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多源多时相遥感影像相对辐射归一化方法研究 被引量：8
1
作者 黄启厅 覃泽林 曾志康 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期606-614,共9页
为满足多源、多时相遥感影像定量化信息提取的应用需求,本文发展了一种半自动化的相对辐射归一化方法。将多源遥感影像的相对辐射归一化分为传感器辐射校正与针对光照等外部因素的辐射归一化2个过程。首先,基于晴空影像,采用分类回归的... 为满足多源、多时相遥感影像定量化信息提取的应用需求,本文发展了一种半自动化的相对辐射归一化方法。将多源遥感影像的相对辐射归一化分为传感器辐射校正与针对光照等外部因素的辐射归一化2个过程。首先,基于晴空影像,采用分类回归的方式获取传感器辐射校正系数;然后,利用样本传递再分类的方法实现多源影像的半自动分类和传感器辐射偏差校正;最后,基于NDVI差值直方图和类别约束的PIFs自动选取方法,实现影像的相对辐射归一化。采用准同期的GF1-WVF1和Landsat8-OLI影像以及多源时序影像对方法进行了验证,结果表明,本文方法可以对传感器间的辐射偏差进行有效纠正,并在整体上获得比传统方法更好的辐射归一化精度;同时,多源时序影像的辐射校正结果也表明,本文方法能够有效地消除时序影像间的辐射特征波动,使植被等地类的季相变化信息得到更准确地表达,为多源时序影像的协同利用提供了借鉴方法。 展开更多
关键词 时间序列 多源影像 辐射归一化 半自动分类
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基于协同过滤的医院图书馆数据库文本分类优化技术
2
作者 从莉萍 沈剑文 王海生 《微型电脑应用》 2024年第2期146-148,153,共4页
传统医院图书馆数据库文本分类是对指定规模文本的分类,无法针对特定用户的浏览内容实施分类。为此,提出基于协同过滤的医院图书馆数据库文本分类优化方法。将用户浏览数据库文本的特征看做物品,构建半自动编码器的协同过滤模型优化用... 传统医院图书馆数据库文本分类是对指定规模文本的分类,无法针对特定用户的浏览内容实施分类。为此,提出基于协同过滤的医院图书馆数据库文本分类优化方法。将用户浏览数据库文本的特征看做物品,构建半自动编码器的协同过滤模型优化用户物品评分矩阵,使用平均评分修正因子、热门物品惩罚因子改进相似度计算。引入注意力机制构建CNN-SVM分类模型,将用户文本浏览特征作为输入,实现文本分类。测试表明,该方法构建评分矩阵的RMSE最低,推荐图书馆文本阅读特征的MAE值最小,在文本分类上F1值达到96.5%,有较好的文本分类效果。 展开更多
关键词 协同过滤 医院图书馆 数据库 半自动编码器 文本分类
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基于本体的DeepWeb数据源发现方法 被引量：1
3
作者 李道申 刘勇 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期52-54,共3页
提出一种基于本体的Deep Web数据源发现方法,采用网页分类、表单内容分类、表单结构分类方式,确定符合某领域的DeepWeb查询接口。在网页分类和表单内容分类中引入本体的半自动构建和自动扩展模块,在表单结构分类中添加启发式规则。实验... 提出一种基于本体的Deep Web数据源发现方法,采用网页分类、表单内容分类、表单结构分类方式,确定符合某领域的DeepWeb查询接口。在网页分类和表单内容分类中引入本体的半自动构建和自动扩展模块,在表单结构分类中添加启发式规则。实验结果证明,该方法能有效提高Deep Web数据源的查全率和查准率。 展开更多
关键词 深网 本体 数据源 半自动构建 分类模型
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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 被引量：11
4
作者 李斌兵 黄磊 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期115-119,124,共6页
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Wor... 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。 展开更多
关键词 切沟 高分辨率影像 面向对象半自动分类方法
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基于机器学习的文本半自动类别标注方法 被引量：2
5
作者 宫衍圣 蔡科平 +2 位作者 王志强 李鑫鑫 靖稳峰 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期751-762,共12页
在文本分类问题中,人工标注方式需要耗费大量人力和财力,且需要熟悉所研究领域的专业人员才能进行文本标注。为了提高文本类数据标注的效率,提出了一种半自动化论文类别标注方法。首先使用Word2vec与TF-IDF相结合的方式得到论文的向量表... 在文本分类问题中,人工标注方式需要耗费大量人力和财力,且需要熟悉所研究领域的专业人员才能进行文本标注。为了提高文本类数据标注的效率,提出了一种半自动化论文类别标注方法。首先使用Word2vec与TF-IDF相结合的方式得到论文的向量表示;接着使用K-means算法进行文本聚类;然后通过L_(1)-LR二分类模型构建K个分类模型;对每个二分类模型选取其权重绝对值较大系数对应的单词作为主题词,最后根据主题词确定每一类别的标签。实验表明,所提出的论文类别半自动标注方法大大提高了文本标注的工作效率。 展开更多
关键词 半自动类别标注 机器学习 文本聚类 L_(1)-LR分类模型
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