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多标记分类方法比较

徐兆桂

(南京大学计算机科学与技术系, 南京210093)

A Comparative Study of Multi-label Classification Approaches

Zhao-GUI Xu

(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

Abstract: Multi-label learning is a common problem in real application, and till now many approaches have been proposed to solve it. Generally, these approaches can be divided into two kinds, problem transformation methods and algorithm adaptation methods. In this paper, a structural overview has been given based on these two kinds of approaches, and some of which have been chosen to make empirical comparisons as well. In the experiment part of this paper, approaches are separated into two groups, BR, CC and RAkEL a group, and MLkNN, BRkNN and BPMLL a group. Different real-world datasets and various evaluation measures are used to explore advantages and disadvantages of each approach.

Key words: multi-label; problem transformation; algorithm adaptation; BR; CC; RAkEL; MLkNN; BRkNN; BPMLL 摘要: 多标记学习是现实运用中的一类常见的问题，目前已经有很多种方法来解决多标记分类问题。这些方法大致可以分为两类分别是问题转换和算法改造。本文针对这两类方法作了结构性的介绍并且对其中的一些方法作实际比较。在文章的实验部分中，这些方法被分成两组进行比较，BR、CC和RAkEL为一组，MLkNN、BRkNN 和BPMLL为一组。实验利用不同的数据集和不同的评价指标来探索这些方法的优缺点。

关键词: 多标记学习；问题转换；算法改造；BR；CC；RAkEL；MLkNN；BRkNN；BPMLL

1 引言

传统的分类学习中，每个样本只属于一个类别。然而在很多实际问题当中，一个样本可能同时属于多个类别。例如，在文档分类[1]问题中，每篇文档可能属于多个预定义的主题，在图片分类[2]中，每个图片可能含有不同的语义，在生物信息学[3]问题中，每个基因可能同时具有多种功能。由此引出了多标记学习（Multi-label learning）的研究。至今，研究者们已经提出了多种多标记学习的方法，比如基于支持向量的方法，基于BP神经网络的方法，基于概率生成模型的方法等。这些算法在文档分类、生物信息学以及场景分类等许多领域得到了成功的运用。

本文首先选择两种基于K近邻的惰性学习方法进行比较，并选择其中相对较好的与基于BP神经网络的

方法BPMLL，以及基于转换的学习方法LP相比较，最后给出了一些比较之后的总结。

2 多标记分类简介

多标记学习问题可以描述如下：设样本的特征属性X=x i:i=1…m，有限标记集合Y= λj:j=1…q，给定学习样本集S=x i,L i:i=1…k，其中x i∈X,L i?Y。要求构造分类器h，能够对未知样本集T=x k+i,?:i=1…p进行标记。

2.1 分类算法描述

解决多标记学习的思路主要有两种：一是算法独立，亦即通过对样本集进行分解，将多标记学习转化为多个单标记学习问题来处理；二是算法依赖，亦即通过对原有算法进行改造，使其能够处理多标记问题。下面将分别回顾基于这两种思想的一些常见方法。

2.1.1 问题转换方法

（1）基于标记转换方法

假设样本实例的标记总数为q，针对每个标记分类出属于这个标记的为一类，不属于的为另一类。这样的二分转换思想可以直观的参考图1所示。

典型的利用这种思想的多标记分类方法是Binary Relevance (BR)。BR方法将原来的数据集分成了q个,j=1…q，其中每个数据集包含了所有原数据集中的样本实例。但是这每个数据集都属于单个二分数据集Dλ

j

数据集中的每个实例要么标记为Positive，标记集并且标记仅为Positive和Negative，根据原数据集得出的Dλ

j

要么为Negative。分类一个新的实例，BR 输出一个合集，这个合集是由q个基分类器输出中包含的Positive 例组成的。从上文分析看来BR算法的好处是它的计算复杂度相对其他算法而言较小。对于实例固定的样本而言，BR的时间复杂度和样本标记集L的标记数量q成正比，它的复杂度为q×O C，其中O C为基础分类算法的复杂度。因此，BR算法针对标记数量q比较小的情况下适用。然而，在很多领域中是存在大量标记的，甚至这些标记是有树状的层次的关联的。对于这种情况，BR算法的局限性就比较大，因为它没有考虑到这些标记之间的关联性。

Classi?er Chain(CC)[4]方法成功克服了BR没考虑标记之间的关联性这一缺点。CC方法依然使用BR所使用的二叉分类。与BR不同的是，它将这些基分类器C j,j=1…q串联起来形成一条链。CC方法可以大致描述如下：一个分类器C j对应一个标记λj。假设一个新的实例x需要分类，分类器C1判断x是否属于标记λ1，设其值为y∈{0,1}，得出Pr?(λ1|x)。分类器C2判断x是否属于标记λ2，但是此时会将上y1作为输入得到Pr?(λ2x,λ1)。以此类推，当C j判断x是否属于标记λj时，会将y1,…,y j?1作为额外的信息输入得到Pr?(λ2|x,λ1,…,λj?1)。这种链的方式使得标记信息在分类器之间传递，考虑到了标记之间的关联性，克服了BR的缺点，并且仍然保持了BR的计算复杂度低的优点。

为了提高整体的精确度，并且实现并行，研究者们还为BR、CC等提出了Ensemble的框架，得到了EBR、ECC等的算法。这些算法表现出了很好的性能，在此不作详述。

图1 基于标记转换方法示例

（2）基于样本实例转换方法

基于样本实例转换的方法是对于每个实例将其所属的标记进行重新定义使得问题转换为一个或多个单标记的问题去处理。这种转换有三种不同的思路：

1）创建新的标记。这种方法的思路是将每个多标记实例的所属标记联合起来创建新的标记。如图2所示，实例E1属于标记y1和y2 ，为此就创建新的标记y1,2。这种方法的实现命名为Label-Powerset[5]，简称LP。诚然，这样做的代价是标记的数量就会增加，并且一些标记只有很少的实例。但是LP的优点是考虑到了标记之间的关联性。

图2 创建标记转换方法

2）RAndom k-LabELsets。Random k-labelsets[5]简称RAKEL是建立了一个LP 分类器的Ensemble，用标签集合的一小部分随机标签子集的数据集作为每一个LP 分类器的训练集训练。RAKEL 通过这种方式去考虑标签之间的相互关系，同时也就避免了LP 的缺陷。标签的ranking 通过每一个基分类器的0或 1 预测结果来获得。通过设置阈值也可以产生二值的分类结果。

3）分解多标记。这种方法是通过将标记多标记分解，这样所有的多标记的实例被分解成多个单标记的实例。在训练过程中，多个标记的实例被利用多次，如图3所示。例如，实例E1属于标记y2和y3，当y2的分类器被训练之后，其他所有的多标记并且属于y2的实例对于y2的分类2器来说都是属于y2的单标记，对于其他的标记也是如此。这种方法被称作Cross-Training，在此不详述细节，读者

可参考文献[6]。

图3 分解多标记

2.1.2 算法改造方法

顾名思义，这些算法是针对特殊的算法改造而来。改造方法的优点在于，通常在特殊的实际问题中，聚焦特殊的算法要比那些算法独立的方法要优越。下面介绍一些基于改造的算法，由于研究本课题时间较短，所以在此简略介绍其中四种。

（1）决策树（Decision Trees）

交替决策树学习算法[7]引进了交替决策树，它是决策树的一种派生，并且它的引进原则是boosting。

对于多标记分类问题是基于AdaBoost[8]和ADTBoost[9]。在DTs运用中，还有研究者改造C4.5[10]算法并运

用于基因分类，在此不作详述。

（2）支持向量机（Support Vector Machines）

Support Vector Machines （SVMs）[11]是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习

算法，SVMs可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。由于待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，所以SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。

（3）K-Nearest Neighbor (KNN)

KNN[12]方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(最邻近)的样本中的大多数属于

某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。

Multi-Label k-Nearest Neighbor[13]简称MLkNN是从熟悉的KNN算法派生而来。由于针对每个测试样本，它的KNN都已经在学习样本中确定，所以根据这些已经获取的近邻标记集的统计信息，用最大后验概率原则（MAP）去决定测试样本的标签集合，最大后验概率是基于 KNN对每个标签的前验和后验概率。

Binary Relevance k-Nearest Neighbor[14]简称BRkNN是结合Binary Relevance (BR)的KNN算法的改造。由于将BR和KNN算法结合配对的时间需要比计算相同规模的KNN多花L倍时间，因此为了避免这些冗余的时间密集型计算，BRkNN扩展了原来的KNN算法，在搜索一遍k个近邻标记后，将每个标记作单独预测。为此，BRkNN比单纯的BR加KNN快了L倍。

（4）神经网络

神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。神经网络是基于经验风险最小化原则的学习算法，有一些固有的缺陷，比如层数和神经元个数难以确定，容易陷入局部极小，还有过学习现象等。

Back-propagation Multi-label Learning简称BPMLL[15]是修改流行的反传(Back-propagation)算法来适应多标签数据的一个算法。这个算法主要的修改是引入了新的误差公式来考虑多标签。

2.2 算法评价指标

在文献[16]中定义了目前多标记学习中的几种常用评价指标，分别简介如下，具体公式参见原文，其中指标(1)是基于算法输出的预测标记矩阵来计算的，指标(2)~(5)则基于算法所输出的实值矩阵计算。(1)~(4)的结果越小越好，而(5)的值则越大越好。

(1)汉明损失(hamming loss)：该指标衡量了预测所得标记与样本实际标记之间的不一致程度，即样本具

有标记y i但未被识别出，或不具有标记y i却别误判的可能性。

(2)1-错误率(one-error)：该指标描述了样本所具体的隶属度最高的标记不是其实际标记的可能性，在单

标记学习中，就演化成普通的分类错误率。

(3)覆盖率(coverage)：该指标衡量了在排序队列中，从隶属度最高的类别开始，平均需要跨越多少标记

才能覆盖样本所拥有的全部标记。

(4)排序损失(ranking loss)：该指标表明了样本对其所属标记的隶属度低于对其非属标记的隶属度的可

能性。

(5)平均精度(average precision)：该指标反映了预测类标的平均精确度。

3 实验

3.1 实验数据集

本实验用了三种不同的应用领域的数据集：（1）scene[17]是一个静态场景的语义索引数据集。（2）emotions[18]是一个歌曲的分类数据集。（3）yeast[19]是一个关于蛋白质功能的数据集。

表1反映了一些关于这些数据集的相关统计信息。其中Domain表示数据所属应用领域，Instances表示该数据集中的Train和Test样本实例总个数，Nominal和Numeric是标记的属性，Labels表示标签的个数，Label Cardinality表示每个样本实例的平均标记数，这是个统计值，Label Density是Label Cardinality与标记总数的商值。

表1 样本数据集及其内部数据相关统计信息

3.2 比较方法和参数说明

首先，选择三种基于问题转换方法的算法进行比较，它们分别是上文提到的CC、RAkEL和BR，选出相对最好的算法。其次，选择三种基于算法改造的算法进行比较，它们分别是MLkNN、BRkNN和BPMLL，选出相对最好的。最后，将上面选出的最好的再进行比较。

本实验的实现代码全部来自MuLan开源库。实验针对每个测试数据集运用了10-fold交叉验证（cross-validation）方法，从而得出一些度量指标的统计平均值。

训练CC、RAkEL和BR的参数分别是：BR和CC的基础分类器是J48(C4.5)。RAkEL的基础分类算法是上文提到的LP，其基础分类器也是J48(C4.5)，其中k=3，n=2L（标记的数量）。

训练MLkNN、BRkNN和BPMLL的参数分别是：MLkNN和BRkNN中k=10，smoothing=1。BPMLL 中learningRate=0.05，epochs=100，hiddenUnits=0.2。

4 实验结果

4.1 CC、RAkEL和BR 的比较

本节比较CC、RAkEL和BR，这三种算法都是基于问题转换思想，其中RAkEL和BR都是运用的基础分类器J48。表2 中加粗了相对优越的指标，可以看出RAkEL的性能要比BR和CC优越。观察CC和BR 的结果可以看出，这两者的性能差距较小，Training和Testing的时间也相近，但是CC的Average Precision 总体要比BR好。从表3中可以看出RAkEL算法的Training和Testing时间比BR和CC长的多，而且结合表1和表2可以分析出，RAkEL(LP-based)的Training时间跟Label Cardinality和Distinct Subsets有很大的关系，不排除跟LP作为基础算法有关，需要进一步研究。如果要处理大量的数据集，并且反应时间的重要性大于精确度时，RAkEL可能不是理想的算法。从数据来看，BR的Training时间受Label Cardinality以及Distinct Subsets的变化影响不大。

表2 CC、RAkEL和BR比较结果

表3 CC、RAkEL和BR的Train、Test时间比较

4.2 MLkNN、BRkNN和BPMLL的比较

从表4中的数据可以看出：对于scene数据集和yeast数据集，MLkNN的5种评价值要比其他两种都要好，BRkNN其次。对于emotions数据集，BPMLL的One-error、Coverage、Ranking Ross和Average Precision 都比其他两种要好，这似乎跟emotions的实例较少，Label Density较大有一定的关系，但是还需要进一步研究。从表3中看出，BRkNN的training时间相对MLkNN和BPMLL要小很多。权衡来看，当数据量比较大的时候，并且需要少的反应时间时，BRkNN是个比较适合的选择。

表4 MLkNN、BRkNN和BPMLL比较结果

表5 MLkNN、BRkNN和BPMLL的Train、Test时间比较

4.3 RAkEL和MLkNN的比较

从表4和表5可以看出，针对数据集scene、emotions和yeast，MLkNN的性能要比RAkEL(LP-based)的性能要好。很自然可以想到，如果RAkEL将MLkNN作为基础算法，那么它的性能会不会要比MLkNN本身要好呢，这将是下一步工作需要做的。

表6 RAkEL和MLkNN的比较结果

表7 RAkEL和MLkNN的Training、Test时间

4.4 总结

本篇文章总结了多标记分类的两种常见思路，并且介绍了基于这两种思路的一些主流的算法。另外，本文还选择其中六种算法，针对三种数据源进行了分组比较，通过比较发现MLkNN的整体性能最优。由于时间较短的原因，本文的比较只是通过一些常规性指标，以及Training和Testing时间做了比较。如果有更多时间的话，我想可以对测试集的分类结果进行统计，并画出直方图，来比较说明分类的结果；也可以针对每个算法在训练数据集时的内存使用情况进行比较。

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遥感图像几种分类方法的比较

摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树 题目：遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误！未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3)

1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35)

遥感图像分类

实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification)

食品分析方法的分类

食品分析方法的分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感官 器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。

（4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。 感官分析法虽然简便、实用且多数情况下不受鉴定地点的限制。但也存在明显缺陷，由于感官分析是以经过培训的评价员的感觉作为一种“仪器”来测定食品的质量特性或鉴别产品之间的差异，因此判断的准确性与检验者的感觉器官的明锐程度和实践经验密切相关。同时检验者的主观因素（如健康状况、生活习惯、文化素养、情绪等），以及环境条件(如光线、声响等)都会对鉴定结果产生一定的影响。另外，感官检验的结果大多情况下只能用于比较性的用词（优、良、中、劣等）表示或用文字表述，很难给出食品品质优劣程度的确切数字。 2.理化分析法根据测定原理、操作方法等的不同，梨花分析又可分为物理分析法、化学分析法和仪器分析法三类。 （1）物理分析法通过对被测食品的某些物理性如温度、密度、折射率、旋光度、沸点、透明度的的测定，可间接求出食品中某种成分的含量，进而判断被检食品的纯度和品质。物理分析法简便、实用，在实际工作中应用广泛。

植物系统分类学模拟练习题

植物系统分类学模拟练习题 一、 填空题 1. 颤藻属植物体形态是 丝状体 ，细胞的原生质体可分 中心 质和 周 质两部分，繁殖方式为 形成藻殖段 。 2. 发菜的植物体形态是 丝状体 ，繁殖方式为 形成藻殖段 。 3. 衣藻隶属 绿藻 门， 衣藻 目；植物体形态是 球形或卵形 类型；有性生殖为 同配生殖 ，生活史是 合子减数分裂 ；减数分裂发生在 合子形成的后期 。 4. 鹿角菜隶属 褐藻门 门， 无孢子 纲；植物体形态是 异配生殖 类型；有性生殖为 异配生殖 ，生活史类型是 配子减数分裂 ；减数分裂发生在 配子囊形成后期 。 5. 细菌菌体为 单细胞 ；真菌大多为 菌丝体 。 6. 大多数真菌的细胞壁主要组成成分是 几丁质 。 7. 地衣的形态可大致分为 壳状地衣 、 叶状地衣 、 枝状地衣 三类，从结构角度看，叶状地衣大多数是 异层 地衣 8. 苔纲分 地钱目 、 叶苔目 、 角苔 目，角苔属于 角苔 目。 9. 葫芦藓的孢子体包括 孢蒴 、 蒴柄 、 基足 几部分，孢蒴包括蒴台和 蒴盖 。 10. 裸子植物一般被分成五纲：1 苏铁 纲、2 银杏 纲、3 红豆杉 纲、4 买麻藤 和5 松柏 纲。 苏铁 纲的大孢子叶呈羽状分裂的叶状，精子具鞭毛的有 苏铁 纲和 银杏 纲。 年级 班 学号班

11. 根据下列孢子植物的特征，在下列横线上填写所属的类群（门、亚门）： 细胞壁主要由几丁质构成。 真菌门 大型叶幼时拳卷。 真蕨亚门 雌性生殖器官称为果胞。 红藻门 12. 松属的小孢子母细胞减数分裂形成四分体，四分体分离后发育形成单细 胞花粉，单细胞花粉又称 小孢子 ， 小孢子 分裂形成一个 原叶体细 胞 和一个胚性细胞，精子器原始细胞分裂形成 管细胞 和 生殖细 胞 ， 体细胞 分裂形成2个精子 。 13. 具有以下果实类型的科 聚花果（ 凤梨科 ）；胞果（ 藜科 ）；瓠果（ 葫芦科 ） 14. 填写有四基数花的科 1 十字花 科、 2 桑科 科、 15. 填写出具以下雄蕊类型的科 聚药雄蕊 菊 科、单体雄蕊 锦葵 科、二体雄蕊 蝶形花 科、四强雄蕊 十 字花 科、二强雄蕊 唇形花 科。 二、 选择题（每小题1分，共计20分） 1 下列藻类生活史中，具异形世代交替、孢子体占优势的是 C 。 A 水云 B 多管藻 C 海带 D 石莼 2 在下列藻类植物中，具原核细胞的植物是 A 。 A 发菜 B 海带 C 水绵 D 紫球藻 3 列藻类生活史中，具异形世代交替、孢子体占优势的是 C 。 A 水云 B 多管藻 C 海带 D 石莼 4 在下列特征中，蓝藻门和红藻门相似的特征是 B 。 A 光合色素具藻胆素等 B 生活史中无带鞭毛的细胞 学 号

试述遥感图像分类的方法,并简单分析各种分类方法的优缺点。

遥感原理与应用 1.试述遥感图像分类的方法，并简单分析各种分类方法的优缺点。答：监督分类：1、最大似然法；2、平行多面体分类法:这种方法比较简单，计算速度比较快。主要问题 是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致，也就造成俩类的互相重叠，混淆不清的情况；3、最小距离分类法:原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。 非监督分类：1、ISODATA； 2、K-Mean：这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果，这种分类方法的缺点。可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心，提高分类结果；主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。

新颖西南大学网络继续教育【0600】《观赏植物分类学》考试范围

西南大学网络继续教育【0600】《观赏植物分类学》考试围 91题 1、报春花科的雌蕊具 B .A. 中轴胎座 B. 特立中央胎座 C. 基底胎座 D. 边缘胎座2、杜鹃花属植物的花药常 C A. 瓣裂 B. 纵裂 C. 孔裂 D. 横裂 3、柳科植物的花为 D A. 两性花 B. 中性花 C. 雌雄同株 D. 雌雄异株 4、木兰科花腋生的属是 B A. 木兰属 B. 含笑属 C. 木莲属 D. 鹅掌楸属 5、柏科植物苞鳞与珠鳞 C A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离 6、杉科植物苞鳞与珠鳞 B A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D.

完全分离 7、松科植物苞鳞与珠鳞 A A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离 8、只具有一个心皮的是 A A. 边缘胎座 B. 侧膜胎座 C. 中轴胎座 D. 特立中央胎座 9、具有雄蕊和雌蕊的花称 A A. 两性花 B. 两被花 C. 单性花 D. 单被花 10、双子叶植物通常为 D A. 射出脉 B. 平行脉 C. 三出脉 D. 网状脉 11、木犀科雄蕊为 B A. 5 B. 2 C. 3 D. 4 12、梨果为亚科所特有 B A. 绣线菊亚科 B. 苹果亚科 C. 蔷薇亚科 D. 亚科 13、唇形科区别于玄参科的独特之处在于具有 C A. 对生叶序 B. 二强雄蕊 C. 4裂子房 D. 唇形花冠 14、通过花的中心能切出两个以上对称面的花称 A

A. 两侧对称花 B. 辐射对称花 C. 不整齐花 D. 左右对称花 15、每节着生一叶，节间极度缩短，此类叶序称 A A. 互生 B. 对生 C. 轮生 D. 簇生 16、葡萄的卷须是 B 的变态 17、A. 根 B. 茎 C. 叶 D. 花 17、唇形科的花柱与子房的相对位置是 C 。 A. 花柱生子房顶部 B. 花柱生子房侧面 C. 花柱生子房裂隙基部 D. 都不对 18、心皮多数、离生、瘦果或核果是C 的特征。 A. 绣线菊亚科 B. 苹果亚科 C. 蔷薇亚科 D. 亚科 19、木兰科花腋生的属是 C 。 A. 木莲属 B. 木兰属 C. 含笑属 D. 鹅掌楸属 20、双受精现象为 D 特有。 A. 苔藓植物 B. 蕨类植物 C. 裸子植物 D. 被子植物 21、柏科植物苞鳞与珠鳞 D 。 A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离

第一章 植物分类学原理

第一章植物分类学原理（3） 一、植物分类学的原理和方法 （一）原理： 达尔文的进化论，共同祖先理论：所有物种都来自一个共同祖先。自然的分类应是单系，即由来自同一祖先的所有后裔组成。 二、分类学三大学派 ●（一）支序分类学派（C l a d i s t i c s） ●德国昆虫学家亨尼克创立，见于1950年出版的《系统发育系统学原理》（G r u n d z u g e e i n e r T h e o r i e d e r p h y l o g e n t i c h e n S y s t e m a t i k） ●性状处理方法：系统发育由一系列二叉分支（a s e q u e n c e o f d i c h o t o m i e s）组成，每个二叉分支代表祖先种分化成两个子代种；并假定祖先种在二叉分支时消失。系谱的分支点必须完全依据共有衍生特征。（近裔有效） ●遇到的困难：分支不一定是二叉的；分支后原种未必消失。共同衍征确定的困难：趋同现象和极性（进化顺序）的判定。 ●评价：支序分析的最大优点是检验原先已由表征法划分的类群的“自然性”（即单系或单源）的一种有效方法。支序分类是不能被接受的。 （二）表征学派（数值分类学派n u m e r i c a l P h e n e t i c s） ●由S o k a l和S n e a t h创立，见于1963年出版的《数值分类学原理》（P r i n c i p l e s o f N u m e r i c a l T a x o n o m y）。 ●性状处理方法：所有性状等同对待。性状数量化，采用计算机处理，求出不同类群的相似性。（等价处理） ●遇到的困难：复杂的性状难以定量化。 ●评价：原理是错误的，方法是可行的。对属下等级的处理有用，对高级分类单位目、纲，或门不好用。数值分类学最有希望的未来发展可能在于进一步发展加权程序。 （三）进化学派（传统分类学派） ●主要代表为M a y r和S i m p s o n，20世纪40－60年代成熟。 ●性状处理方法：对独有衍征（一个姐妹群所获得而另一个姐妹群所不具有的衍生特征）给予了适当的加权。在分类中不仅表示系谱线（P h e l e t i c l i n e）的分支而且还表示它们随后的趋异现象。（性状加权）

预测方法的分类

预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

遥感影像的分类处理

摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程

最新西南大学网络继续教育0600观赏植物分类学考试范围

西南大学网络继续教育 【0600】《观赏植物分类学》考试范围 91题 1、报春花科的雌蕊具 B .A. 中轴胎座 B. 特立中央胎座 C. 基底胎座 D. 边缘胎座 2、杜鹃花属植物的花药常 C A. 瓣裂 B. 纵裂 C. 孔裂 D. 横裂 3、杨柳科植物的花为 D A. 两性花 B. 中性花 C. 雌雄同株 D. 雌雄异株 4、木兰科花腋生的属是 B A. 木兰属 B. 含笑属 C. 木莲属 D. 鹅掌楸属 5、柏科植物苞鳞与珠鳞 C A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离 6、杉科植物苞鳞与珠鳞 B A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离 7、松科植物苞鳞与珠鳞 A A. 分离仅基部合生 B. 合生仅先端分离 C. 完全合生 D. 完全分离 8、只具有一个心皮的是 A A. 边缘胎座 B. 侧膜胎座 C. 中轴胎座 D. 特立中央胎座

9、具有雄蕊和雌蕊的花称 A A. 两性花 B. 两被花 C. 单性花 D. 单被花 10、双子叶植物通常为 D A. 射出脉 B. 平行脉 C. 三出脉 D. 网状脉 11、木犀科雄蕊为 B A. 5 B. 2 C. 3 D. 4 12、梨果为亚科所特有 B A. 绣线菊亚科 B. 苹果亚科 C. 蔷薇亚科 D. 李亚科 13、唇形科区别于玄参科的独特之处在于具有 C A. 对生叶序 B. 二强雄蕊 C. 4裂子房 D. 唇形花冠 14、通过花的中心能切出两个以上对称面的花称 A A. 两侧对称花 B. 辐射对称花 C. 不整齐花 D. 左右对称花 15、每节着生一叶，节间极度缩短，此类叶序称 A A. 互生 B. 对生 C. 轮生 D. 簇生 16、葡萄的卷须是 B 的变态 17、A. 根 B. 茎 C. 叶 D. 花 17、唇形科的花柱与子房的相对位置是 C 。 A. 花柱生子房顶部 B. 花柱生子房侧面 C. 花柱生子房裂隙基部 D. 都不对 18、心皮多数、离生、瘦果或核果是C 的特征。 A. 绣线菊亚科 B. 苹果亚科 C. 蔷薇亚科 D. 李亚科 19、木兰科花腋生的属是 C 。

统计分析分类以及SPSS分析方法

统计分析分类以及SPSS分析方法 一、统计分析内容的分类 人类对客观事物的理解是多种多样的，这些理解能够是企业生产的规模，能够是企业生产机器的稳定性，能够是一个地区的教学质量，能 够是市场经济的规律，也能够是一个时期的经济形势或环境等等。撇 开这些形形色色的形式内容，人们对客观事物的理解从目的来看可分 为表面理解和本质理解两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对 客观事物的理解称之为统计分析内容。表面理解就是对客观事物表面 特征的理解；本质理解是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客 观事物表面特征的本质特征的理解。同样，与统计分析内容相对应的 统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方 法的使用上，形式内容的理解与统计分析方法的关联不大，反而是在 统计分析内容理解（对客观事物表面理解和本质理解）上，分析方法 的使用差别较大，所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内 容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面理解在SPSS中主要对 应于样本理解，目的是理解样本所代表的具体事物的特征（当然样本 的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质理解则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它 从样本出发，但又超越样本），所以本质理解能够认为就是对变量的 理解。统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、 由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。统计 分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面，也是人们对客 观事物理解的两个过程，但它们能够是相互独立的。因为人类出于理 解目的的需要能够只理解客观事物的表面，也能够只理解客观事物的 规律。 （一）表面理解

西南大学2017年,《观赏植物分类学》,作业答案

单项选择题 1、含羞草科、云实科、蝶形花科最重要的共同特征为 . 两性花 . 二强雄蕊 . 子房下位 . 荚果 2、杜鹃花属植物的花药常 . 纵裂 . 孔裂 . 瓣裂 . 横裂 3、柏科植物苞鳞与珠鳞 . 分离仅基部合生

. 合生仅先端分离 . 完全合生 . 完全分离 4、杉科植物苞鳞与珠鳞 . 分离仅基部合生 . 合生仅先端分离 . 完全合生 . 完全分离 5、具有雄蕊和雌蕊的花称 . 两性花 . 两被花 . 单性花 . 单被花

6、含羞草科、云实科、蝶形花科的主要区别在于不同 . 花萼排列方式 . 花冠排列方式 . 子房位置 . 果实类型 7、梨果为亚科所特有 . 绣线菊亚科 . 苹果亚科 . 蔷薇亚科 . 李亚科 8、杜鹃花科植物的雄蕊通常为 . 花冠裂片的2倍 . 与花冠裂片同数

. 较花冠裂片数少 . 通常为多数 9、唇形科区别于玄参科的独特之处在于具有 . 对生叶序 . 二强雄蕊 . 4裂子房 . 唇形花冠 10、下列为杉科植物的是 . 罗汉松 . 水松 . 金钱松 . 落叶松 11、下列特征不为银杏的是

. 叶扇形 . 具长短枝 . 雌雄异株 . 种子无胚乳 12、每节着生一叶，节间极度缩短，此类叶序称 . 互生 . 对生 . 轮生 . 簇生 13、 百合科、石蒜科、鸢尾科均具有。 . 子房上位 . 3心皮复雌蕊

. 子房下位 . 侧膜胎座 14、 木兰科花腋生的属是。 . 木莲属 . 木兰属 . 含笑属 . 鹅掌楸属 15、 松科植物苞鳞与珠鳞。 . 分离仅基部合生 . 合生仅先端分离 . 完全合生

遥感图像分类后处理

遥感图像分类后处理 一、实验目的与要求 监督分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。 因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。 本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。 二、实验内容与方法 1.实验内容 1.小斑块去除 ●Majority和Minority分析 ●聚类处理（Clump） ●过滤处理（Sieve） 2.分类统计 3.分类叠加 4.分类结果转矢量 5.ENVI Classic分类后处理 ●浏览结果 ●局部修改 ●更改类别颜色 6.精度评价 1.实验方法 在ENVI 5.x中，分类后处理的工具主要位于Toolbox/Classification/Post Classification/；

三、实验设备与材料 1.实验设备 装有ENVI 5.1的计算机 2.实验材料 以ENVI自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...\13数据\"。其他数据描述： ?can_tmr.img ——原始数据 ?can_tmr_验证.roi ——精度评价时用到的验证ROI 四、实验步骤 1.小斑块去除 应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面 积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。 1)Majority和Minority分析 Majority/Minority分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该 类中，定义一个变换核尺寸，主要分析（Majority Analysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析（Minority Analysis），将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。 下面介绍详细操作流程： （1）打开分类结果——"\12.分类后处理\数据\can_tmr_class.dat"； （2）打开Majority/Minority分析工具，路径为Toolbox /Classification/Post Classification/Majority/Minority Analysis，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK； （3）在Majority/Minority Parameters面板中，点击Select All Items选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。

《观赏植物分类学》教学大纲

《观赏植物分类学》理论教学大纲 第一章植物分类的基础知识（2学时） 教学目标：了解植物分类的方法和植物分类的各级单位；掌握种的概念及主要分类单位学名的构成；掌握如何使用检索表鉴定植物。 教学内容： 第1单元、植物分类的基础知识 第2单元、观赏植物人为分类 重点与难点： 教学重点：植物分类的基本单位和常用单位；物种的概念；双名法；植物检索表的编制原理及使用； 教学难点：物种概念的理解；如何使用检索表鉴定植物 第二章植物分类的形态学知识（8时） 教学目标：掌握根、茎、叶、花、果实和种子的外部形态术语的含义，为植物分类奠定基础知识。 教学内容： 第1单元、根与茎的外部形态 第2单元、叶的外部形态 第3单元、花的外部形态（一） 第4单元、花的外部形态（二） 第5单元、种子与果实的形态 重点与难点： 教学重点：1、叶的形态；2、花的形态及花序类型；3、果实类型 教学难点：1、复雌蕊心皮数目判断；2、胎座类型；3、单果的类型 第三章蕨类植物（3学时） 教学目标：掌握蕨类植物的主要特征及其与种子植物的主要区别；认识常见的蕨类植物。 教学内容： 第1单元、蕨类植物概述 第2单元、石松亚门（Lycophytina）

第3单元、水韭亚门（Is?ephytina） 第4单元、松叶蕨亚门（Psilophytina） 第5单元、楔叶亚门（Sphenophytina） 第6单元、真蕨亚门（Filicophytina） 重点与难点： 教学重点：1、蕨类植物主要特征及其与种子植物的主要区别；2、真蕨亚门教学难点：1、如何区分大型叶与小型叶；2、真蕨亚门的分类及其常见植物的识别。 第四章裸子植物（7） 教学目标：掌握裸子植物的主要特征及其与被子植物的主要区别；掌握苏铁科、银杏科、松科、杉科、柏科的主要特征，识别常见裸子植物。 教学内容： 第1单元、裸子植物概述 第2单元、苏铁纲（Cycadopsida） 第3单元、银杏纲（Ginkgopsida） 第4单元、松柏纲（Coniferopsida） 第5单元、红豆杉纲（Taxopsida） 重点与难点： 教学重点：裸子植物的主要特征及其与被子植物的主要区别；苏铁科、松科、杉科、柏科的分类。 教学难点：各科主要特征及其区别；常见裸子植物的识别。 第五章被子植物（34时） 教学目标：掌握木兰科、桑科、山茶科、锦葵科、杨柳科、十字花科、杜鹃花科、蔷薇科、含羞草科、云实科、蝶形花科、大戟科、槭树科、唇形科、木犀科、夹竹桃、忍冬科、菊科、棕榈科、禾本科、百合科、石蒜科、兰科等科主要特征，识别常见观赏植物。 教学内容： 第1单元、被子植物概述：被子植物主要特征、被子植物生活史、被子植物分类系统、被子植物分类概况

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台

上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验

非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

遥感图像分类方法综述

遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised