动态聚类-模糊模式识别及其应用     

殷棣  贺国信 《铀矿地质》1987,(6)

本文以模糊子集论为指导,在迪戴的DCM法的基础上提出了动态聚类-模糊模式识别方法。实际上,它是一种新的模糊聚类的方法。该方法以DCM法的动态聚类部分做为原始数据变换的手段,而将迪戴的强模式概念推广为模糊模式,将强模式识别推广为模糊模式识别。此外,还提出了模糊模式间联系度的概念,从而解决了类间联系、类内典型个体、类间过渡个体、个体对各类的隶属程度以及内部有某种演化趋势的类别的划分等问题。文章还给出了该方法的数学模型和算法概要。最后,通过一个在地质学中的应用实例,说明了该方法的应用效果。  相似文献   

Supervised neural network recognition of habitat zones of rice invertebrates     

WenJun Zhang 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》2007,21(6):729-735

This study aimed to evaluate effectiveness and performance of several supervised neural network models and make pattern recognition on invertebrate habitat zones. Probabilistic, general regression, and linear neural networks, and discriminant analysis were used to recognize both known and unknown invertebrate habitat zones. The results showed that neural network models were better than traditional discriminant analysis in the recognition of known habitat zones. There was not distinctive variation in recognition from different neural network models. Sensitivity analysis indicated that the learning rate of the neural network would influence recognized results. An unknown invertebrate species from Lepidoptera was recognized to be soil-dweller (dryland) by both neural network models and discriminant analysis. In sensitivity analysis it was additionally recognized to be the type of plant canopy (terrestrial). Overall the species was estimated to be a soil-dweller (dryland) or live on plant canopy (terrestrial). It was concluded that neural network models can perform better than conventional statistic models in pattern recognition, but a comprehensive comparison among various models is necessary in order to achieve a high reliable recognition and prediction. Furthermore, sensitivity analysis can lead to an in-depth grasp on the mechanism in the recognition and is thus needed.  相似文献   

土壤遥感分类识别推理决策器的设计   总被引：5，自引：0，他引：5  

付炜 《遥感学报》2001,5(6):434-441

介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上，建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制，对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则，构造了土壤分类判决树，并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明，该方法分类精度可靠，为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。  相似文献   

雹云识别的物元可拓模型及其效果检验   总被引：6，自引：6，他引：6  

李祚泳  蔺雷  邓新民 《高原气象》2001,20(2):197-201

雹云识别是一个多参数的模式识别问题。应用物元可拓思想将单参数雹云识别的不相容性转化为相容性问题。通过构造雹云和雷雨云两类样本的经典物无降节域物元，根据计算出的待识别云体与两类样本云体之间的关联度大小，进行雹云识别。该方法用于成都地区雹云识别结果的正确率达85％以上。  相似文献   

卫星图像中不同水体类型识别研究   总被引：20，自引：0，他引：20  

秦其明  袁吟欢  陆荣建 《地理研究》2001,20(1):62-67

在具有高空间分辨率特性的图像上,城市中大型建筑物、道路、河流、湖泊和其他人工地物形状特征和纹理特征清晰可辨。针对高分辨率卫星图像的特点,文章以水体类型识别为例,从卫星数字图像目标地物波谱特征抽取入手,通过图像分类,将水体从背景中分离并予以识别,同时实现像素重组。在区域分割与边界跟踪基础上,对卫星图像进行水体形状特征的抽取与描述,实现不同水体类型的识别。  相似文献   

地形图点状符号自动识别中不变性特征参数的提取     

叶建栲  刘岳 《地理科学进展》2001,20(Z1):88-94

特征参数的抽取,是实现地形图中点状符号自动识别的关键。本文根据点状符号在扫描图中可能出现的旋转、缩放等情况,归纳和总结出了４种易于计算的不变性特征,并给出了这些特征的提取方法和部分实验结果。这４种特征参数是:复杂度——用以描述符号外围的复杂程度;扁率——用以反映符号的扁平程度;比重——符号的黑色部分在其整个覆盖区域中所占的比例;偏心率——用以反映符号重心与符号的几何中心的偏离程度。这４种特征参数具有旋转不变性和大小不变性,且便于提取、容易计算。  相似文献   

关于若干化探数据处理方法的讨论   总被引：11，自引：3，他引：11  

纪宏金  林瑞庆等 《地质与勘探》2001,37(4):56-59

化探数据处理中的系统误差校正和异常识别方法很多，移动标准化法、分区标准化法和衬度系数法是其中的几种方法，主要对这几种方法做了简单的介绍并对其效果进行了对比，最后着重讨论了C型变换法的优点。  相似文献   

利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号   总被引：1，自引：0，他引：1  

黄文骞 《武汉大学学报(信息科学版)》1996,(1)

着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。  相似文献   

灰色系统GM模型在地下水动态异常识别中的应用   总被引：2，自引：1，他引：2  

郭德科 《地震研究》1996,19(1):58-64

本应用灰色系统理论的ＧＭ模型对地下水动态资料进行了异常识别，发现在１９８１年河北宁晋ＭＳ５．８级地震、１９８３年荷泽ＭＳ５．９级地震、１９８５年河北任县ＭＳ５．０级地震前，有明显的异常显示，通过选择不同建模数据个数及外推个数，发现对豫０１井五日均值资料建模处理，选择２个月的数据１０天滑动逐次建模识别的异常较清楚。同时对所建模型的精度进行了分析，证明该方法在本区豫０１井、鲁０５井资料处理及前兆异常  相似文献   

1990年景泰6.2级地震前后甘肃东南部地区的区域异常——地震前兆与后效区分   总被引：1，自引：1，他引：1  

毛可  郭大庆  李秦梅  张慧  郑田新  郭文娣 《地震工程学报》1996,18(1):8-15

在分析地震活动性，地壳形变和其它前兆资料基础上指出，１９９０年景泰６．２级地震前后甘肃东南部地区的区域异常具有变化速率小，起始时间不同步，异常反央的力学性质不一致等特征，其中以异常变化速率小了为显著。  相似文献