分类能力

摘要： 小苹果即将开启它的奇妙之旅啦!它从嘴巴开始,怎么样才能顺利结束这次的旅行呢?宝宝,请你帮它沿着身体各个器官的路线顺利走出身体迷宫吧!幸福小目标《3-6岁儿童学习与发展指南》:科学——有意识地引导幼儿观察周围事物,学习观察的基本方法,培养观察与分类能力。

摘要： 宝宝的肚子冷了该怎么办?汽车的“肚子”冷了该怎么办?书柜的“肚子”冷了又该怎么办呢?……宝宝,请你动动小手,把对应的图片连起来,赶快来帮忙吧!幸福小目标《3-6岁儿童学习与发展指南》:科学——有意识地引导幼儿观察周围事物,学习观察的基本方法,培养观察与分类能力。

摘要： "6S"是整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全这6个词的缩写。开展以整理、整顿、清扫、清洁、安全和素养为内容的活动,称为"6S"活动。班级里的玩具、学具多种多样,对小班孩子来说,整理众多物品,实属不易;运用"6s"管理,提高幼儿将物品进行按特征分类的同时,还可以帮助孩子建立有序取放物品的意识。结合小班班级6s管理,是提高小班幼儿分类能力,培养小班幼儿整理物品的习惯,逐渐转换为6S素养的一个潜移默化的过程。

摘要： 从目前我国幼儿园垃圾分类教育开展的实际情况来看,开展的效果并不是十分的理想,根据现阶段幼儿园在各个班级防止的垃圾箱情况来看,幼儿教师在开展垃圾分类教育的过程中,应该注重加强对幼儿可回收垃圾收集、分类与在使用能力的培养,以此达到“情知行合一”的教育效果。笔者针对培养幼儿对可回收垃圾的收集、分类与再使用能力的有效策略进行了研究,希望对幼儿可回收垃圾收集、分类和再使用能力的提高有所帮助

摘要： 本文将城市居民作为生活垃圾分类的主体,运用结构方程模型分析方法,结合计划行为理论和社会交换理论,将"分类意愿"和"分类能力"作为中介变量,构建不同因素对城市居民生活垃圾分类行为驱动的双重机制模型.研究结果表明:(1)行为态度对居民垃圾分类行为的直接作用路径不显著,仅通过分类意愿作用于分类行为;(2)自主规范仅通过分类意愿作用于居民的分类行为,分类能力的中介效果不存在;(3)价值感知对居民的分类行为呈现出反向效应;(4)分类意愿和分类能力共同发挥中介效应,分类意愿在"能力"的影响下作用强度被弱化,但仍是主要的中介变量.政府相关部门应尽快建立相关制度体系,同时以强制为主、引导为辅的措施引领居民形成垃圾自主分类的意识和生活方式,推动居民分类行为逐渐发展为自发性行为.

摘要： 动态问题作为初中数学学习的一个有效载体,考查的是学生的化归、分类等数学思想,很多压轴题也以此为基础来设计,以动态思维来研究、解题,它已成为初中数学教与学中不可或缺的组成部分.

摘要： 一、引言自然角是幼儿园科学教育的一个重要阵地,通常在教室一隅陈设供幼儿系统观察的动植物、实验装置等,让幼儿保管照料,并在此过程中观察、记录各种自然现象的变化。在自然角的活动中,可以激发幼儿的好奇心,培养其探究意识;通过引导幼儿亲近自然、观察周围事物,对其观察和分类能力进行深化培养,有助于幼儿直接生活经验的积累和对事物感性认识的提升。本文对部分公办园中自然角的创设情况进行了调研,就存在的问题进行了深刻地剖析思考。

摘要： 一年级学生活泼好动,注意力集中时间短,那如何寓教于乐,培养学生的观察和分类能力呢?本文以《观察身边的植物》一课为例介绍与评析。分析教材,明确重难点《观察身边的植物》是湘版一年级下册第四单元《各种各样的植物》的第2课,旨在引导学生充分细致地观察、发现、描述并简单记录植物的主要特征,并在此基础上尝试给多种不同植物分类。

摘要： 分类能力是指个体根据事物的特点和属性,将其分成不同集合的能力。根据青少年分类能力发展的一般规律和特点,从具体的教育实践出发,探索了促进青少年分类能力发展的策略。同时,通过自然实验的方法,考察各项分类能力训练的有效性。结果表明,感知觉训练、比较能力训练、语言概括能力训练以及多维分类训练,均能对青少年分类能力的发展产生积极的作用。

摘要： 粗糙集理论是处理模糊和不确定知识的有力工具。知识约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一，本文提出一个基于等价类的分划与覆盖，评估、选择条件属性分类能力的约简算法, 并证明了该算法的完备性；根据实际应用的特点，算法的设计易于用 SQL在 RDB 中实现，通过例子分析,表明该算法是有效的。

摘要： 传统的图像分类算法没有利用到局部特征之间的空间关系,并且忽略了图像底层特征中的颜色信息,因此,本文提出一种基于特征金字塔树的图像分类算法.该算法首先利用CSIFT(colored scale invariant feature transform)算法提取彩色图像的局部特征,之后再结合VGPM(vocabulary-guided pyramid match kernel,词汇导向的金字塔匹配核)构建特征金字塔树,最后采用支持向量机方法对图像进行分类.实验结果表明,该方法对图像具有良好的分类能力.

摘要： 增量学习是在原有学习成果的基础上,对新信息进行学习,以获取新知识的过程,它要求尽量保持原有的学习成果.文章先简述了基于覆盖的构造型神经网络,然后在此基础上提出了一种快速增量学习算法.该算法在原有网络的分类能力基础上,通过对新样本的快速增量学习,进一步提高网络的分类能力.实验结果表明该算法是有效的.

摘要： 属性约简是粗糙集理论中的一个关键问题，其中寻找最小约简是一个NP-hard问题。许多启发式约简算法多使用属性的分类能力来衡量属性的重要性。本文利用条件属性之间互补性来度量属性的重要性，增加约简属性间的互补性，提高约简属性的分类能力。经过在UCI数据集上的测试，实验结果表明本文给出的约简方法可行有效。

摘要： 针对整合的SPC/APC过程控制系统，分析了APC控制对SPC监测能力的影响，研究了应用BP神经网络模式识别及分类能力替代传统SPC控制图对过程的失控进行监测。实验结果证明，所提出的BP神经网络模型能快速识别过程中的异常因素，有效地改善SPC的监控能力。

摘要： 本发明公开了一种基于自动神经网络的具有终身学习能力的高光谱分类方法。本发明步骤为，S1：对原始数据进行传统的主成分分析；S2：将数据随机划分为训练集、验证集和测试集；S3：将训练集样本输入到卷积神经网络中进行处理，当运行于第一个任务时，基于数据样本和给定的自动神经网络设定参数空间，分析不同网络结构性能，完成搜索后，记录模型验证集准确率，根据验证集准确率采用最高性能模型；S4：根据结果计算损失，再通过反向传播修改网络参数，不断重复上述训练过程；S5：将测试集样本放入分类模型中，对提取的特征进行处理，进行分类预测。通过Softmax作为输出层，实现分类计算。本发明能够明显提升在多种高光谱图像连续进行分类的效果。

摘要： 本发明公开了一种提升数字图像分类模型泛化能力的方法及系统，属于计算机视觉与迁移学习技术领域中的适用于数字图像的分类模型及泛化方法，其目的在于解决现有技术中没有在领域泛化中对数字图像使用基于混合样本的数据增强的问题，其通过不同分类器的梯度信息获取数据样本图像的类别相关信息和域相关信息，将数据样本图像的类别信息和其他数据样本图像的域信息相结合，生成新的数据增强样本加入模型训练。该方法将基于混合样本的数据增强运用到了领域泛化任务中，通过混合不同样本的类别信息与域信息生成数据增强样本，生成的数据样本直观并且可解释性高，从而有益于提高模型的鲁棒性和泛化能力。

摘要： 本发明提供了一种基于YOLO算法的认知能力智能分类方法及系统，方法包括：获取测试图形的图像为测试图像；测试图形是被测者对标准图形进行临摹后得到的；标准图形包括多个相互重叠的多边形；将测试图像输入到特征提取模型中，对测试图形中的特征区域和全部特征点进行标注，得到标注测试图像；特征提取模型是根据历史测试图像，对YOLO神经网络进行训练后的得到的；根据标注测试图像，确定被测者的认知能力种类。本发明通过训练后的YOLO神经网络对测试图像的特征区域和特征点进行标注，进而对认知能力进行分类，分类结果用于对阿尔兹海默症的大规模初步筛查。

摘要： 本发明公开了一种提升数字图像分类模型泛化能力的方法及系统，属于计算机视觉与迁移学习技术领域中的适用于数字图像的分类模型及泛化方法，其目的在于解决现有技术中没有在领域泛化中对数字图像使用基于混合样本的数据增强的问题，其通过不同分类器的梯度信息获取数据样本图像的类别相关信息和域相关信息，将数据样本图像的类别信息和其他数据样本图像的域信息相结合，生成新的数据增强样本加入模型训练。该方法将基于混合样本的数据增强运用到了领域泛化任务中，通过混合不同样本的类别信息与域信息生成数据增强样本，生成的数据样本直观并且可解释性高，从而有益于提高模型的鲁棒性和泛化能力。

摘要： 本发明涉及一种具有知识迁移判别能力的数据分类方法，本发明有效解决了现有分类模型无法针对源域与目标域数据分布不同的情况下进行分类且分类精度较低的问题；解决的技术方案包括：本方案通过设计加权MMD（Weights Maximum Mean Divergence，称为WMMD），提升了系统跨域知识迁移能力，为了区分不同类型数据，引入LDA（Linear Discriminant Analysis），对源域样本和目标域样本进行降维，使降维后的数据具有类内方差最小，类间方差最大，相对于已有的分类模型，提高了分类精度。

摘要： 本发明公开了基于故障类型分类能力评价矩阵的多分类器融合故障诊断方法。本发明基于分类器度量级输出形式，提出了以分类器输出结果熵值评价分类器多故障类型分类能力的方法，计算得到评价矩阵，并构建了基于模糊综合评判方式的多分类器融合基本模型，进行决策级融合，得出最终的诊断结论。

摘要： 一种具有缺陷分类能力的硅片表面缺陷检测仪及缺陷分类方法，采用一束激光从倾斜方向聚焦照射置于高稳定硅片工作平台上的待测硅片的平面表面，由硅片表面缺陷所产生的散射光分别在沿接近硅片表面法线的方向和接近平行硅片表面的方向被两个口径不同的抛物面镜进行圆形窄通道收集和环形宽通道收集。由两个光电探测器分别测得两个通道收集到的光电信号的强度并对两个强度取比值，然后通过将该比值与一事先设定的阈值进行比较，即可对硅片表面的缺陷进行分类。该缺陷检测仪具有结构简单、灵敏度高、检测速度快、能对硅片表面缺陷进行分类等优点。

摘要： 本发明公开了基于故障类型分类能力评价矩阵的多分类器融合故障诊断方法。本发明基于分类器度量级输出形式，提出了以分类器输出结果熵值评价分类器多故障类型分类能力的方法，计算得到评价矩阵，并构建了基于模糊综合评判方式的多分类器融合基本模型，进行决策级融合，得出最终的诊断结论。

摘要： 一种具有缺陷分类能力的硅片表面缺陷检测仪及缺陷分类方法，采用一束激光从倾斜方向聚焦照射置于高稳定硅片工作平台上的待测硅片的平面表面，由硅片表面缺陷所产生的散射光分别在沿接近硅片表面法线的方向和接近平行硅片表面的方向被两个口径不同的抛物面镜进行圆形窄通道收集和环形宽通道收集。由两个光电探测器分别测得两个通道收集到的光电信号的强度并对两个强度取比值，然后通过将该比值与一事先设定的阈值进行比较，即可对硅片表面的缺陷进行分类。该缺陷检测仪具有结构简单、灵敏度高、检测速度快、能对硅片表面缺陷进行分类等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于船长统计模型的雷达舰船分类能力评价方法，包括：获取某一海域的若干船长样本数据；根据船长样本数据得到该海域的船长统计模型；建立不同径向尺寸估计误差下不同长度的舰船被正确分类的条件概率计算模型；根据船长统计模型和条件概率计算模型得到径向尺寸估计误差与该海域任一目标舰船被正确分类的概率之间的依赖曲线；根据依赖曲线对雷达舰船分类能力进行评价。本发明基于不同海域的船长统计模型，通过给出正确分类概率达到要求时容许的径向尺寸估计误差范围，能够更精确地分析和评价不同海用雷达和舰船径向尺寸估计方法的舰船粗分类能力。