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面向小样本纹理分类的多模态证据融合框架
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作者 熊鹏文 胡慕烨 +2 位作者 黄雨轩 曾成 叶艳辉 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期154-165,共12页
传统多模态融合方法假设各模态数据在不同样本上的质量分布均匀,未能充分考虑模态间信息可靠性的动态变化。这种静态融合策略在数据质量异质性较强的情境下,难以对低质量模态进行适应性调控,从而导致信息融合过程受噪声干扰或模态缺失... 传统多模态融合方法假设各模态数据在不同样本上的质量分布均匀,未能充分考虑模态间信息可靠性的动态变化。这种静态融合策略在数据质量异质性较强的情境下,难以对低质量模态进行适应性调控,从而导致信息融合过程受噪声干扰或模态缺失等因素的影响较大,无法充分发挥融合优势。当样本数量较少时,上述问题进一步削弱了分类器的鲁棒性。为增强模型在小样本纹理分类任务上的可靠性和适应性,提出一种面向小样本纹理分类的多模态证据融合框架(SMEF-TC)。在主观逻辑架构下,采用狄利克雷分布统一刻画类别概率与预测不确定性,使模型在推理阶段无需额外的不确定性量化步骤,有效避免了传统贝叶斯推断所依赖的高成本计算。在考虑各个模态不确定性的基础上,通过证据理论进行融合,使模型能够自适应地调整不同模态在决策中的贡献,避免冗余信息的干扰。相比传统方法,SMEF-TC在多模态融合过程中不仅考虑了各模态的信息证据,还考虑了预测不确定性,这种策略让模型在噪声环境、部分模态缺失或数据质量不均衡的情况下,仍能维持较高的识别精度。实验结果表明,所提出的SMEF-TC框架在公开的纹理数据集LMT-108和LMT-184上分别取得96.53%和94.70%的准确率,该方法在面向小样本纹理辨识任务时,相比现有方法更为精准和稳健。 展开更多
关键词 多模态融合 纹理分类 证据理论 不确定性
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基于自适应反馈机制的小差异化图像纹理特征信息数据检索
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作者 刘洋 毛克明 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期73-81,共9页
针对小差异化图像纹理相似度和噪声等因素导致纹理特征挖掘效果较差的问题,设计一种自适应反馈结合局部二值机制的小差异化图像纹理特征挖掘方法.使用规范割策略将图像数据各点拟作节点,使用节点间的连接线权重计算2点的相似度,采用支... 针对小差异化图像纹理相似度和噪声等因素导致纹理特征挖掘效果较差的问题,设计一种自适应反馈结合局部二值机制的小差异化图像纹理特征挖掘方法.使用规范割策略将图像数据各点拟作节点,使用节点间的连接线权重计算2点的相似度,采用支持向量机训练图像属性参数分类图像属性,进一步归纳图像类别.运用跳跃连接方法传输图像数据,将数据引入卷积神经网络剔除图像噪声.将中心点像素值当作反馈因子,创建自适应反馈判定条件,利用局部二值模式实现小差异化图像纹理特征挖掘.在MATLAB平台进行试验,从卷积神经网络收敛性、图像频谱纹理单元数、平均准确率、图像数据匹配度等方面进行了分析,分析结果表明:随着迭代次数不断增加,精度损失逐渐降低,基本收敛到稳定值,达到了预期训练效果;所提出方法挖掘的图像频谱纹理单元数3800个以上,更贴合人眼视觉信息;平均准确率为0.87,准确率@1、准确率@5和准确率@10的平均值分别为0.90、0.84和0.85;挖掘耗时低于5 s,图像数据匹配度高于90.3%,验证了所提出方法可在图像纹理特征识别操作中发挥应有作用. 展开更多
关键词 小差异化图像 纹理特征 数据挖掘 自适应反馈 属性分类 跳跃连接 局部二值模式 支持向量机
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基于动态联合加权的带钢表面缺陷分类方法
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作者 王亚 甘青松 +4 位作者 沈琦 宋余庆 刘毅 韩凯 刘哲 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期286-296,共11页
带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督... 带钢表面质量是衡量钢铁产品质量的重要指标之一,针对全流程表面缺陷进行分类研究,可以减少表面缺陷的发生,同时提升表面缺陷信息捕获的准确性。在实际生产过程中,带钢缺陷样本的精准类别标签往往难以获取,因此不依赖标签数据的无监督分类方法逐渐成为研究热点。现有的传统机器学习无监督分类方法对噪声数据鲁棒性差,而基于深度学习的无监督方法对数据量依赖性较强。为此,将传统的机器学习算法和深度学习算法相结合,提出一种无监督动态加权联合的带钢表面缺陷分类(DWJC)方法。首先,根据纹理特征聚类算法为缺陷图像分配初始类别标签;然后,通过卷积神经网络(CNN)提取图像的深度特征;最后,基于KL散度提出一种动态加权重标注方法,联合初始类别标签、Softmax、约束聚类等多个分类方法,在模型训练过程中不断修正初始类别标签,以获取更加稳定且精准的缺陷分类结果。在NEU公共数据集和上海宝钢缺陷数据集上进行大量实验,结果表明,DWJC分别取得了99.5%和94.3%的平均精度。 展开更多
关键词 表面缺陷分类 无监督分类 纹理特征 聚类算法 动态权重
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基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法
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作者 何永义 王明年 +5 位作者 凌学鹏 易文豪 夏覃永 李泽星 童建军 赵思光 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期96-106,共11页
依托来自宜昌—郑万高铁联络线隧道工程的1 765份钻进参数样本,在分析钻进参数时序曲线特征的基础上,结合贝叶斯置信区间检验方法、动态线性分段表示方法、卡尔曼滤波方法和线性分段均值处理方法,提出一种基于动态线性分段表示的钻进参... 依托来自宜昌—郑万高铁联络线隧道工程的1 765份钻进参数样本,在分析钻进参数时序曲线特征的基础上,结合贝叶斯置信区间检验方法、动态线性分段表示方法、卡尔曼滤波方法和线性分段均值处理方法,提出一种基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法;对比该方法处理前后掌子面钻进参数样本的离散性和差异性,以及采用该方法处理前后6种不同机器学习算法下的围岩分级模型准确性,验证该方法的应用效果。结果表明:钻进参数时序体现出明显的纵向分段、区间波动和随机离散特征;采用该方法处理后,相同围岩级别下的样本数据标准差平均降低28.72%~82.68%,不同围岩级别下的样本类间距离均值提升66.79%~77.37%,6种机器学习算法下围岩分级模型得到的分级准确率由85.3%~88.8%提高到88.1%~89.9%。作为一种基础数据处理方法,该方法能够避免各种非地质因素对围岩分级精度的影响,较好地体现了钻进参数和围岩质量间的良好响应关系,并提升了具体实践中的围岩质量评价准确性。 展开更多
关键词 隧道 围岩分级 钻进参数 时间序列 动态线性分段表示 贝叶斯置信区间检验 卡尔曼滤波
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基于LPQ和NLBP的特征融合算法及其应用
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作者 陈梦 刘靖丹 逯洋 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1122-1136,共15页
针对传统方法在纹理分类中过于依赖局部特征而忽视全局特征的问题,提出一种基于局部与非局部模式相结合的特征提取方法.该方法融合了局部相位量化和非局部二值模式两种算法,首先通过两种算法分别对预处理后的图像进行特征提取,然后将两... 针对传统方法在纹理分类中过于依赖局部特征而忽视全局特征的问题,提出一种基于局部与非局部模式相结合的特征提取方法.该方法融合了局部相位量化和非局部二值模式两种算法,首先通过两种算法分别对预处理后的图像进行特征提取,然后将两者的特征直方图进行加权融合,最后用卡方距离和最近邻分类器进行纹理分类.为验证该方法的有效性,构建了满族八旗旗帜图像数据集,并将该算法应用于该数据集的分类任务中.实验结果表明,相较于单一算法,新算法在多个数据集上均有更高的分类准确率和鲁棒性. 展开更多
关键词 局部相位量化 非局部二值模式 纹理分类 满族旗帜图像
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基于1D-ResNet的沥青混合料光谱分类识别方法
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作者 王晋军 周兴林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期139-144,共6页
使用近红外光谱技术对沥青混合料的老化程度进行快速有效评估,对于沥青道路养护具有重要意义。为了实现不同老化程度沥青混合料的快速准确分类,提出一种基于一维残差卷积神经网络(1D-ResNet)的沥青混合料光谱分类方法。该方法是在卷积... 使用近红外光谱技术对沥青混合料的老化程度进行快速有效评估,对于沥青道路养护具有重要意义。为了实现不同老化程度沥青混合料的快速准确分类,提出一种基于一维残差卷积神经网络(1D-ResNet)的沥青混合料光谱分类方法。该方法是在卷积神经网络链式结构的基础上引入残差模块来构建1D-ResNet分类模型。首先对近红外光谱数据间隔平均,并进行二阶导数(2nd D)及标准正态变量变换(SNV)预处理;然后将归一化的平均光谱、2nd D光谱及SNV光谱进行光谱序列融合;最后将融合光谱数据作为模型的输入,实现对不同老化程度沥青混合料的分类。实验结果表明:对光谱数据进行间隔平均后,1D-ResNet模型分类准确率为88.38%,采用光谱序列融合后分类准确率达98.86%,能够实现对沥青混合料的准确分类识别。 展开更多
关键词 沥青混合料 光谱分类 一维残差卷积神经网络 光谱预处理 序列融合 间隔平均法
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基于扩散模型和爬坡趋势分类的风电功率自适应区间预测 被引量:3
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作者 韩丽 程颖洁 +1 位作者 王施琪 陈硕 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2448-2457,I0051-I0054,共14页
扩散模型基于马尔可夫链的概率性质,能够定量描述风电的随机性和不确定性。然而,传统基于扩散模型的时序预测方法以当前输入前一段样本的均值作为基准进行特征缩放,导致预测区间在高峰时段过大、低谷时段过小。因此,提出一种基于扩散模... 扩散模型基于马尔可夫链的概率性质,能够定量描述风电的随机性和不确定性。然而,传统基于扩散模型的时序预测方法以当前输入前一段样本的均值作为基准进行特征缩放,导致预测区间在高峰时段过大、低谷时段过小。因此,提出一种基于扩散模型和爬坡趋势分类的风电功率自适应区间预测方法。首先,利用基于扩散模型的区间预测框架获取初始预测区间。然后,将风电波动过程划分为6种模式,对不同模式下的预测区间采取自适应规整策略,进而获得初始改进区间。接着,针对高出力模式中非爬坡时段的区间带宽不匹配问题,建立爬坡趋势分类评估模型,并结合所属出力模式进行区间修正,获得最终的区间预测结果。最后,实验结果表明所提方法的区间预测效果更优。 展开更多
关键词 扩散模型 自适应规整 波动特征 爬坡趋势分类 区间预测
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基于自适应纹理特征融合的纹理图像分类方法 被引量:2
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作者 吕伏 韩晓天 +1 位作者 冯永安 项梁 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期488-498,共11页
现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类... 现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类间差异性,构建图像的纹理特征图像;然后,采用原始图像与特征鲜明的纹理特征图像并行训练改进的双线性模型,获取双通道特征;最后,基于决策融合构建自适应分类模块,连接原图与纹理集的平均池化特征图进行通道权重提取,根据通道权重融合2个并行神经网络模型的分类向量,得到最优融合分类结果。在KTH-TIPS,KTH-TIPS-2b, UIUC和DTD 4个公共纹理数据集上对模型的分类性能进行评估,分别得到了99.98%、99.95%、99.99%和67.09%的准确率,表明所提模型具有普遍高效的识别性能。 展开更多
关键词 纹理分类 决策融合 深度学习 双线性神经网络 ResNet
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随机通道扰动的图像数据增强方法
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作者 姜文涛 刘玉薇 张晟翀 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第11期2980-2995,共16页
数据增强中遮挡仿真方法将输入图像随机裁剪的区域像素全部置零,会擦除有效纹理特征,导致网络泛化能力欠佳。因此,提出一种随机通道扰动的图像数据增强方法(ChannelCut)。ChannelCut方法包括Channel-Cut1和ChannelCut2两种方法。在输入... 数据增强中遮挡仿真方法将输入图像随机裁剪的区域像素全部置零,会擦除有效纹理特征,导致网络泛化能力欠佳。因此,提出一种随机通道扰动的图像数据增强方法(ChannelCut)。ChannelCut方法包括Channel-Cut1和ChannelCut2两种方法。在输入图像上随机选取三个方形区域,并且对输入图像进行通道分离,得到三个通道图像;ChannelCut1方法在三个通道图像上分别选取一个方形区域将其像素置零,且三个通道选择的区域互不相同;ChannelCut2方法保留ChannelCut1方法中选取的方形区域像素,并将每个通道中剩余两个方形区域的像素置零;将两种方法处理后的三个通道图像分别进行合并,得到两种随机通道扰动图像。将所提方法融合到Resnet18、ShuffleNet V2、MobileNet V3等CNN模型中,并在CIFAR-10、Imagenette等五个数据集上开展实验。该方法在五个数据集上的分类准确率均优于主流方法,显著提高了基线模型的性能;在细粒度图像分类中更占有优势;在时间性能上优于使用强化学习的自动数据增强类型方法。该方法能够不同程度地保留图像纹理特征,丰富图像多样性,具有较强的通用性和有效性,显著地提高卷积神经网络模型的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 数据增强 遮挡仿真 通道扰动 纹理特征 图像分类
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偏正态单向分类随机效应模型下暴露水平的Bootstrap推断
10
作者 叶仁道 杨嘉楠 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1144-1154,共11页
为评估工作环境中的暴露水平,基于偏正态单向分类随机效应模型,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carl... 为评估工作环境中的暴露水平,基于偏正态单向分类随机效应模型,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carlo模拟结果表明,修正的Bootstrap百分位置信区间在覆盖概率意义下优于其他两种Bootstrap置信区间,Bootstrap标准置信区间在置信上限意义下优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于苯乙烯暴露数据的案例分析,以验证所提出方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 偏正态单向分类随机效应模型 暴露水平 EM算法 Bootstrap置信区间
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基于空间信息关注和纹理增强的短小染色体分类方法
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作者 彭文 林金炜 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1017-1029,共13页
染色体分类是核型分析中的重要任务之一。尽管残差神经网络已经在染色体分类领域取得了显著成就,但由于部分染色体具有长度较短、分类特征难以识别以及形态相似度较高的特点,使得其分类仍然具有挑战性。提出了基于空间信息关注和纹理增... 染色体分类是核型分析中的重要任务之一。尽管残差神经网络已经在染色体分类领域取得了显著成就,但由于部分染色体具有长度较短、分类特征难以识别以及形态相似度较高的特点,使得其分类仍然具有挑战性。提出了基于空间信息关注和纹理增强的染色体分类模型(SIATE-Net),以Inception_ResNetV2模型作为骨干网络提取染色体的深层特征,自注意力机制和深度可分离卷积的引入能够更好地关注和保留短小染色体的空间信息。染色体长度较短易造成显带信息混淆,模型融入了纹理增强机制以扩大染色体间的差异性,为分类任务增加更多的判定依据。SIATE-Net模型分别在私人数据集与公开数据集上进行验证,分类性能明显优于其他方法,尤其是短小染色体。在私人数据集上,SIATE-Net模型表现出了最佳的总体分类准确率98.05%,短小染色体分类精度高达97.42%。在公开数据集上,SIATE-Net模型的总体分类准确率为98.95%,而短小染色体也达到了98.51%。实验结果表明,具有较强针对性的自注意力模块、深度可分离卷积和纹理增强模块在不降低整体分类准确性的前提下,能够有效地解决短小染色体分类任务。 展开更多
关键词 医学图像处理 短小染色体分类 Inception_ResNetV2模型 自注意力机制 深度可分离卷积 纹理增强
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基于多级注意力机制融合的电能质量扰动点分类及时间定位方法研究 被引量:8
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作者 刘宇龙 崔宪阳 +1 位作者 袁丁 金涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4298-4310,I0010,共14页
随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神... 随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神经网络为基础建立分类模型,在预处理和模型内部分别嵌入局部特征注意力机制(local feature attention mechanism,LFAM)和双尺度注意力机制(dual-scale attention mechanism,DSAM)。其中,LFAM根据幅值包络线追踪信号的幅值变化,以加权方式增强信号波形的局部特征;DSAM则从通道和神经元两个尺度协助模型学习各维度特征的重要性。最后,模型以多类别-多输出的形式对每个采样点进行分类,并完成扰动时间定位。为了验证所提方法的有效性,该文建立含63种PQD类型的仿真数据库对模型进行测试。在30 dB白噪声环境下,该模型平均分类准确率为99.10%,时间定位误差均为毫秒级,具有更强的泛化性能和鲁棒性。同时,基于交流电源搭建硬件平台来测试模型,其平均准确率为99.03%,进一步验证了所提方法的可靠性。 展开更多
关键词 电能质量扰动 点分类 时间定位 深度学习 注意力机制 融合模型
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基于地貌区划的新疆地表基质质地分类方案 被引量:3
13
作者 李洪宇 刘晓煌 +3 位作者 刘玖芬 赵晓峰 张文博 李福杰 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期706-717,共12页
地表基质调查是新时代自然资源调查监测与地质工作的新领域,分类是地表基质调查的前提。为尽快掌握全国或省级更大区域的地表基质空间格局,需借鉴相关学科概念、充分利用已有基础调查成果,探索分类方案。质地是地表基质内不同颗粒的组... 地表基质调查是新时代自然资源调查监测与地质工作的新领域,分类是地表基质调查的前提。为尽快掌握全国或省级更大区域的地表基质空间格局,需借鉴相关学科概念、充分利用已有基础调查成果,探索分类方案。质地是地表基质内不同颗粒的组合状况,基于质地类型刻画地表基质类型,有助于明确其孕育林草生态要素的本底特征。新疆地域广阔、地貌复杂,地貌是该区自然资源与地表基质质地分类空间分异的主控因素。本研究利用数字高程模型、遥感影像、土地利用、土壤性质、植物特征等多源信息,确定新疆地貌三级区划方案,基于地貌区划提出地表基质质地的分类方案。将新疆按坡度、起伏度、高程和成因分为47种地貌类型,划分6个一级、27个二级和1056个三级地貌区。山地区的三级地貌区数量高于平原区,中海拔丘陵是分布最广泛的三级地貌类型,中起伏中山和中海拔风积地貌分别是山地和平原内面积最大的三级地貌类型。大部分地貌类型的植被根系深度平均值低于100 cm, 0~200 cm的土壤信息足以描述新疆地表基质结构。不同三级地貌类型的0~200 cm内主要土壤质地类型的数量占比均值为70.9%,表明在新疆采用基于地貌的地表基质质地分类具有一定可靠性。粉壤质、砂质和砾质是新疆的主要地表基质质地,分别占全疆面积的49.6%、27.1%和10.3%。粉壤质是新疆森林、草原与耕地资源数量与质量最高的质地分类。基于地貌类型的地表基质质地分类方案兼顾了水热条件与地表物质组成,有助于评价不同类别自然资源的适宜性,可为新疆土地整治与生态修复提供重要参考。 展开更多
关键词 新疆 地貌区划 地表基质质地分类 自然资源
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基于空间异质运算的结构信息提取辅助遥感影像分类研究
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作者 裴晨阳 张廷龙 +1 位作者 高焕霖 张青峰 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期171-178,共8页
以Landsat-8和高分一号数据为例,采用仅有光谱特征、3种纹理特征(概率统计、灰度共生矩阵、空间异质运算)辅助光谱特征的方法提取影像空-谱信息,并通过支持向量机分类器进行基于像元的地物分类。结果表明:1)纹理特征辅助光谱特征的地物... 以Landsat-8和高分一号数据为例,采用仅有光谱特征、3种纹理特征(概率统计、灰度共生矩阵、空间异质运算)辅助光谱特征的方法提取影像空-谱信息,并通过支持向量机分类器进行基于像元的地物分类。结果表明:1)纹理特征辅助光谱特征的地物分类精度明显优于仅使用光谱特征的分类,可提高8.62%~24.36%;2)相较于概率统计、灰度共生矩阵方法结果,空间异质运算结果分类精度在GF-1影像中分别提高了13.31%和2.03%,在Landsat-8影像中分别提高了11.62%和7.79%;3)对于线状地物,相较于概率统计、灰度共生矩阵方法结果,空间异质运算结果分类精度在GF-1数据中分别提高了29.31%和0.80%,在Landsat-8数据中分别提高了11.90%和6.64%,有效减小了分类误差。因此,空间异质运算提取的空间结构信息辅助光谱特征的分类方法能显著改善遥感图像的分类精度,为空间结构信息辅助遥感影像地物分类及线状地物的提取提供一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 线状地物 空间异质运算 纹理特征 地物分类 遥感影像
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基于多尺度纹理特征的海底底质样本增强方法
15
作者 张少华 胡海洋 +2 位作者 王朋程 崔晓东 王亚雪 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期31-35,共5页
针对多波束海底底质分类模型构建受限于样本和特征对海底底质类型表征不足、模型稳定性差等问题,利用多尺度滑动窗口法提取声学纹理特征,结合K-均值聚类分析其精度,实现了多尺度纹理特征的优选,并利用多尺度纹理特征并辅以地形特征结合S... 针对多波束海底底质分类模型构建受限于样本和特征对海底底质类型表征不足、模型稳定性差等问题,利用多尺度滑动窗口法提取声学纹理特征,结合K-均值聚类分析其精度,实现了多尺度纹理特征的优选,并利用多尺度纹理特征并辅以地形特征结合SLIC样本增强方法,实现了底质样本的有效扩充。同时,利用随机森林、BP神经网络、K最邻近、支持向量机等4种经典监督分类模型训练预测和评估所扩充的样本数据,最终总体分类精度均达到90%以上,kappa系数达到0.85以上。 展开更多
关键词 海底底质分类 反向散射强度 多尺度纹理特征 样本增强 监督分类
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高分二号影像树种分类最优分割尺度的非监督选择
16
作者 李朝妃 邢艳秋 李睿 《森林工程》 北大核心 2024年第6期53-63,共11页
良好的影像分割结果能够提高树种分类的精度,而分割效果取决于最优分割尺度(optimal scale parameter,OSP)的选择。以往研究依赖人为设置的尺度序列,结果具有主观性。为避免此问题,以高分二号影像(GF-2)为数据源,提出一种基于有效尺度... 良好的影像分割结果能够提高树种分类的精度,而分割效果取决于最优分割尺度(optimal scale parameter,OSP)的选择。以往研究依赖人为设置的尺度序列,结果具有主观性。为避免此问题,以高分二号影像(GF-2)为数据源,提出一种基于有效尺度区间的非监督OSP选择方法,用于确定不同森林类型最佳分割结果出现的分割尺度。影像分割采用多分辨率分割(multi-resolution segmentation,MRS)算法,通过构建有效尺度区间估计函数(effective scale interval estimation functions,ESF),结合总体优度函数(overall goodness F-measure,OGF)得出不同森林类型在不同尺度区间下的OSP,最后依据监督分割精度分析结合谷歌地图目视判读确定最佳分割结果。结果表明,OGF在有效尺度区间Ⅲ获取的OSP得到了各森林类型的最佳分割结果,监督分割评价方法(F-measure)的最低和最高值分别为0.7311和0.8733。同时,在GF-2影像树种分类的分割任务中,OSP与树种和森林类型有关。研究结果为高分辨率遥感影像树种分类的对象提取提供技术支撑,同时为不同地物组成的复杂影像分割尺度参数选择提供方法。 展开更多
关键词 高分二号 最优分割尺度 有效尺度区间 非监督选择 树种分类
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埋藏环境白云石结构类型 被引量:32
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作者 王丹 陈代钊 +4 位作者 杨长春 HairuoQing 王旭 吴茂炳 邢秀娟 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期17-25,共9页
近年来我国在白云岩储层油气勘探方面取得了重大进展,这些白云岩储层绝大多数为埋藏阶段形成的白云岩,同时大量研究也证实地层中大部分白云岩形成于埋藏环境。国际学术界对埋藏环境白云石的成因结构分类比较细致,但在我国这方面的研究... 近年来我国在白云岩储层油气勘探方面取得了重大进展,这些白云岩储层绝大多数为埋藏阶段形成的白云岩,同时大量研究也证实地层中大部分白云岩形成于埋藏环境。国际学术界对埋藏环境白云石的成因结构分类比较细致,但在我国这方面的研究还不够深入,因此本文借助国际上对埋藏环境白云石成因结构的分类方法,并结合中国白云岩研究的实际情况尝试提出埋藏环境白云石结构分类方案。该方案首先以白云石在岩石中的产状分为基质白云石和胶结白云石两大类,再以晶粒大小、晶型、晶面特征、接触关系为分类依据,将埋藏环境白云石分为六种结构类型。 展开更多
关键词 白云石 分类 成因结构 白云岩 储层
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公路隧道围岩的区间数组合分类法 被引量:14
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作者 张亦飞 程传国 +2 位作者 张海丰 李佳 候宏伟 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期1915-1920,共6页
公路隧道围岩的分类方法较多,每一种分类方法的结果都是对真实围岩状况的一种估计,通过一定的算法将这些分类结果进行合成,可以使各分类法取长补短,围岩信息得到充分利用。基于上述思路,并考虑到分类标准和被分类隧道围岩物理力学指标... 公路隧道围岩的分类方法较多,每一种分类方法的结果都是对真实围岩状况的一种估计,通过一定的算法将这些分类结果进行合成,可以使各分类法取长补短,围岩信息得到充分利用。基于上述思路,并考虑到分类标准和被分类隧道围岩物理力学指标均为区间数的实际情况,提出了一种基于区间数的公路隧道围岩组合分类法。为充分利用区间数携带的信息,定义了一种新的区间数距离计算方法,选择能够兼顾各单一分类法之间功能性和协调性要求的加乘混合函数作为围岩分类函数,计算被分类围岩与分类标准各级别之间的分类函数值,最小值对应的类别即为被分类围岩的类别。针对某工程隧道2个典型段围岩的分类问题,在隧道围岩常用的岩芯质量指标ROD法、《公路隧道设计规范》(JTGD70-2004)BQ值法和弹性波速vp法进行分类的基础上,采用本文方法进行组合分类,结果表明:本文方法物理意义明确,计算过程简捷,分类指标稳定,分类结果与单一分类法相比能够更好地反映实际围岩状况,可供公路隧道勘察、设计、施工时参考。 展开更多
关键词 隧道工程 围岩分类 组合法 区间数 分类函数
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基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究 被引量:20
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作者 李梦颖 邢艳秋 +4 位作者 刘美爽 王铮 姚松涛 曾旭婧 谢杰 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期52-58,共7页
以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评... 以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kappa系数为0.87,单一分类精度中,阔叶林>针叶林>针阔混交林。只利用光谱特征的分类结果精度为81.26%,结合光谱和纹理特征的规律,能够提高分类精度。 展开更多
关键词 Landsat-8 纹理和光谱 支持向量机 森林分类
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白云岩的残余结构及由此引发的孔隙分类问题 被引量:16
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作者 张学丰 蔡忠贤 +2 位作者 李林 谷晓丹 赵文光 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期475-485,共11页
对碳酸盐岩的结构分类方法进行了评述,但目前的分类并未对白云岩的残余结构问题进行充分论述。为了能更准确地恢复岩相古地理和进行精细的成岩研究,有必要对残余结构进行细分。白云岩的残余结构是由于原始粒屑结构的灰岩,经白云岩化、... 对碳酸盐岩的结构分类方法进行了评述,但目前的分类并未对白云岩的残余结构问题进行充分论述。为了能更准确地恢复岩相古地理和进行精细的成岩研究,有必要对残余结构进行细分。白云岩的残余结构是由于原始粒屑结构的灰岩,经白云岩化、重结晶、溶蚀、胶结等成岩作用之后,岩石原始结构遭到不同程度的破坏,但仍残留有部分原始结构信息而形成的。根据颗粒与胶结物的可识别性和颗粒内部结构的保存程度,把残余结构划分为残余粒屑结构、残余粒形结构和残余影像结构,并分别给出相应的判别标准、鉴定特征、描述方法和相关实例。残余结构白云岩的孔隙分类也与原始粒屑结构灰岩有所不同。在Choquette和Pray(1970)孔隙分类方法的基础上,把残余结++构白云岩的孔隙分为组构选择性孔隙、部分组构选择性和非组构选择性孔隙三大类。其中,组构选择性孔隙包括粒内孔(含铸模孔)、粒间孔和晶间孔三大类,其中前两者还包括不同形态的亚类;非组构选择性孔隙主要包括溶蚀扩大孔;非组构选择性孔隙按孔隙形态和大小划分为溶孔、溶沟、溶洞、裂缝和角砾孔隙。 展开更多
关键词 白云岩 残余结构 孔隙分类
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