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基于Landsat8数据和监督分类方法的土地利用分类研究被引量：10: 1; 作者肖凡郭俊军张梦杰《安徽农学通报》 2020年第8期110-113,共4页; 该研究以Landsat8数据为基础,采用ENVI软件对数据进行预处理,以《土地利用现状分类》(GB/T21010-2017)为标准,将研究区的土地利用分为农用地、林地、水域、建筑用地和未利用地5种类型,分别采用平行六面体法、马氏距离法、最小距离法、... 展开更多; 关键词 Landsat8 监督分类方法土地利用分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法被引量：4: 2; 作者张天伦陈荣 +1 位作者杨溪祝宏玉《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1386-1406,共21页; 在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基... 展开更多; 关键词软件Bug报告有监督分类方法半监督学习方法样本迁移方法极速学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

半监督学习在不平衡样本集分类中的应用研究被引量：8: 3; 作者于重重商利利 +2 位作者谭励涂序彦杨扬《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1085-1089,共5页; 在对不平衡样本集进行分类时容易产生少数类样误差大的问题,而目前半监督学习中的算法多数是针对未有明显此类特征的数据集。针对一种半监督协同分类算法在该问题上的有效性进行了研究。由于进一步增强了分类器差异性,该算法在理论上对... 展开更多; 关键词不平衡样本集半监督协同分类方法分类器差异性分类模型桥梁结构健康数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

SAM在CMODIS数据信息提取中的应用被引量：1: 4; 作者陈劲松邵芸 +1 位作者朱博勤孟湘来《航天返回与遥感》 2003年第2期5-9,共5页; 中国首次上天的中等分辨率成像光谱仪 (CMODIS)数据具有 34谱段 ,包含了从可见光、近红外、短波红外至热红外波段非常丰富的波谱信息。但是CMODIS波段间相关性很高 ,而且数据量很大 ,若用传统的基于数理统计的分类方法 (如监督和非监督... 展开更多; 关键词光谱角度制图法数据信息采集 CMODIS 中等分辨率成像光谱仪监督分类方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Landsat8数据和监督分类方法的土地利用分类研究被引量：10: 1; 作者肖凡郭俊军张梦杰; 机构湖南省水土保持监测总站湖南省水利水电科学研究院; 出处《安徽农学通报》 2020年第8期110-113,共4页; 文摘该研究以Landsat8数据为基础,采用ENVI软件对数据进行预处理,以《土地利用现状分类》(GB/T21010-2017)为标准,将研究区的土地利用分为农用地、林地、水域、建筑用地和未利用地5种类型,分别采用平行六面体法、马氏距离法、最小距离法、最大似然法、神经网络法、支持向量机等6种监督分类方法进行分类,并对土地分类结果和精度进行评价,以分类精度和制图精度最高的支持向量机分类结果为对象,用其他5种分类方法与其进行结果差异对比分析。通过多种监督分类方法结果对比,以期为后期土地利用分类提供指导和借鉴。; 关键词 Landsat8 监督分类方法土地利用分类; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法被引量：4: 2; 作者张天伦陈荣杨溪祝宏玉; 机构大连海事大学信息科学技术学院深圳大学计算机与软件学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1386-1406,共21页; 基金国家自然科学基金(61672122 61602077 61732011)~~; 文摘在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基于极速学习机的方法来对Bug报告进行分类.具体而言,主要解决Bug报告自动分类的3个问题:第1个是Bug报告数据集里不同类别的样本数量不平衡问题;第2个是Bug报告数据集里被标注的样本不充足问题;第3个是Bug报告数据集总体样本量不充足问题.为了解决这3个问题,分别引入了基于代价的有监督分类方法、基于模糊度的半监督学习方法以及样本迁移方法.通过在多个Bug报告数据集上进行实验,验证了这些方法的可行性和有效性.; 关键词软件Bug报告有监督分类方法半监督学习方法样本迁移方法极速学习机; Keywords software bug report supervised classification method semi-supervised learning approach sample transferring approach extreme learning machine; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名半监督学习在不平衡样本集分类中的应用研究被引量：8: 3; 作者于重重商利利谭励涂序彦杨扬; 机构北京工商大学计算机与信息工程学院北京科技大学计算机与通信工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1085-1089,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61070182) 北京市组织部优秀人才资助项目(2010D005003000008) +1 种基金 PXM2012_014213_0000_23); 文摘在对不平衡样本集进行分类时容易产生少数类样误差大的问题,而目前半监督学习中的算法多数是针对未有明显此类特征的数据集。针对一种半监督协同分类算法在该问题上的有效性进行了研究。由于进一步增强了分类器差异性,该算法在理论上对不平衡样本集具有良好的分类性能。根据该算法建立分类模型,利用其对桥梁结构健康数据进行分类实验,与Tri-Training算法的结果比较表明,该算法对不平衡样本集具有良好的适用性,从而验证了上述算法的有效性。; 关键词不平衡样本集半监督协同分类方法分类器差异性分类模型桥梁结构健康数据; Keywords imbalanced sample set semi-supervised collaboration classification method classifier difference classification model bridge structural health data; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SAM在CMODIS数据信息提取中的应用被引量：1: 4; 作者陈劲松邵芸朱博勤孟湘来; 机构中国科学院遥感应用研究所开放实验室天津广播电视大学; 出处《航天返回与遥感》 2003年第2期5-9,共5页; 文摘中国首次上天的中等分辨率成像光谱仪 (CMODIS)数据具有 34谱段 ,包含了从可见光、近红外、短波红外至热红外波段非常丰富的波谱信息。但是CMODIS波段间相关性很高 ,而且数据量很大 ,若用传统的基于数理统计的分类方法 (如监督和非监督分类方法 )提取信息会有一定的困难。光谱角度制图法(SAM)是通过计算 1个测试光谱 (像元光谱 )与 1个参考光谱之间的“角度”来确定它们两者之间的相似性 ,从而达到分类目的。这一方法更符合高光谱数据的特点。文章对 2 0 0 2年 5月 2 2日取得的前 2 0个波段的CMODIS数数据分别采用监督分类方法和光谱角度制图 (SAM)法提取信息。试验结果表明采用SAM得到了比监督分类方法更好的分类效果和更多的信息。; 关键词光谱角度制图法数据信息采集 CMODIS 中等分辨率成像光谱仪监督分类方法; Keywords CMODIS data High-resolution Supervision classification SAM; 分类号 V474.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] V443.5 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Landsat8数据和监督分类方法的土地利用分类研究	肖凡郭俊军张梦杰	《安徽农学通报》	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法	张天伦陈荣杨溪祝宏玉	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	半监督学习在不平衡样本集分类中的应用研究	于重重商利利谭励涂序彦杨扬	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2013	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	SAM在CMODIS数据信息提取中的应用	陈劲松邵芸朱博勤孟湘来	《航天返回与遥感》	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料