导读:本文包含了最小距离分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水质监测,水功能区,有机物污染综合指标法,自适应最小距离分类法
最小距离分类论文文献综述
朱培乐[1]（2018）在《基于自适应最小距离分类的信阳市水功能区水质遥感监测方法研究》一文中研究指出随着人类社会经济的高速发展,水体污染问题日渐凸显。水质监测研究需要大量实测数据作为支撑,常规研究方法能过获取精准的水质相关数据,但需人工在断面设置采样点进行水样的采集与分析,无法实现大范围、实时的水质监测。遥感水质监测具备范围广、便于实时监测等优势,近年来,随着遥感卫星重返周期的缩减和空间分辨率的提升,遥感水质监测研究也得到了长足发展。本文以信阳市水功能区为研究区域,对研究区内64个水质监测断面进行水样采集与分析,利用有机物污染综合指标法对其水质进行评价。提出基于矢量面积的水体提取优化方法,对MNDWI、NDTBI、AWEI、RNDWI四种水体指数中最佳水体提取结果进行优化。基于水功能区监测断面的实测水质数据和Landsat-8遥感影像数据的分析结果,建立了基于自适应最小距离分类法的水质反演模型。主要研究内容如下:(1)通过对研究区内复杂地形和水体提取结果分析,利用MNDWI、NDTBI、AWEI、RNDWI四种水体指数对研究区进行水体提取研究,并对提取结果进行对比分析。发现NDTBI水体指数能较好的提取建筑地物和山体阴影区域的水体,但提取结果无法完全剔除干扰因素的影响。研究提出基于面积矢量的水体指数优化方法,该方法可有效消除矢量面积小于水体的山体阴影、建筑地物和河流边滩等干扰因子的影响。(2)基于研究区64个水质监测断面实测水质指标,利用有机物污染综合指标法对研究区水质监测断面水质进行评价与分类,分析了各监测断面水质的光谱反射率,研究了不同等级水质的光谱反射率特性,建立水质等级与光谱反射率的关系模型。(3)基于水功能区监测断面水质等级与光谱反射率的关系模型,使用自适应最小距离分类法构建水质反演模型。对信阳市水功能区水质等级进行了反演,实现了信阳市水功能区的水质监测。实测水质数据与遥感水质模型反演数据对比结果显示,遥感水质反演结果的精度达92.33%。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-04-01）
王晓初,王士同,包芳,蒋亦樟[2]（2016）在《最小化类内距离和分类算法》一文中研究指出支持向量机分类算法引入惩罚因子来调节过拟合和线性不可分时无解的问题,优点是可以通过调节参数取得最优解,但带来的问题是允许一部分样本错分。错分的样本在分类间隔之间失去了约束,导致两类交界处样本杂乱分布,并且增加了训练的负担。为了解决上述问题,该文根据大间隔分类思想,基于类内紧密类间松散的原则,提出一种新的分类算法,称之为最小化类内距离和(Intraclass-Distance-Sum-Minimization,IDSM)分类算法。该算法根据最小化类内距离和准则构造训练模型,通过解析法求解得到最佳的映射法则,进而利用该最佳映射法则对样本进行投影变换以达到类内间隔小类间间隔大的效果。相应地,为解决高维样本分类问题,进一步提出了该文算法的核化版本。在大量UCI数据集和Yale大学人脸数据库上的实验结果表明了该文算法的优越性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2016年03期）
王伟[3]（2015）在《基于最小距离的多中心向量的增量分类算法》一文中研究指出分类是数据挖掘的一项重要研究内容。在分析了现有分类方法后,提出了基于最小距离的多中心向量的增量分类算法。该方法首先按照属性类聚类训练样本,通过类间调整,消除类域空间重迭。针对增量分类,提出了多中心向量的分类算法,通过空间区域划分的方法,减少增量分类选取的代表样本数量。实验结果表明,与文献[14]提出的增量分类算法相比,分类精度近似相同,但所需时间复杂度和存储空间则有不同程度的下降,这对大数据的处理是具有重要意义的。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年04期）
王伟[4]（2014）在《基于最小距离的多中心向量的增量分类算法研究》一文中研究指出分类是数据挖掘技术的重要组成部分,特别是随着大数据时代的到来,如何改进传统的分类技术,使其能够有效地挖掘大数据是目前研究的热点之一。在分析了几种传统的分类方法之后,本文首先提出了区域划分和多中心向量的概念,然后实现了基于最小距离的多中心向量的增量分类算法。该算法分为四个阶段：第一阶段,按照实例的类别K-均值聚类训练样本,将样本中各类别的类域,划分为多子集类域的集合。再通过类域间调整算法,消除各子集类域之间的重迭干扰。第二阶段,通过区域划分算法将数据空间划分为稳定空间区域、边界重迭区域、未知边界重迭区域。第叁阶段,对落入稳定空间区域和边界重迭区域的增量样本,分别用“直接分类”和“多数代表分类”法分类,然后通过多中心向量的增量分类算法,实现了对落入未知空间区域的增量样本的分类。第四阶段是样本选取过程。选取最靠近中心区域的一部分样本作为代表样本,其余样本再问隔的选取,这样可以很好的保留中心向量的位置信息,有利于增量分类。本文做了两个实验,实验数据分别是服从正态分布的合成数据和来自UCI网站上的真实数据。实验结果表明,和文献[38]提出的增量分类算法相比,两者分类精度近似相同,但本文提出的算法所需时间复杂度和存储空间则有不同程度的下降,这对大数据的处理是具有重要意义的。(本文来源于《南京财经大学》期刊2014-12-20）
段薇,马丽,路向阳[5]（2013）在《基于信息增益和最小距离分类的决策树改进算法》一文中研究指出决策树是分类中的常用方法,以ID3决策树算法为基础,提出一种改进型决策树算法。改进后的ID3算法针对决策树在分类过程中遇到的训练集中存在相同属性集,但属于不同类别的实例的情况,不再采用多数表决法判断叶结点的类别,而是采用基于信息增益的属性约简和最小距离分类的新方法进行类别的判断。实验表明改进后的算法对于优化决策树的结构,提高分类准确率具有良好效果。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年06期）
容宝华[6]（2012）在《基于最小距离的音频分类方法的研究》一文中研究指出基于内容的音频分类是一个有趣并有重要意义的问题。音频分类技术包括音频特征抽取和分类器两个基本部分。如今,基于内容的音频自动分类技术已经有了很大的发展。然而,现有的基于内容的音频自动分类方法在分类的准确性、有效性和算法复杂度等诸多方面存在一定的不足,探索性能更佳的方法就成为了该领域的研究热点。提取了基于内容的音频分类所使用的音频特征,得到了基于帧的音频特征和基于片段的音频特征两个层次的特征,并提出了一种基于MFCC的简化的特征;选取了最小距离分类器中的最近邻分类器和K近邻分类器,对这几种典型的音频分类器进行研究,进行仿真实验,分析了实验结果;最后设计并仿真了经过改进的最小距离音频分类器,它的性能相对于原有的最近邻和K近邻分类器有一定的提高,并具有很低的系统复杂度和很短的分类时间。(本文来源于《电声技术》期刊2012年11期）
万曙静,张承明,刘俊华[7]（2012）在《基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法》一文中研究指出多光谱遥感图像土地利用分类问题中"同物异谱"现象对提高分类精度影响较大。在对分类问题建模分析的基础上,提出一种基于最小距离自适应调整实现聚类中心分裂的方法,解决分类方法中识别范围相交导致分类精度难以提高的问题。通过试验与传统分类方法作比较,能够提高分类精度1.06%左右,结果证明了本方法的有效性。(本文来源于《第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选》期刊2012-10-13）
万曙静,张承明,刘俊华[8]（2012）在《基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法》一文中研究指出多光谱遥感图像土地利用分类问题中"同物异谱"现象对提高分类精度影响较大。在对分类问题建模分析的基础上,提出一种基于最小距离自适应调整实现聚类中心分裂的方法,解决分类方法中识别范围相交导致分类精度难以提高的问题。通过试验与传统分类方法作比较,能够提高分类精度1.06%左右,结果证明了本方法的有效性。(本文来源于《测绘通报》期刊2012年S1期）
冯登超,陈刚,肖楷乐,杜文雅,吴新颖[9]（2012）在《基于最小距离法的遥感图像分类》一文中研究指出本文在ENVI遥感图像分析软件环境下,利用最小距离法对遥感图像进行了有监督分类。仿真实验通过对遥感图像中地物目标的光谱信息和空间信息进行分析及特征提取,利用判别函数计算到中心的距离,解读遥感图像,并对分类结果进行定量评估。实验结果表明用最小距离法来分析遥感图像可以获得较高精确度。(本文来源于《北华航天工业学院学报》期刊2012年03期）
吴海飞,吴小花,刘宣,王寅同[10]（2011）在《基于最小距离原则的网络流分类》一文中研究指出据网络流具有24 h周期性变化的特点,介绍了一种通过统计推理来计算分类阀值,且基于最小距离原则的两次分类网络流的方法。此方法具有实时性、计算复杂度低、可扩展性好等特点。(本文来源于《长春工业大学学报(自然科学版)》期刊2011年04期）
最小距离分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
支持向量机分类算法引入惩罚因子来调节过拟合和线性不可分时无解的问题,优点是可以通过调节参数取得最优解,但带来的问题是允许一部分样本错分。错分的样本在分类间隔之间失去了约束,导致两类交界处样本杂乱分布,并且增加了训练的负担。为了解决上述问题,该文根据大间隔分类思想,基于类内紧密类间松散的原则,提出一种新的分类算法,称之为最小化类内距离和(Intraclass-Distance-Sum-Minimization,IDSM)分类算法。该算法根据最小化类内距离和准则构造训练模型,通过解析法求解得到最佳的映射法则,进而利用该最佳映射法则对样本进行投影变换以达到类内间隔小类间间隔大的效果。相应地,为解决高维样本分类问题,进一步提出了该文算法的核化版本。在大量UCI数据集和Yale大学人脸数据库上的实验结果表明了该文算法的优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小距离分类论文参考文献
[1].朱培乐.基于自适应最小距离分类的信阳市水功能区水质遥感监测方法研究[D].郑州大学.2018
[2].王晓初,王士同,包芳,蒋亦樟.最小化类内距离和分类算法[J].电子与信息学报.2016
[3].王伟.基于最小距离的多中心向量的增量分类算法[J].电脑知识与技术.2015
[4].王伟.基于最小距离的多中心向量的增量分类算法研究[D].南京财经大学.2014
[5].段薇,马丽,路向阳.基于信息增益和最小距离分类的决策树改进算法[J].科学技术与工程.2013
[6].容宝华.基于最小距离的音频分类方法的研究[J].电声技术.2012
[7].万曙静,张承明,刘俊华.基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法[C].第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选.2012
[8].万曙静,张承明,刘俊华.基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法[J].测绘通报.2012
[9].冯登超,陈刚,肖楷乐,杜文雅,吴新颖.基于最小距离法的遥感图像分类[J].北华航天工业学院学报.2012
[10].吴海飞,吴小花,刘宣,王寅同.基于最小距离原则的网络流分类[J].长春工业大学学报(自然科学版).2011
标签：水质监测; 水功能区; 有机物污染综合指标法; 自适应最小距离分类法;