10,地物种类可分为林地、草地、水域、耕地、人工表面、冰雪地、盐碱地、其他八大类。分类结果总精度为0.92,Kappa系数为0.91,证明面向对象的分类方法可以有效地对干旱区中尺度分辨率影像进行快速高效的地物信息识别及提取。

网络文本数据分类技术与实现算法

本文主要论述网络文本数据挖掘中的文本分类技术原理、方法 ,同时给出实现文档分类和类型匹配的若干算法 ,最后介绍文本分类正确率评价指标以及网络文本数据检索系统应用实证测评分析。

基于文本分类技术的住院患者药源性变态反应自动监测模块研究

目的:利用医疗电子病历中的文本信息开展住院患者用药安全性评价,为住院患者ADR监测提供新方法。方法:在已有的主动监测系统基础上,设计、开发基于文本分类技术的住院患者药源性变态反应自动监测模块,利用优质文本进行分类算法的机器学习。结果:完成包括事件配置器、特征词集、自然语言处理器、文本分类器、结果展示器5部分的主动监测模块的开发;试用于头孢哌酮舒巴坦用药患者的主动监测,结果显示629例患者中出现变态反应的阳性预测值达到44.44%(4/9),其真实世界发生率0.64%,与说明书中所列的发生率0.68%相近。结论:本研究建立了文本信息主动监测方法,阳性预测值可通过特征词集、分类规则的深入研究加以改善。

K-NN与SVM相融合的文本分类技术研究

提出了一种改进的K-NN (K Nearest Neighbor)与SVM (Support Vector Machine)相融合的文本分类算法.该算法利用文本聚类描述K-NN算法中文本类别的内部结构,用sigmoid函数对SVM输出结果进行概率转换,同时引入CLA(Classifier's Local Accuracy)技术进行分类可信度分析以实现两种算法的融合.实验表明该算法综合了K-NN与SVM在分类问题中的优势,既有效地降低了分类候选的数目,又相应地提高了文本分类的精度,具有较好的性能.

中药鉴定新方法——计算机模式分类技术及其应用

本文介绍了计算机模式分类技术鉴定中药的基本方法;并对近年来国内应用这一技术鉴定中药的状况作一概述。可以看出,用计算机模式分类技术鉴定中药是成功的,具有良好的应用前景。

波形分类技术在隐蔽油藏预测中的应用

在现代油气勘探中 ,利用各种地震信息进行油气预测是地质家们一直探索的问题 ,尤其是近几年 ,随着地震勘探技术的不断发展 ,利用与地层构造、岩性圈闭或储集层有关的地震信息寻找孤立砂岩体、河道砂体、沙坝等以及判断含油性已成为提高油气勘探成功率的重要手段之一。波形分类技术充分利用了地震资料信息丰富的特点 ,采用神经网络算法对地震道波形特征进行分类 ,细致刻画地震信号的横向变化 ,从而得到反映储集层特征的地震相图 ,用于砂体及隐蔽岩性油藏分布范围的预测。应用波形分类方法对冀中坳陷大王庄隐蔽油藏进行了储集层预测 ,并实施钻探了Lu10 5等 3口井均获得成功 ,取得较好的应用效果。图 3参