高分辨率遥感影像正射影像图制作

以Quick Bird遥感数据为例,本文介绍了从原始卫星图像的收集到在ENVI遥感图像处理软件中进行遥感图像正射图制作的方法和步骤。描述了在正射影像图制作过程中融合、纠正等步骤以及其原理。遥感卫星数据具有时效性好、覆盖范围大、成本低廉。因此利用商业化的遥感图像处理软件直接对遥感卫星图像产品进行正射校正,继而制作正射影像图,是一条好的路线,能够取得好的结果。     

基于N-IKOS自动分类的实证研究

指出大数据时代的到来使自动分类再次受到人们的关注.总结现有的自动分类方法,介绍中国科学院文献情报中心的KOS引擎项目中的集成知识组织体系.在此基础上,改进BP神经网络算法,提出N-IKOS自动分类模型.最后,通过实验检验基于N-IKOS分类的准确性,通过基于BP神经网络的分类实验、基于KOS引擎的分类实验和基于N-IKOS的分类实验比较新模型在自动分类中的优劣.实验结果表明:该研究改进了原有的KOS引擎分类,可为自动分类领域提供新的思路.     

基于神经网络集成的WEB文档分类研究

将神经网络集成思想引入WEB文本分类领域,构造一个用于Web文本分类的多BP神经网络集成模型;详述模型的设计思路与结构框架,并分别在公有的英文数据集、实际的中文数据集上进行分类实验;与经典的SVM模型、KNN模型相比,神经网络集成模型具有更高的分类精度,且对于训练样本集规模具有更好的鲁棒性,不失为一种高效的文本分类新方法,研究其在文本分类领域的应用将是一个有前景的方向。     

促进卫星遥感数据 资源共享的思考

遥感技术是国家解决资源短缺与环境问题的重要手段。广大用户对卫星遥感数据的需求十分迫切,急需能够有效共享的标准化遥感数据。本文借鉴了发达国家卫星遥感数据资源共享的经验,分析了我国遥感数据共享的现状．提出了促进数据共享的建议。     

促进卫星遥感数据资源共享的思考

遥感技术是国家解决资源短缺与环境问题的重要手段.广大用户对卫星遥感数据的需求十分迫切,急需能够有效共享的标准化遥感数据.本文借鉴了发达国家卫星遥感数据资源共享的经验,分析了我国遥感数据共享的现状,提出了促进数据共享的建议.     

TM与SPOT影像融合方法试验分析

遥感技术日新月异发展,面向各个领域应用背景的多平台,多时相,多（高）光谱和高分辨率的卫星遥感系统随之大量涌现。由此获得的海量遥感数据被广泛应用于土地资源调查、洪水监测、地形测绘、植被分类与农作物生长态势评估、天气预报、自然灾害监测等方面[1]。与之相适应的遥感数据处理与分析理论、方法不断涌现,影像融合方法就是其中重要的一种,它能够将不同遥感数据的优势综合起来,实现数据精炼,减少冗余性,提高遥感影像的利用效率[2]。     

基于BP神经网络算法的设备状态分类器设计与实现

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用BP算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态。结果表明,基于BP神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况。该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具。     

基于词频分析法的国际遥感领域研究热点挖掘

为了解近年来国际遥感领域的研究情况及研究热点,基于Web of Science数据库,运用普莱斯定律,以2010—2014年遥感领域期刊发表的高被引论文为样本,对主要指标进行特征分析,并从关键词和研究主题两个角度对国际遥感领域研究热点进行挖掘和分析。发现2010—2014年,中国发表的遥感领域高被引论文占总数的16.8%,仅次于美国,排在世界第二位。基于关键词和基于研究主题对遥感领域研究热点的分析结论较为一致,国际遥感领域研究应用的主要数据源为雷达数据和光学遥感影像,研究内容集中在土地利用、土壤和植被等对象的动态监测与预测。中国在追踪遥感领域研究热点方面具有较高的国际化水平,说明中国的遥感领域研究已与国际接轨。     

基于概率神经网络的文本自动分类研究

本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。     

基于改进BP网络的中文期刊论文分类方法

文章将改进BP网络应用到期刊论文的分类领域中。该方法根据中文期刊论文的特点选择题名、摘要及关键词作为特征项的来源,计算特征项的权值,设定阀值对特征项向量进行降维处理,最后利用BP神经网络对不同的阀值分别进行分类实验,比较其效果。     

我国遥感数据共享探讨

遥感技术是国家解决资源短缺与环境问题的重要手段。广大用户对卫星遥感数据的需求十分 迫切,急需能够有效共享的遥感数据。网格技术能够在不改变现有体制的前提下,可以将分布的数据资源统一起来,促进数据的有效共享。文章总结回顾了国内遥感地面系统的现状及国内外遥感数据共享的特点,分析了我国遥感数据共享存在的问题,提出了利用网格技术解决遥感数据共享问题的方案。作为应用实例,文章描述了欧洲地球科学地面协作网—数据仓库（GENESI-DR）网格平台的核心结构及其实现的功能与应用方向,表明了该方案的正确性和可行性。     

一种基于粗糙-神经网络的文本自动分类方法

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理,提出了一种混合算法。首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器,把冗余的属性从决策表中删去,然后运用神经网络进行分类。这样可以大大降低向量维数,克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点。试验结果表明,与朴素贝叶斯、SVM、KNN传统分类方法相比,该方法在保持分类精度的基础上,分类速度有明显的提高,体现出较好的稳定性和容错性,尤其适用于特征向量多且难以分类的文本。     

基于BP神经网络的图书馆电子资源质量评价研究

建立基于用户满意度的图书馆电子资源质量评价指标体系,并利用BP网络构建模型实现图书馆电子资源质量评价。结果表明,基于BP神经网络的图书馆电子资源质量评价模型是一个合理的、可行的、精度较高的预测模型,基于人工神经网络的电子资源评价方法是一种很好的评价方法。     

基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论的情感分类模型及实验研究

[目的/意义]微博评论情感分类模型可以为相关舆情监管部门正确管控话题事件的发展状况和舆情提供一定的指导作用。[方法/过程]基于字词向量的多尺度卷积神经网络，运用多尺度卷积核改善微博评论中上下文信息有限的条件制约，构建基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论情感分类模型；通过爬取"微博热搜整改"数据，对模型的可行性和优越性进行验证。[结果/结论]验证结果表明基于字词向量的多尺度卷积神经网络在微博舆情等上下文信息有限的短文本分类任务中表现良好。本文在理论层面为微博舆情情感分类提供了更为准确的情感分类理论模型及分类方法，在实践层面可以更好地指导舆情监管部门对舆情的情感倾向进行更好的引导和监管。     

遥感资源订购与分发系统

本文介绍一个基于信息共享技术的遥感资源服务系统的功能、实现方案和关键技术。该系统的建设旨在提高遥感资源信息的广泛共享和高效利用     

基于卷积神经网络的物流服务业顾客满意度评价方法研究

[目的/意义]本文提出了基于卷积神经网络的物流服务业顾客满意度评价方法,为人们科学客观地了解物流实际运行情况,改善物流服务有重要的参考价值。[方法/过程]文章运用网络爬虫技术、词频统计和特征提取得出五个物流服务特征,然后构建卷积神经网络文本分类模型,对物流评论信息进行分类,最后对物流服务满意度进行赋值评分。[结果/结论]实验结果表明,在网络生鲜产品物流服务特征中,便利性、可靠性、及时性、完整性和友好性是消费者关注的服务特征,而消费者最关注完整性,最不关注及时性,并最终得到了物流服务业顾客满意度分值。本文最终选择了生鲜物流作为案例进行顾客满意度评价,以期推广到更多物流服务业评价应用中。     

基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法

本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。     

基于BP神经网络的共享服务平台资源信息质量评价研究——以短租类共享服务平台为例

[目的/意义] 以短租类共享服务平台为例，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，帮助此类平台企业高效地识别出存在信息质量问题的资源，提高平台整体的信息质量水平。[方法/过程] 首先基于信息传播学相关理论，对共享服务平台信息传播过程进行总结。然后根据共享服务平台信息传播的参与主体和访谈原始资料分析，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，分为信源质量、信息内容质量和信息效用质量三个维度。最后提出基于BP神经网络的信息质量评价方法，并使用Matlab2018a软件对采集的100组样本数据进行训练和仿真验证。[结果/结论] 提出共享服务平台资源信息质量评价指标体系，并以短租类共享服务平台为例运用BP神经网络进行验证，实验证明该评价指标体系具有一定的可行性和实用性。     

基于BP神经网络的政务微信公众号信息传播效果评价研究

[目的/意义]提出政务微信公众号信息传播效果评价方法,为政务微信公众号运营推广提供参考依据和理论基础。[方法/过程]首先界定政务微信公众号信息传播效果的概念,然后结合政务微信公众号信息传播特点,从用户认知、情感和态度、用户行为、社会影响和政务微信公众号平台5个维度,选取17个政务微信公众号信息传播效果评价指标,并基于BP神经网络提出政务微信公众号信息传播效果评价方法,最后采集吉林省各消防大队的微信公众号数据验证方法的有效性和实用性。[结果/结论]提出基于BP神经网络的政务微信公众号信息传播效果评价方法,实验证明该方法运用于政务微信公众号传播效果评价具有较好效果。