簡介：分類號UDC密級學位論文基于機載LIDAR與長波紅外影像的典型地物分類算法作者姓名指導教師申請學位級別學科專業(yè)名稱論文提交日期學位授予日期評閱人徐婷王植副教授東北大學資源與土木工程學院碩士學科類別大地測量學與測量工程2013年6月論文答辯日期2013年7月答辯委員會主席李德昌教授徐白山副教授東北大學2013年6月工學2013年6月楊倫教授獨創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學位論文是在導師的指導下完成的。論文中取得的研究成果除加以標注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括本人為獲得其他學位而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名粥J日期為L弓‘∥學位論文版權使用授權書本學位論文作者和指導教師完全了解東北大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定即學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索、交流。作者和導師同意網(wǎng)上交流的時間為作者獲得學位后半年口一年口一年半口兩年∥學位論文作者簽名蠲簽字日期ⅫL弓，F(xiàn)形新簽名易擄簽字日期∞良莎形

簡介：學位論文獨創(chuàng)性聲明U／_9293U5學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得直昌太堂或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽名手寫／筵寸簽字日期加／口年，2月憾日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解直昌太堂有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權直昌太堂可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。同時授權中國科學技術信息研究所和中國學術期刊光盤版電子雜志社將本學位論文收錄到中國學位論文全文數(shù)據(jù)庫和中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫中全文發(fā)表，并通過網(wǎng)絡向社會公眾提供信息服務。保密的學位論文在解密后適用本授權書學位論文作者簽名手寫／炙●I于簽字日期2OO年／J月／8日導師簽名手寫鄉(xiāng)毒工‘Z人簽字日期痧形1，年，2月，∥日摘要摘要隨著人類基因組計劃的順利完成和各種后基因組計劃的開始實施，出現(xiàn)了海量的生物分子數(shù)據(jù)，這使得科學家們需要分析大量DNA數(shù)據(jù)。如何充分利用這些數(shù)據(jù)，進而揭示這些數(shù)據(jù)的內涵，得到對人類有用的生物信息，是科學家們面臨的一個嚴峻的挑戰(zhàn)【L】。DNA序列的處理方法一般是先尋找一種數(shù)學模型用以表示DNA，再借助其它工具對其進行分析。支持向量機SVM是在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展起來的新算法，該算法是一種模式識別技術，相當于一種模式分類器。其訓練算法本質上是一個凸二次規(guī)劃的求解問題。它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，并在文本分類、生物信息、語音識別、遙感圖像分析、故障識別和預測、時間序列預測、信息安全等諸多領域有了成功的應用【2一。本文采用SVM算法對DNA序列進行分類。為了提供算法所需要的輸入數(shù)據(jù)格式，首先要將DNA序列用數(shù)學模型表示出來。SVM對輸入數(shù)據(jù)的格式要求是表示成特征向量的形式。因此本文從DNA序列中單個堿基的含量和DNA序列的長度出發(fā)，結合滑動窗口方法計算出DNA序列中特征序列的出現(xiàn)頻率，提取出DNA序列的特征，將DNA序列表示成特征向量的形式，然后根據(jù)SVM算法對已知類別標簽的DNA序列訓練樣本做訓練得到分類超平面，利用此超平面分類DNA序列的測試樣本。分類結果表明這種提取特征的方法具有很好的分類精度。本文對SVM算法采用MATLAB實現(xiàn)。典型二分類中的數(shù)據(jù)采用文獻9DG的數(shù)據(jù)。首先對已知類別的1～20個人工DNA序列進行SVM算法訓練，利用參數(shù)尋優(yōu)得到分類器。根據(jù)分類結果的精度反饋，進一步選擇是否對數(shù)據(jù)歸一化和降維等操作對結果進行優(yōu)化，得到最佳的分類超平面。然后對另外的20個人工DNA序列和182個自然DNA序列進行分類預測。典型的SVM算法是一個二分類問題，DNA序列的多類分類實現(xiàn)是利用SVM的多類分類理論和算法，數(shù)據(jù)采用的是UCI數(shù)據(jù)庫中的DNA序列數(shù)據(jù)，該序列集合中的數(shù)據(jù)分成了訓練集和測試集，并且兩個集合中的記錄均有類別標簽，便于分類測試。對于SVM多類算法的實現(xiàn)，同樣用MATLAB編程實現(xiàn)了DNA序列的多類分類。兩部分的分類結果表明，SVM算法具有分類簡單且分類結果精度較高的優(yōu)

簡介：【RILLIIIIII1IIIIIIIIY3307090●位代■LLO∞L擎‘1號L201渤1118‘”‘≮鬣晗彖癬弁蕩太學4‰磷蛘礦‘’HARBLLLNORMALUNZVERSITY碩士學位論文SOLO分類理論下的導數(shù)及其應用鈞教學研究學科專業(yè)、學科教學數(shù)學_●～，研究方向中學數(shù)學教育?！甁”“、?！髡咝彰t惠貞。。、I_一一J一‘_一、?！笇Ы處烣一、郎淑雷。副教授喻爾濱師范大學’。一毫0一七年六月、中圖分類號G427碩士學位論文單位代碼10231學號2015301128SOLO分類理論下的導數(shù)及其應用的教學研究碩士研究生導師寸5J學科專業(yè)答辯日期授予學位單位遲惠貞郎淑雷副教授學科教學數(shù)學2017年6月哈爾濱師范大學

簡介：分類號UDC密級學位論文面向對象分類方法在土地利用調查中的應用研究作者姓名指導教師申請學位級別學科專業(yè)名稱論文提交日期學位授予日期評閱人洪志佳陳永生副教授馬洪濱教授東北大學資源與土木工程學院碩士學科類別工學攝影測量與遙感2013年6月論文答辯日期2013年6月2013年7月答辯委員會主席楊倫劉俊林王植東北大學2013年6月獨創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學位論文是在導師的指導下完成的。論文中取得的研究成果除加以標注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包括本人為獲得其他學位而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝二T恧。7學位論文作者簽名召＼么億日期乃良F矸學位論文版權使用授權書本學位論文作者和指導教師完全了解東北大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定即學校有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索、交流。作者和導師同意網(wǎng)上交流的時間為作者獲得學位后半年口一年口一年半口兩年∥／學位論文作者簽名裂左柱簽字日期乃B、‘、斗導師簽名；么繡俐T簽字日瓤砟協(xié)7

簡介：密級中閹斜孥JII記硒窺生贍碩士學位論文中國壁虎科蜥蜴的分類和分子系統(tǒng)發(fā)育研究作者姓名塞星椹指導教師焦定壺副巫究雖生國型堂院昆明動物班究匱學位類別理堂亟學科專業(yè)動物堂培養(yǎng)單位生國型堂院昆明動物班究所2012年05月目錄摘要IABSTRACTIII第一章壁虎科GEKKONIDAE系統(tǒng)學研究進展綜述111壁虎科研究概況112早期形態(tài)學性狀的系統(tǒng)發(fā)生研究概述213近代支序系統(tǒng)法的系統(tǒng)發(fā)生研究概述3131UNDERWOOD的壁虎分類系統(tǒng)。5132KLUGE的壁虎類系統(tǒng)整理5133MOFFAT和RUSELL對壁虎類蜥蜴的研究概況714現(xiàn)代分子系統(tǒng)學研究概述715。染色體分析，1016亞洲壁虎類蜥蜴系統(tǒng)學研究現(xiàn)狀11161部分亞洲地區(qū)壁虎類蜥蜴研究概況11162中國壁虎科研究現(xiàn)狀。1217中國壁虎科分類和系統(tǒng)研究存在的問題IOOOOQIOIOIBIQI15171中國壁虎科各屬間的分類和系統(tǒng)研究15172壁虎屬部分物種的分類問題。15173沙虎亞科TERATOSCINCINAE隸屬地位18174中國彎腳虎屬CYRTOPODION的分類問題19175瞼虎科與壁虎科的關系問題1918研究目的和意義207第二章材料和方法2121實驗材料21211材料取樣。21212內群選擇21213外群選擇。21214分子標記選擇27、22研究方法28221DNA提取、擴增及測序28222分析方法30223遺傳距離分析32224形態(tài)學測量特征32第三章中國壁虎科實驗研究結果33

簡介：TAXONOMICSTUDIESOFLITHOCARPUSBLUMEFAGACEAEFROMCHINAWEIZHOUADISSERTATIONSUBMITTEDTOGRADUATEUNIVERSITYOFCHINESEACADEMYOFSCIENCESINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFORTHEDEGREEOFDOCTOROFSCIENCESOUTHCHINABOTANICALGARDEN，CHINESEACADEMYOFSCIENCESMAY2012中國殼斗科柯屬植物的分類學研究北京查閱標本時的各項照顧，董曉宇同學在數(shù)據(jù)處理和分析上給予了大力支持。感謝廣西植物所的劉演老師，許為斌師兄及黃喻松、吳磊、蔣日紅師弟和農(nóng)東新師妹，幫我聯(lián)系在桂出差事宜和采集材料。感謝昆明植物所的周偉、胡肖劍，武漢植物園的陳麗師姐，為我在其單位停留期間提供的諸多方便。另外，感謝臺灣屏東科技大學的黃秉洪，提供葉綠體引物及幫助分析實驗問題，感謝臺北植物園園長朱麗萍博士對我的鼓勵及交換DNA材料。感謝出差時各地高校、保護區(qū)、林業(yè)局的各位老師和向導，沒有你們的大力協(xié)助我不可能完成相關研究。感謝福建省林業(yè)廳、三明市林業(yè)局、格氏栲自然保護區(qū)、樂土自然保護區(qū)、虎伯寮自然保護區(qū)、天寶巖自然保護區(qū)、梁野山自然保護區(qū)、梅花山自然保護區(qū)、廈門萬石植物園、欽州市林業(yè)局，惠州市象頭山、南昆山、白盤珠自然保護區(qū)，南嶺自然保護區(qū)。感謝香港漁農(nóng)署的彭興義和譚建業(yè)老師，提供部分香港的材料。感謝金平分水嶺自然保護區(qū)喻智勇所長親自開車冒雨帶我們上山，特別感謝云南麻栗坡縣郭喜兵老師，在滇東南出差沒有你的幫助我們寸步難行。另外，感謝廈門大學標本室AU、福建農(nóng)林大學標本室FJFC、西南林業(yè)科技大學標本室SWFC、中山大學標本館SYS、華南農(nóng)業(yè)大學標本室CANT和廣西林科所標本室GⅫI，南京林業(yè)大學標本館NF，為查閱標本提供便利，同時感謝中科院各標本館武漢植物園標本館HIB，華南植物園標本館IBSC，廣西植物研究所標本館IBK，南京中山植物園標本館NAS，北京植物研究所標本館PE，昆明植物研究所標本館KUN。感謝以下標本室館提供標本照片蘭州大學植物標本室LZU，香港植物標本室HK，越南林業(yè)大學標本館VNF，哈佛大學標本館A。最后要感謝我的家人，父親周先睦和母親李桂芳為了把我養(yǎng)育成人，放棄了許多，孩兒怎么回報都不為過。姐姐周靜和姐夫孫成強在家照顧父母，讓我得以安心于學業(yè)，我會牢記在心。特別感謝我的愛人李珍，一直陪伴在我身邊，給我無微不至的關懷和激勵，陪伴我度過這幾年艱苦的日子。轉眼之間，六年的時間從指問滑過，回首過去難忘的經(jīng)歷，仍清晰逼真去昆明參加國際植物命名法規(guī)維也納法規(guī)的學習，去香港大帽山第一次爬樹采香港油果樟，去青海翻雪山采種子，去緬甸調查搭建帳篷、被螞蝗和吸血蠅追咬有喜有悲，有淚有笑。

簡介：中閹針孥疊憲硒窺生阮博士學位論文縵亞旦SQ皇QI亟星I≥區(qū)弛魚婁塑鸚噬魚型S竺壘叢魚壘壁≥魚類的僉耋硒究作者姓名王忠明指導教師一黃良民研究員中國科學院南海海洋研究所孔曉瑜研究員中國科學院南海海洋研究所學位類蔓31J理堂簋學科專業(yè)篷注生塹堂培養(yǎng)單位主國型堂院直篷逛注嬰究壓2012年5月摘要鰨亞目SOLEOIDEI兩種魚類和鸚嘴魚科SCARIDAE魚類的分類研究摘要魚類物種的鑒定和描述是魚類分類學的基礎。本文以在我國沿海采集的魚類標本和國內主要標本館的館藏標本為基礎，對鰨亞目兩種魚類和鱸形目鸚嘴魚科魚類進行了分類研究。依據(jù)李思忠和王惠民1995年的分類系統(tǒng)，鰈形目分為三個亞目，包括鰈亞目PSETTODOIDEI、鰈亞目PLEURONECTOIDEI和鰨亞目SOLEOIDEI。本文選擇鰨亞目鰨科SOLEIDAE的帶紋條鰨ZEBRIASZEBRINUS為研究對象，對于其存在的不同種名及中國海域是否存在不同種類帶紋條鰨的爭議問題，應用形態(tài)及分子手段進行了研究，確定了我國海區(qū)帶紋條鰨為一個種，并明確了種名，給出了詳細的帶紋條鰨種類。對于在中國沿海的帶紋條鰨是否是不同種的問題，本研究從北到南采集了15個地點的1107尾魚類標本。形態(tài)鑒別特征包括可數(shù)和可量性狀，共11項。通過多變量形態(tài)度量法獲取帶紋條鰨的體形數(shù)據(jù)，根據(jù)帶紋條鰨的體形特點，在其有眼側共設置了10個框架測量定位點，測量了15個數(shù)據(jù)。可數(shù)性狀的特征值直接用于統(tǒng)計分析。對于可量性狀和框架數(shù)據(jù)，為了消除規(guī)格大小對參數(shù)值的影響，我們均換算成了比例性狀，最后整理為20個比例性狀用于統(tǒng)計分析。運用SPSS160軟件中的系統(tǒng)聚類方法分別對可數(shù)性狀和比例性狀特征值的平均值進行聚類分析，得到聚類關系圖用于分析群體I旬的關系；運用SPSS160軟件對帶紋條鰨15個群體的形念特征數(shù)掘進行主成分分析。使用地理群體形態(tài)差異系數(shù)輔助物種有效性分析。結果表明我國沿海帶紋條鰨的形態(tài)特征的變動范圍在相鄰群體間都是連續(xù)的，沒有明顯的斷點；雖然廣西兩個群體與北方群體相比已經(jīng)有一定程度的分化，但形態(tài)特征值的變動范圍與相鄰群體都是連續(xù)的，不存在種類的分化。

簡介：密級中閹釬孥JII記硒窺生跪博士學位論文作者姓名置塹明指導教師黃鏖民硒塞旦生國型堂隨直遵漁注嬰塞壓黃睡亟宜旦生國抖堂陵直漫漫注班塞壓學位類別堡堂擅學科專業(yè)漫注生物堂培養(yǎng)單位生國科堂院直連漁注硒塞歷2012年5月摘要三亞珊瑚礁區(qū)珊瑚藻分類與群落生態(tài)學研究摘要珊瑚藻是全球廣布的海產(chǎn)大型鈣化紅藻類，在珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)中主要發(fā)揮關鍵的功能性作用。首先，它們對珊瑚礁的碳酸鈣沉積具有重大的貢獻，能夠填充礁體縫隙從而加強珊瑚礁的結構；其次，鈣化的藻體形成特殊的堅硬表面，為無脊椎動物幼蟲提供附著及變態(tài)的基質。因此，研究珊瑚藻的群落結構、時空變化及其與環(huán)境變化的關系，不僅有利于了解珊瑚藻群落動態(tài)和生態(tài)功能，也有助于了解珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)的結構、功能與運作機制。三亞珊瑚礁是我國典型的熱帶岸礁，礁區(qū)內海洋生物種類繁多，而珊瑚藻是其中重要的組成部分。迄今為止，對其種類多樣性、群落結構、時空變化及其與環(huán)境變化之間的關系等研究仍是空白。本文在2009年到2011年期間，以三亞國家級自然保護區(qū)的珊瑚藻為研究對象，以形態(tài)分類研究為基礎，分析了其種類組成、群落結構、時空變化及其與造礁石珊瑚的關系，并探討了其群落的空間分布與環(huán)境因子的關系，得到如下結果。以珊瑚藻外部形態(tài)特征為基礎，結合掃描電子顯微鏡技術與分子生物學技術，對三亞珊瑚礁區(qū)11個監(jiān)測站位中所采集到的珊瑚藻樣品進行分類研究，共鑒定出3科10屬26種珊瑚藻。本區(qū)珊瑚藻以珊瑚藻科CORALLINACEAE種類占優(yōu)勢，共7屬19種；其次為混石藻科HAPALIDIACEAE，共有2屬6種；最后為孢石藻科SPOROLITHACEAE，只有1屬1種。其中18種珊瑚藻為本區(qū)域內的新記錄，2種為國內新記錄，即美麗叉節(jié)藻AMPHVABEAUVOISII和鼓苞新角石藻NEOGONIOLITHONSETCHELLII。18SRDNA能在屬的水平上對珊瑚藻種類進行有效的區(qū)分，而對于種的最終確定，必須結合種類的外部形態(tài)特征才能得到準確的結果。采用截線樣框法對三亞珊瑚礁區(qū)的珊瑚藻種類多樣性、群落結構、時空變化等進行了較全面研究，在分析珊瑚藻覆蓋率的時空變化的基礎上，探討了本區(qū)珊瑚藻和造礁石珊瑚覆蓋率比值的特點和生態(tài)指示意義。結果表明，本區(qū)珊瑚藻多樣性水平不高，共有8個優(yōu)勢種，占到了總樣本豐度的624％，分別為叉節(jié)藻AMPHIROAEPHEDRAEA168％，擬中葉藻MESOPHYLLUMSIMULAFIS111％，串

簡介：南開大學碩士學位論文中國峰斑螟屬和擬峰斑螟屬分類研究（鱗翅目螟蛾科斑螟亞科）姓名李莉霞申請學位級別碩士專業(yè)動物學指導教師李后魂201205ABSTRACTABSTRACTTHISDISSERTATIONFOCUSESONTHETAXONOMICSTUDYOFTHEGENERAACROBASISZEL】ERANDANABASISHEINRICHINCHINAITMAINLYCONSISTSOFTWOPARTSTHEGENERALPARTANDTHETAXONOMYPARTINTHEGENERALPART，THERESEARCHBACKGROUNDOFACROBASISANDANABASISISINTRODUCEDCONOBATHRAMEYFICKANDTRACHYCERARAGONOTAREREGARDEDASTHESYNONYMSOFACROBASISZELLERFOLLOWINGTHEVIEWPOINTOFLERAUT2005THEDETAILEDMORPHOLOGYOFTHETWOGENERAISOUTLINED，PROVIDEDWITHPHOTOGRAPHSOFADULTSASWELLASILLUSTRATIONSOFVEINS，MALEANDFEMALEGENITALIAS，ANDTHESTRUCTUREOFEIGHTHABDOMINALSTEMITEINADDITION，THEBIOLOGYISINTRODUCEDINBRIELANDTHEGEOGRAPHICALDISTRIBUTIONOFACROBASISANDANABASISINCHINAISSHOWNBYTWOMAPSINTHETAXONOMYPART，F(xiàn)ORTYTWOSPECIESINACROBASISANDFOURSPECIESINANABASISARESTUDIEDINCHINASIXSPECIESDESCRIBEDASNEWINCLUDINGONESPECIESPUBLISHEDIN2011ACROBASISDISSECTASPNOV，ASPINICORNUTASPNOV，ABREVIPROCESSASPNOV，ANOVIRUFIZONELLASPNOV，AINGENEMINENSSPNOVANDANABAS豇ZHENGILIETLI，2011；ANDTHREESPECIESALENEWLYRECORDEDFORCHINAACROBASISFUSCATELLAYAMANAKA，ASUBCELTIFOLIELLAYAMANAKAANDAOCHRIFASCIELLAYAMANAKATWONEWCOMBINATIONSALEPROPOSEDACROBASISPROMPTADU，SONGETWU，2009COMBNOVTRANSFERREDFROMANABAS婦ANDACROBASISINCANIMACULATADU，SONGETWU，2009COMBNOVTRANSFERREDFROMPSEUDANABASISONENEWSYNONYMISESTABLISHEDPSEUDANABASISDU，SONGETWH，2009SYNNOV2ACROBASISZELLER1839SYNONYMSANDCITATIONSOFEACHTAXONARELISTED；THEAVAILABLEDATAONTHEGEOGRAPHICALDISTRIBUTIONANDHOSTPLANTSAREPROVIDED，THEKEYSTOGROUPSANDSPECIESALEINCLUDED，ANDTHEILLUSTRATIONSOFMALEANDFEMALEGENITALIASALEPROVIDEDASWELLTHEDISTRIBUTIONOFACROBASISISWIDEINCHINAWHICHALEMAINLYFOUNDINTHEEASTERNANDTHESOUTHWESTERNALEAASTOANABAS括，ITNEEDSFURTHERRESEARCHALLTHESPECIESSTUDIEDALEDESPOSITEDINTHEINSECTCOLLECTION，COLLEGEOFLIFESCIENCES，NANKAIUNIVERSITYKEYWORDSACROBASIS，ANABASIS，NEWSPECIES，NEWRECORDS，NEWCOMBINATIONS，NEWSYNONYM，TAXONOMYCHINAII

簡介：中圖分類號UDC碩士學位論文學校代碼LQ53蘭密級公玨基于LSSVM模型的高光譜影像分類的研究RESEARCHONHYPERSPECTRALREMOTESENSINGIMAGECLASSIFICATIONBASEDOILLSSVM作者姓名學科專業(yè)研究方向郭學蘭測繪科學與技術攝影測量與遙感學院系、所地球科學與信息物理學院指導教師楊敏華教授中南大學年月基于LSSVM模型的高光譜影像分類的研究摘要高光譜遙感以其“譜像合一“特性較傳統(tǒng)多光譜遙感包含著更為豐富的光譜信息。但是由于高光譜影像包含的波段數(shù)眾多，且波段間隔密集，各個波段之間具有很強的相關性。從某個角度講，多而密集的波段數(shù)導致了數(shù)據(jù)冗余問題。同時，也為高光譜遙感信息獲取與精細分類帶來了挑戰(zhàn)和機遇。國內外眾多學者在高光譜影像精細分類方面做了大量的研究工作，尤其是將支持向量機SVM應用于高光譜影像分類，取得了令人滿意的成果。本文將支持向量機的重要改進一一最小二乘支持向量機LSSVM應用于高光譜遙感分類，完成的相關研究和主要工作如下1根據(jù)最小二乘支持向量機的特性以及傳統(tǒng)的多類分類方法的缺點。提出了偏態(tài)二叉樹的最小二乘支持向量機的模型，并將其應用于高光譜遙感分類中。結果表明，該模型應用于高光譜遙感分類是有效、可行的，對分類精度和KAPPA系數(shù)都有明顯改善。2針對高光譜影像波段多、數(shù)據(jù)量大的特點，提出一種基于波段子集的獨立分量分析0CA特征提取的算法，并將其應用于高光譜分類中。實驗結果證實了ICA算法在高光譜特征提取方面的優(yōu)越性。同時，該算法一定程度上抑制了圖像噪聲對分類精度的影響，分類精度明顯優(yōu)于其它特征提取算法。3由于高光譜影像波段眾多，并不是所有的波段對高光譜遙感分類都具有顯著貢獻。本文根據(jù)粒子群算法的較強優(yōu)化性，采用粒子群算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的參數(shù)，二進制粒子群算法優(yōu)選高光譜影像的波段，并將該模型應用到高光譜遙感分類。結果表明，該模型對高光譜遙感總體分類精度和KAPPA系數(shù)都有所改善。關鍵詞高光譜；分類；最小二乘支持向量機；偏態(tài)二叉樹；分段獨立分量分析；粒子群算法分類號II

簡介：分類號密級洲㈣M洲㈣WF2801831中國地質大學碩士學位論文基于孔壓靜探試驗的伶仃洋海域土層分類方法研究學號碩士生鴣王、I土、『『ADISSERTATIONSUBMITTEDTOCHINAUNIVERSITYOFGEOSCIENCESFORTHEMASTERDEGREEOFGEOLOGICALENGINEERINGMETHODANALYSISOFLAYERCLASSIFICATIONINLINGDINGYANGBASEDONCPTUMASTERCANDIDATELIXIAOXLAEMAJORGEOLOGICALENGINEERINGSUPERVISORTENGWEIFUPROFESSORCHINAUNIVERSITYOFGEOSCIENCESⅥ龜HAN430074PRCHINA

簡介：南開大學碩士學位論文中國寬蛾亞科四屬分類研究（鱗翅目小潛蛾科）姓名牟穎慧申請學位級別碩士專業(yè)動物學指導教師王淑霞201205ABSTRACTTHISSTUDYFXATSESTOTHETAXONOMICSTUDYOFTHESUBFAMILYDE妥黜瓶WHICHBELONGSTOTHEFAMILYELACHISTIDAE皿社岫GELECHIOIDEAITISCONDUCTEDONABASIS0FMEPREVIOUSSTUDYINCHINA，WILHATOTALOFFORTYNINESPECIESINFOURGENMTREATEDTWENTY吐UEESPECIESUNDERFOURSPECIESGROUPSAREDESCNBEDINDEPRESSARIA，INCLUDINGTHREENEWSPECIESANDTWELVENEWLYRECORDEDSPECIESFORCHINA；NINETEENSPECIESAREDESCNBEDINEMERET／AINCLUDINGTHREENEWSPECIESANDTWONEWRECORDSPECIES；FIVESR抬CIESAREDESREBEDINEUTORNAINCLUDINGONENEWSPECIES；ANDTWOSPECIES田ER。嘎D。DINLUQUE出THE鯽VOANEWSPECIESAREASFOLLOWSDEPRESSARKLECH／NO／DEASPNOV；D／ONGVM以TASPNOV；DSVN／／／TAC／AANASPNOV；點勛掀比掰蚍N0％ELOEELLIMAODASPNOV；E／ONG／SOC／ASPNOV；EUTORNA舭SPNOVTHEFOURTEENNEWLYRECORDED嘞INCLUDE留彤翮枷AR／AR蛐1775；DFALKOVITSHILVOVSKY1990；DFUSCOV蛔ATELLAHA衄鋤A衄1967；DBUP／NOEZZAHEINONAANN1870；DEMOT／E／／ASTAINTON1849；DJFI／／PJE訪LVOVSKY1981DS／B／RE／／ALVOVSKY1981；DSORDIDATELLATEACHN1848；DCOLOSSELLACAIADJA1920；DD／SC／／XNTCTEL／A№II曲榭1A婦隨1851；DHANNEMANN／ANALVOVSLCY1990；D／EUCOCEPHA／ASNELL∞_1884；EXAERE砌DAWE／／ALVOVSKY1998；E丘脅WRAL豳曲AM，1882THEAXONOMICWSITION恤PASTAND口黜T11E∞砌L0FⅡ1ESUBFAMILYD印佗豁缸I證豫BOTHATHOMEANDALXTADAREINTMDUEEDBRIEFLYDETAILEDATCAPTIONDATAORLDTATIONANDDISTNBULIONOFEACHSPECIESASWELLASDATAOFAVAILABLEHOST業(yè)M塢ALE舀慨KEYSTOSPECIESOFEACHGENUSAREPROVIDEDNL瞰吣OFMEADULTSTHEVELLATIOLL8ANDTHE刪湖臁骶鯽，奴慨50齜46R濺G自姚狃D22FEMALEGENITALIAALLTHESPECIMELLSINVOLVEDINTHISSTUDYAREDEPOSITEDINTHEINSECTCOLLECTIONCOLLEGEOFLIFESCIENCESNANKAIUNIVERSITYTIANJINA1缸EXCEPTOFF礬ISESTATEDININSTITUTEOFZOOLOGYCHINESEACADEMYOFSCIDXES0ZCASANDCHINAAGRICULTURALUNIVERSITYCAUKEYWORDSLEDOPT飄EHC蜥DAEDEP孵SSⅡI矗1A島DEPRECATEEXAERET／A，EUTORNA厶叼￡倒缸，NEWSPECIESNEWRECORD

簡介：碩士學位論文碩士學位論文基于基于LSAT7ETM影像的大區(qū)域地表覆蓋遙感影像的大區(qū)域地表覆蓋遙感分類方法研究分類方法研究學位類型學位類型學術型學位學科學科（專業(yè)學位（專業(yè)學位別）別）地圖學與地理信息系統(tǒng)作者姓名作者姓名楊剛導師姓名及職稱導師姓名及職稱李朝奎教授實踐導師姓名及職稱實踐導師姓名及職稱翟亮（副研究員）學院名稱學院名稱建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院論文提交日期論文提交日期2012年6月密級中圖分類號中圖分類號THESTUDYOFREMOTESENSINGCLASSIFICATIONMETHODFLARGEAREASLCOVERBASEDONLSAT7ETMIMAGETYPEOFDEGREEACADEMICDEGREEDISCIPLINETYPEOFPROFESSIONALDEGREECARTOGRAPHYGISCIDATEYANGGANGSTUDENTNUMBER09011001017SUPERVISPROFESSIONALTITLELICHAOKUI（PROFESS）PRACTICEMENTPROFESSIONALTITLEZHAILIANG（ASSOCIATERESEARCHER）SCHOOLSCHOOLOFARCHITECTUREURBANPLANNINGDATEJUNE2012UNIVERSITYHUNANUNIVERSITYOFSCIENCETECHNOLOGY

簡介：分類號UDC密級編號中國科學院研究生院博士學位論文Y‘8矗219指導教師童廢擅醫(yī)生國越堂箍置盛廛田班盔匱嫠蘭薟班塞縣生罾整堂盛置照廑眉班盔匱申請學位級別熳學科專業(yè)名稱墊圈堂量迪壟魚盅基筵論文提交日期2旦Q量堡且論文答辯日期2壘箜生且培養(yǎng)單位蟲國整堂院受盛廑雖受塞壓學位授予單位生國疊堂瞳硒塞生睦答辯委員會主席。爿缸摘要析。本文提出了樣本加權相關矩陣協(xié)方差矩陣的思想，不但一定程度上克服了CEM算法只能提取小目標而且虛警率相對較高的缺點，而且還能夠提取大目標。8提出了一種壓制異常且抑制背景的小目標與異常目標探測算法。普通的小目標與異常目標提取算法一般都是通過壓制圖象背景信息而實現(xiàn)對目標的探測的，而沒有考慮別的小目標與異常象元對探測結果的影響，因而可能會造成較高的虛警率，本文提出的基于正交子空間投影的壓制異常且抑制背景的算法很好得克服了這一缺陷。9提出了圖象白化距離探測小目標與異常目標的算法。當圖象在異常象元與圖象均值向量的連線方向上有較大方差時，RX異常探測算子無法提取出此異常象元。本文提出的基于圖象白化距離的異常目標探測算法很好得解決了這一問題，其原理如下原始高光譜圖象經(jīng)過白化處理之后，在特征空問中將由原始的單形體結構向“球狀”結構過渡，而此時異常象元卻處于此“球體”之外，因而可以直接根據(jù)距“球心”的距離來進行異常探測。實踐中，由于RXD與基于圖象白化距離的異常提取算法有不同的控制范圍，因而可以同時使用，以防有所遺漏。關鍵字高光譜遙感光譜重排空間連續(xù)性萬有引力端元端元投影向量端元結構函數(shù)單形體線性混合模型光譜解混施密特正交化目標探測白化

簡介：分類號UDC0157碩士學位論文密級公開9度1正則CAYLEY圖的分類秦艷麗學科專業(yè)基礎數(shù)學指導教師徐尚進教授論文答辯日期壟壁墨年5月23日學位授予日期2015年6月30日答辯委員會主席唐高華教授9度1一正則CAYLEY圖的分類摘要具有某些傳遞性的圖的分類‘直是群與圖研究中的一‘個熱門課題圖的傳遞性主要通過圖自同構群作用在其點集、邊集或弧集上的傳遞性來刻畫因此，圖的全自同構群對研究圖的傳遞性至關重要在具有某些傳遞性的圖中，CAYLEY圖是一類典型的點傳遞圖本文主要研究9度1一正則CAYLEY圖的分類對于一個圖R，如果X≤AUTR且X作用在圖R的弧集上是正則的，則稱R是∽1正則圖，特別地，若XAUTF，則稱R為1一正則圖顯然，一個∽1正則圖并非一定是1。正則圖事實上，確定一個儀1正則圖是否是L一正則的是一件很困難的事情本文在第三章中，研究了具有初等交換點穩(wěn)定子的9度1一正則CAYLEY圖，得到了14個點穩(wěn)定子為723XZ3的9度無核∽1一正則圖，并在此基礎上，通過構造與之同構的非1正則圖的方法，判斷出其中哪些X1正則圖是非1一正則圖，從而給出了這類圖的一個完全分類，證明了在同構意義下，具有初等交換點穩(wěn)定子的9度無核1正則CAYLEY圖只有一個本文在第四章中，研究了點穩(wěn)定子為Z9的9度1一正則CAYLEY圖，得到了60個點穩(wěn)定子為Z9的9度無核∽1正則圖，并在此基礎上，通過其圖自同構群的階判斷出其中哪些X1正則圖是1正則圖，從而給出了這類圖的一個完全分類，證明了在同構意義下，點穩(wěn)定子為Z9的9度無核1正則CAYLEY圖至多有36個T