固体矿产储量自动分类方法研究

矿产储量计算与分类的全程计算机辅助化、自动化是矿产储量计算的发展趋势,也是推动地矿工作信息化和"数字矿山"发展的一个重要环节。能够准确、快速进行矿产储量分类的自动分类方法是矿产储量计算自动化、智能化能否实现的关键。针对这一问题,结合国家分类标准,对矿产储量自动分类方法进行了探讨,并结合实例,阐述了矿产储量自动分类的实现过程。

基于粗糙集的文本自动分类方法的研究

提出一种利用粗糙集理论生成文本分类规则的方法 ,通过将文本关键词的权值进行离散化处理后 ,作为规则的条件属性 ,文本所属的类别用作决策属性 ,构造决策表。然后通过属性约简和规则化简提取出文本的分类规则。该方法生成的规则易于理解 ,分类准确度较高 ,分类速度快。

一种基于模糊聚类的汉语文本自动分类方法

如何快速地整理海量信息 ,对不同的文本进行有效分类 ,已成为获取有价值信息的瓶颈。本文提出的中文文本分类方法 ,较好地解决了信息的实时分类问题 ,在实践中收到了良好的效果。由于汉语文本的特殊性 ,在分类器训练前对训练文本进行自动分词和降维预处理。许多文本往往可能归到多个类 ,因此分类算法采用模糊c -原型算法。实验表明 ,该方法综合效果较好 ,可以实现文本的快速分类。

基于藏文古籍传播图像信息自动分类方法研究

藏文古籍是藏文化的重要载体,种类复杂,内容庞大,在对藏族文化进行研究时,必须要对藏文古籍的图像信息进行分类。研究了一种藏文古籍图像信息自动分类方法 ,通过对藏文古籍传播图像信息进行预处理提取出具有明显特点的图像传播信息,利用文本表示法表示出不同的图像信息,从而完成整个分类,借助检测仪计算分类的召回率和准确率,判断分类准确性。

基于机载点云数据的输电线路自动分类方法研究

机载激光雷达技术能够获得高精度的三维数据,在测量方法的针对性和测量方法的优势方面具有更强的应用价值,相对于传统的测量技术而言激光雷达测量技术在测量成本方面相对较低、测量速度快、精度高,能够获得高密度的点云数据,并且对三维坐标进行标记。本文立足激光雷达测量技术分析机载电源数据的输电线路自动分类方法。

自动分类技术在数字参考咨询服务中的应用

本文介绍了自动分类技术在数字参考咨询服务系统中的应用,详细概述了自动分类技术的概念、作用及其方法,并加以总结。

基于面向对象技术的黄土丘陵沟壑区切沟遥感提取方法研究

基于高分辨率遥感影像,提出了结合高分辨率影像的光谱、地形、几何形态和GLCM纹理信息等特征的切沟半自动面向对象提取方法,建立了一组沿径流方向计算纹理特征空间对比度和相关性的公式。以黄土丘陵沟壑第三副区甘肃天水桥子沟小流域World View-2影像数据为例,分别建立了耕地(山坡地、梯田)、果园、林地、农路、切沟的分类规则和算法,以影像的目视解译结果结合实地调查进行精度评价,分类结果显示,总体分类精度为75.17%,总Kappa系数为0.64,切沟的生产者精度为80%,用户精度为70.59%,取得了令人满意的结果。

基于学术论文全文的跨语言研究方法自动分类研究

自动识别学术论文所使用的研究方法对研究方法的评估、方法使用行为分析、方法检索等均具有重要意义。学术论文研究方法的自动分类离不开大量训练语料,但论文研究方法标注成本高昂,探讨如何充分利用现有标注数据对于降低标注成本具有重要意义。以图书情报领域为研究对象,首先通过实验比较了基于英文摘要的单语言方法和基于全文的跨语言方法,进而说明了使用跨语言方法的必要性;其次比较了两种跨语言方法在跨语言研究方法分类中的效果;最后对本文提出的一种学术论文全文处理方法进行了验证。实验结果表明,基于学术论文全文的跨语言方法明显优于基于英文摘要的单语言方法,基于机器翻译的方法比基于跨语言预训练模型的方法更优。此外,实验表明针对学术论文全文的长文本处理方法相较于基线方法有明显提升。

土地利用信息的多元分析提取

由遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)获取、处理、分析空间信息,已成为研究资源环境的重要技术手段。在土地利用信息提取中,我们先后应用了传统目视解译方法、人机交互解译方法、计算机自动分类方法、多源信息复合分析等方法。本文在分析现有各种方法优缺点的基础上,提出了“综合自动分类方法”,并以北京市密云县为例,对土地利用信息进行了提取。分析表明:综合自动分类方法在分类结果的客观性、科学性、实用性等方面,具有一定的优势。

Research on Speech Visualization Technology and Its Application in English Listening Teaching

In order to improve the automatic retrieval ability of English vocabulary, for the distribution of semantic attributes in English vocabulary, an automatic classification method of English vocabulary is proposed based on association rules, English vocabulary data storage model is constructed, a two element linguistic feature function is constructed for describing the directionality of English lexical retrieval scheduling, English vocabulary classification decision making model is constructed based on contextual relations of English vocabulary, the features of the association rules of English vocabulary are extracted, the adaptive learning method is used to realize the automatic classification of English vocabulary. The simulation results show that the method of English vocabulary classification has good performance, the classification error rate is low, the retrieval precision is high, and the computational overhead is small.