重分类

摘要： 《企业会计准则第22号——金融工具》将原四大类金融资产重新分为了三大类金融资产,每一类金融资产根据业务特征等又可以重新分为另外两类金融资产,涉及业务复杂,会计处理难度大。因此,文章通过实例,专门研究、解读重分类后的金融资产会计处理,以供财会人员参考。

摘要： 植被覆盖度是指植被垂直投影到地面的面积占所测区域面积的百分比。一个地区的植被覆盖状态对于揭示其地表植被的变化趋势,评价该区域的生态环境质量有着重大意义。植被覆盖度一般用植被指数来估算。基于郑州市2014年5月6日、2016年5月11日、2017年4月9日、2020年5月22日的Landsat8遥感数据影像,利用ENVI 5.3、ArcGIS 10.8软件,采用像元二分法、ArcGIS 10.8做转移图谱进行重分类的方法,提取郑州市植被指数NDVI和植被覆盖度信息。研究结果表明,2014—2016年、2016—2017年、2017—2020年,郑州市地区植被指数NDVI和植被覆盖度依次呈现下降、上升、下降趋势,分别与当地的植被类型和土地利用类型、城镇绿化面积的增加及整个地区植被的茂盛生长、推进城镇化率和人口剧增有关。

摘要： 当前,如果将非经常性收益项目重分类为经常性收益项目,将经常性损失项目分类为非经常性损失,上市公司则可以大幅提高扣非后净利润,从而满足监管要求,进而顺利取得资本市场挂牌交易券或再融资资格。

摘要： 地理国情普查工作中的城区树冠提取,一直以来都是工作难点.研究采用遥感手段中的非监督分类与重分类方法,基于高分辨率卫星影像GF-2进行城区树冠遥感提取,以减少工作中的人力物力投入.结果表明:基于GF-2影像的非监督分类可以较好地提取出树冠面积,但是边界较琐碎,采用重分类方法可以消除边界琐碎问题.基于遥感手段的城区树冠提取整体效率较人工提取高,且不存在遗漏现象,为以后的地理国情普查工作提供了高效便捷的手段.

摘要： 为了实现我国企业会计准则与国际会计准则全面趋同,财政部于2017年3月重新修订并发布了新的金融工具准则,对金融工具的划分标准作出明确规定,资产类别从四类变为三类,摒弃已发生损失模型,启用IFRS9规定的预期信用损失模型.基于此,本文将商业银行分为大型银行、股份制银行和城/农商行,分析新准则对不同类型银行影响程度的差异.新准则实施后,各类银行FVTPL类金融资产占比均有所增加,由于各银行资产配置不同,影响程度也各不相同.并且,AC类和FVOCI类资产基本实现了“平移”,即基本未改变原有计量属性.此外,本文还分析了预期信用损失模型对各类银行的影响,结果显示:首次实施日,三类银行的金融资产减值金额总体呈现增加趋势.在上述数据分析的基础上本文提出了商业银行采用新金融工具准则的相关建议.

摘要： 《企业会计准则第30号——财务报表列报》明确要求在利润表中列报"其他综合收益"项目,以增进财务报表的完整性和有用性.但该准则对其他综合收益列报范围的界定不够明确,而且其他综合收益会计核算的有关规定大都分散在其他各项具体会计准则中,造成实践中其他综合收益的会计处理随意性较强、列报不准确.基于此,首先对其他综合收益列报范围以及重分类进行界定和探讨,然后提出完善其他综合收益账户体系的建议,最后对涉及其他综合收益的经济业务的会计核算进行说明.

摘要： 2018年1月1日起实施修订后的《企业会计准则第22号-金融工具确认和计量》,将金融资产由原来的四分类改为三分类,企业改变其管理金融资产的业务模式时,应当按照规定对所有受影响的相关金融资产进行重分类.金融资产的重分类在实务处理中较难理解,论文通过对相关例题的分析,探讨不同情况下金融资产重分类的会计处理,有助于对新金融工具的理解,以期为会计实务工作者提供一定的借鉴和指导.

摘要： 会计新准则对金融资产的再分类规则进行了全面的修订,不仅放宽了重分类的限定,而且增加了许多具体的重分类规则.目前对于重分类细则中其他债权投资转换为债权投资的相关核算细则存在一定的歧义,从而导致当前重分类核算实务的结果出现漏洞和自相矛盾之处.通过具体案例分析,对其他债权投资重分类为债权投资核算中的误区及成因进行分层剖析,提出了修正的重分类核算方法及建议.

摘要： 我国企业在填列资产负债表时,需要对应收账款与预收账款、应付账款与预付账款以及其他应收款和其他应付款类项目按照期末明细账余额进行重分类,这会更真实完整地反映出企业所拥有的资产、所承担的负债义务,并能正确计算企业的各项财务指标,反映其经济状况和实力.这个重分类过程,只是在填报资产负债表时进行调整,无需对账簿进行调整,即不调整明细账和总账.

摘要： 修订后的《企业会计准则第22号——金融工具确认与计量》发布后,金融资产的分类与重分类发生了重大改变,导致在具体实施过程中产生了众多实务问题,亟待厘清.根据对新准则精神的理解,探讨金融资产分类的标准与特殊考虑、应收账款的分类、其他权益工具投资产生的其他综合收益后续能否转入损益、金融资产重分类的范围与条件、金融资产重分类的处理方法,以期为会计实务提供有益指导.

摘要： 本发明涉及一种基于重频相关性特征提取的重频参数变化稳健分类方法，包括：步骤1：获取测试数据集；步骤2：根据测试数据集，生成测试特征矩阵；步骤3：将测试特征矩阵输入至训练完成的SVM分类器中，得到目标分类结果；其中，测试特征矩阵通过测试数据集中每个测试样本的时域回波信号峰值函数和多普勒域回波信号峰值函数的方差特征、熵特征、过门限峰值个数占峰值函数点数的占比特征、以及第一个过门限峰值的位置占峰值函数点数的占比特征构建得到。本发明的方法克服了现有技术中在对不同重频的回波信号进行分类时，由于重频变化导致的模型失配和目标分类准确率较低稳健性较差的问题。

摘要： 本发明涉及垃圾分类计重收集技术领域，且公开了一种可对垃圾投放人分类计重的智能化垃圾分类收集系统,包括分类垃圾箱箱体和垃圾投放口仓门，所述垃圾投放口仓门处设有核心处理装置，所述核心处理装置位于所述分类垃圾箱箱体的顶部，且与所述分类垃圾箱箱体固定连接，所述核心处理装置包括感应读卡器、计重平台和智能控制中心，所述感应读卡器位于所述智能控制中心的前表面，且与所述智能控制中心固定连接，所述计重平台设置于所述核心处理装置的内部下表面；与现有技术相比，本发明能实现对垃圾投放人投放的各类垃圾分类的计重的功能，为垃圾投放分类计重收费打下基础。本发明开发简单，有利于广泛推广应用。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度重优化的半监督小样本分类方法，包括：根据类别信息将数据集划分为元训练阶段和元测试阶段，每个阶段有若干个任务，每个任务分为支持集和查询集，支持集包括有标签数据和无标签数据，计算每个支持集中有标签训练样本的梯度信息，进行梯度优化得到粗分类器；利用粗分类器预测无标签数据的伪标签，得到支持集的全部标签；对支持集数据进行梯度重优化得到精分类器，再测试得到查询集的结果。本发明充分利用少量的有标签数据和无标签数据的梯度信息，提高算法的准确度，并且在计算样本梯度信息和梯度重优化过程中使用元任务的一阶近似值来代替二阶导信息，从而提升分类的速度。

摘要： 本发明提供了一种基于智能分类的资产查重方法、系统、设备和计算机可读存储介质。通过本申请提出的技术方案，在基于对资产登记文件进行字符识别的基础上，按照预设的资产描述项对识别获得的内容进行预先的资产内容分类，以便在后续的关键词检索过程中可以根据检索条件更为快速便捷地寻找到符合检索描述的资产内容信息。同时，在返回用户检索结果的过程中，除了将上述符合检索描述的资产内容信息进行反馈外，为了防止出现遗漏情况，还会将不是该资产描述类型的原始资产登记文件同步进行反馈展示，以供用户对原始资产登记文件进行二次查验，防止在核查资产是否有被重复登记的过程中出现遗漏的情况，具有可推广价值。

摘要： 本发明提出了一种基于边界点重分类的高光谱图像分类方法，克服了现有的融合空间信息和谱信息分类方法分类时对边界点的误分类。本发明具体实现的步骤为：(1)输入数据；(2)获取聚类图；(3)获取基于光谱信息的分类图；(4)获取空域‑谱域分类图；(5)修正空域‑谱域分类图中的分类错误；(6)选取边界点；(7)边界点进行分类；(8)更正边界点的分类类标(9)输出最终分类图。本发明有效地纠正在现有技术中导致的边界点分类错误，提高高光谱图像分类的精确度。

摘要： 本发明提出了一种基于边界点重分类的高光谱图像分类方法，克服了现有的融合空间信息和谱信息分类方法分类时对边界点的误分类。本发明具体实现的步骤为：(1)输入数据；(2)获取聚类图；(3)获取基于光谱信息的分类图；(4)获取空域-谱域分类图；(5)修正空域-谱域分类图中的分类错误；(6)选取边界点；(7)边界点进行分类；(8)更正边界点的分类类标(9)输出最终分类图。本发明有效地纠正在现有技术中导致的边界点分类错误，提高高光谱图像分类的精确度。

摘要： 本申请实施例公开了一种阅片机的细胞重分类方法、样本分析方法及相关设备。本申请实施例方法包括：阅片机获取血液样本的血细胞图像的血细胞初始分类结果，在接收到用户对血细胞初始分类结果的修改操作时，判断血细胞初始分类结果的准确度是否满足预设要求，若满足，表明血细胞初始分类结果的可靠性较高，为避免用户直接修改血细胞初始分类结果，向用户输出提示信息，从而用户可以在提示信息的提示下进一步确认是否修改血细胞初始分类结果，从而避免了用户操作失误导致修改了可靠性较高的血细胞分类结果。

摘要： 本发明一种基于姿态估计和二重分类的多人行为识别方法及系统，属于深度学习和行为识别技术领域，特别涉及由智能设备进行的行为识别方法，解决现有技术难以获取准确的目标位置和其关节点坐标的问题。本发明包括对视频图像数据集进行预处理及标注；基于改进后的OpenPose网络模型对图像进行外部特征提取；对图像的外部特征进行骨骼关键点提取；对缺失骨骼关键点进行预测补充；对骨骼关键点的空间特征进行提取；整合连续帧图像的人体姿态特征为特征矩阵，再基于二重分类对特征矩阵进行类别分类和可视化操作。本发明用于实时识别多人交互的场景。

摘要： 本发明涉及基于检查井重分类的城市排水系统拓扑流向分析方法。包括：⑴数据入库：将采集的数据导入到行业标准数据库中；⑵重分类：根据原始数据对管井进行重分类，将检查井的分类类型；并分析每个井点的水势，按照雨水箅→检查井→排放口；用户井→接户井→市政井；三级市政井→二级市政井→一级市政井三套逻辑规则判定水流方向从高水势点向低水势点流动；⑶拓扑构建，以井点为中心计算分析每个井点的相邻井箅和相邻管线的数量和系统编号，并定义起始井点和末端井点；⑷流向溯源：先遍历所有管线，将两端水势不一致的管线流向根据水势从高到低确定记录下来；最后从所有的起始井点和末端井点开始进行流向溯源，直至确定所有的流向为止。

摘要： 本发明公开了一种基于最小贝叶斯风险重分类和自适应权重的齿轮箱故障诊断方法，所述方法包括：利用多路信号传感器收集齿轮箱各项运行监测参数，得到多路时间序列参数数据；基于所述多路时间序列参数数据进行特征提取和降维，得到降维后的降维特征向量；将所述多路信号的每一路降维特征向量，输入概率神经网络(PNN)分类器，对PNN分类器进行训练；构建最小贝叶斯重分类模型，将初步分类结果输入所述最小贝叶斯风险重分类模型，得到重分类结果；使用基于自适应加权机制的决策信息融合算法，自动融合所述重分类结果，得到更稳健的齿轮箱故障诊断最终分类结果。