簡介：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文一類神經(jīng)元的形態(tài)分類和生長預(yù)測模型姓名劉向東申請學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)生物數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師房少梅201206MORPHOLOGICALCLASSIFICATIONANDGROWTHPREDICTIONMODELOFNEURONSLIUXIANGDONGCOLLEGEOFSCIENCE，SOUTHCHINAAGRICULTURALUNIVERSITYGUANGZHOU510642，CHINAABSTRACTINTHISPAPER，ACCORDINGTOTHEANALYSISOFSPACEOFNEURONSFORMORPHOLOGICALCHARACTERISTICS，ITWANTSTOFINDTHECLASSIFICATIONOFNEURONALBYMORPHOLOGYANDPREDICTTHEGROWTHOFNEURONS，ANDUSINGMATHEMATICALMETHODSTOESTABLISHMENTGROWTHPREDICTMODELOFNEURONTHEREAREFOURPARTSINTHISPAPERTHEFIRSTPARTDESCRIBESTHEBACKGROUNDOFNEURONS；THESECONDPARTISTHEOBSERVATIONOFNEURONALMORPHOLOGYWEEXTRACTTHEMORPHOLOGICALCHARACTERISTICSOFNEURONS，ANDPROPOSEANEWCLASSIFICATIONWHICHISBASEDONTHEPROBABILITYOFCONTRIBUTIONVALUE；THETHIRDPARTISUSINGMORPHOLOGICALFEATURESANDGRAYPREDICTIONMETHODTOPREDICTTHEGROWTHOFNEURONSWHICHISACCORDINGTHERESEARCHONTHENEURONDATA；ANDTHELASTPARTISTHEPROSPECTSANDTHEIMPROVEMENTOFTHEMODELINTHISPAPERFIRSTLYUSINGTHELMEASURESOFTWARETOEXTRACTSPACEMORPHOLOGICALTHROUGHTHESAMPLEDATAOFNEURONS，ANDUSINGTHEDECISIONTREEMODELTOCLASSIFYTHENEURONS，BUTTHEDISADVANTAGEISLOWEFFICIENCYANDARTIFICIALCLASSIFICATION；SOWENEEDTOUSEPRINCIPALCOMPONENTANALYSISNEURONDATAFORFURTHERPROCESSING，ANDUSETHEDISCRIMINANTANALYSISANDTHELAWOFCOSINESANGLEMETHODTOCLASSIFYTHENEURONSBASEDONTHEFURTHERPROCESSINGDATATHENITPROPOSESANEWCLASSIFICATIONWHICHISBASEDONTHEPROBABILITYCONTRIBUTIONVALUE，ANDUSESITTOCLASSIFYTHENEURONSWEGETANICECLASSIFICATIONRESULTSSECONDLYACCORDINGTOTHEEXTRACTOFTHENEURONSMAINMORPHOLOGICALFEATURESABOVE，COMBINEDWITHTHEEQUATIONSATISFIEDBYTHESPATIALRELATIONSHIPOFMORPHOLOGICALCHARACTERGROWTHMODEL，COMBINEDWITHTHESTATISTICALDISTRIBUTIONBYCOMPUTERITERATIONTOPREDICTTHEGROWTHOFNEURONS，ANDFORECASTTHERESULTSOFTESTUSINGTHEABOVECLASSIFICATIONMETHODDERIVEDNEURONGROWTHANDITSMORPHOLOGYHASLITTLEIMPACTANDALSOANALYZETHELAWOFEACHCOLUMNOFDATATHROUGHTHEGRAYPREDICTION，THEDOUBLEEXPONENTIALSMOOTHINGMETHODTOPREDICTEACHCOLUMNOFDATA，ANDALSOUSETHENLMORPHOLOGYVIEWERTOVISUALTHE11

簡介：I碩士學(xué)位論文二0一二年十一月作者姓名藺臘月指導(dǎo)教師張繼超學(xué)科專業(yè)攝影測量與遙感基于目標(biāo)分解的面向?qū)ο鬀Q策樹POLSAR影像分類方法研究CLASSIFICATIONOFPOLSARIMAGEBASEDONTARGETDECOMPOSITION、OBJECTIENTEDDECISIONTREEALGITHMIII碩士學(xué)位論文作者姓名作者姓名藺臘月指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師張繼超申請學(xué)位申請學(xué)位工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)學(xué)科專業(yè)攝影測量與遙感研究方向研究方向遙感影像信息識(shí)別與提取分類號(hào)P237學(xué)校代碼10147UDC528密級(jí)公開遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧工程技術(shù)大學(xué)基于目標(biāo)分解的面向?qū)ο鬀Q策樹POLSAR影像分類方法研究CLASSIFICATIONOFPOLSARIMAGEBASEDONTARGETDECOMPOSITION、OBJECTIENTEDDECISIONTREEALGITHM

簡介：分類號(hào)UDC中唯予鬣夫蓐士學(xué)位論文密級(jí)●■■■■●●■●■●■■●一編號(hào)學(xué)位申請人姓名黃佳申請學(xué)位學(xué)生類別J絲J巳匾蘭L一申請學(xué)位學(xué)科專業(yè)J笙型立墜至臼墜蘭_一指導(dǎo)教師姓名陳剛牟碩碩士學(xué)位論文MASTER4STHESISTHEANALYSISOFCLASSIFICATIONANDDISCUSSIONIDEASINTHEMIDDLESCHOOLMATHEMATICS彳碭ESISSUBMITTEDINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTFORTHEEDMDEGREEINEDUCATIONBY_HUANGJIAPOSTGRADUATEPROGRAMCOLLEGEOFMATHEMATICSANDSTATISTICSCENTRALCHINANOR。MALUNIVERSITYSUPERVISORCHENGANGACADEMICTITLEASSOCIATEPROFESSORSIGNATUREAPPROVEDNOVEMBER2017

簡介：碩士學(xué)位論文二0一二一二年十二月作者姓名王松妍指導(dǎo)教師宋偉東學(xué)科專業(yè)攝影測量與遙感基于云理論的遙感影像分類方法研究CLASSIFICATIONOFREMOTESENSINGIMAGEBASEDONCLOUDTHEY關(guān)于論文使用授權(quán)的說明關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧工程技術(shù)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧工程技術(shù)大學(xué)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，學(xué)?？梢詫W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議學(xué)位論文作者簽名____________導(dǎo)師簽名_____________年月日年月日

簡介：中圖分類號(hào)095UDC590密級(jí)學(xué)校代碼訶I￡解茁尤李碩士學(xué)位論文公開10094北京猛禽寄生線蟲的分類學(xué)研究線蟲綱旋尾目TAXONOMYOFPARASITICNEMATODESFROMSOMERAPTORSINBEIJINGNEMATODASPIRURIDA作者姓名指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)名稱研究方向淪文開題日期張樹乾張路平教授動(dòng)物學(xué)動(dòng)物系統(tǒng)學(xué)2010年3月15學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人所提交的學(xué)位論文北京猛禽寄生線蟲的分類學(xué)研究線蟲綱旋尾目，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)芷進(jìn)行研究工作所取得的原創(chuàng)性成果。除文巾已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包臺(tái)托何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中標(biāo)明。本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。淪文作暫簽名維擊于幸U驢F2年』月J同指導(dǎo)紫煳銣铞勱弘F和／FL’＼學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解河北師范大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)河北師范大學(xué)司以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書淪文作者簽名扣F年‘月長南LU指導(dǎo)教師簦名勱7己I二知7

簡介：分類號(hào)P237UDC520密級(jí)公開碩士學(xué)位論文面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像土地覆蓋分類研究OBJECTORIENTEDHIGHRESOLUTIONREMOTESENSINGIMAGECLASSIFICATIONOFLANDCOVER乙IASSLILCATLON0ILANDCOVER作者姓名楊月明指導(dǎo)教師徐愛功教授申請學(xué)位學(xué)科專業(yè)研究方向?qū)O華生講師工學(xué)碩士攝影測量與遙感遙感影像信息識(shí)別與提取遼寧工程技術(shù)大學(xué)腳3㈣鮑黔ⅢⅢ刪，O致謝三年的研究生生活如白駒過隙，時(shí)間真的在我的指尖悄悄流過，很開心在測繪學(xué)院老師的悉心栽培和教育下、在測繪研113的同學(xué)們的陪伴下、在父母每天電話的惦記中，我真的過完了我人生中最美麗最難以忘記的大學(xué)生活。在即將畢業(yè)之際借此機(jī)會(huì)，我想感謝所有愛我的、呵護(hù)我的所有人。首先感謝我的研究生導(dǎo)師徐愛功教授，當(dāng)初是您破格收我為您的遙感研究生弟子，在您的教導(dǎo)下，我認(rèn)真的完成了3年的研究生學(xué)業(yè)，謝謝您在平日里對學(xué)生的教育。感謝孫華生老師對我畢業(yè)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)，學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計(jì)是在孫老師的幫助和督促下完成的，感謝吳佳奇的悉心指導(dǎo)和批評指正。感謝測繪301的所有博士師兄對我在學(xué)習(xí)方面的鼓勵(lì)，在我學(xué)習(xí)上無論遇到什么樣的困難，301的博士師兄們都認(rèn)真的幫助我解答，特別謝謝趙麗科同學(xué)，是你一直在我身邊提醒我要努力，要朝著自己的夢想前進(jìn)。感謝測繪學(xué)院對學(xué)生的栽培。感謝測繪研1L一3班的所有同學(xué)，是你們陪我度過了人生中最難忘的3年。其次，借此機(jī)會(huì)我想感謝我的家人，雖然我不知道我的父母會(huì)不會(huì)看見我的發(fā)至內(nèi)心的感謝，從小學(xué)初中高中大學(xué)在到研究生，我一直是在父母的支持和他們毫無怨言的默默付出中走過的，無論家里家境如何，他們從來沒有因?yàn)槲业膶W(xué)習(xí)說過什么，從前家境不富裕，父母都是很鼓勵(lì)和支持的說，讀書了才有出息，你要好好學(xué)習(xí)，考研的時(shí)候很少言辭的父親說，你喜歡讀書老爸一定供你，是你給我了努力和安心學(xué)習(xí)的動(dòng)力，現(xiàn)在當(dāng)我告訴你我要考博的時(shí)候，你還是那么慈祥又淡定的說，你喜歡讀，讀到哪老爸供到哪，你雖然面無表情，可我知道您的心里對我很滿意。謝謝你，我的父親母親，是你們在遙遠(yuǎn)的家鄉(xiāng)給了我努力和獨(dú)闖天下的勇氣，為了你們，我永遠(yuǎn)不服輸不放棄，我多想我親愛的爸爸媽媽能看見我的感謝，聽聽我心底對你們那深深的愛。最后謝謝所有我身邊幫助過我的人，無論是老師、同學(xué)、朋友還是只有一面之交的路人，謝謝你們，無論將來何時(shí)我一定記得我們的成樸求是博學(xué)駑行的校訓(xùn)，心懷感恩，用自己所學(xué)到的知識(shí)來回報(bào)社會(huì)、回報(bào)家人、回報(bào)身邊的好心人。最后祝好人一生平安。在今后人生路上我一定不會(huì)忘記母校老師對我的每一句諄諄教誨。

簡介：論文題目基于信息論和粗糙集的遙感影像分類不確定性多尺度評價(jià)研究專業(yè)大地測量學(xué)與測量工程碩士生魏曼（簽名）指導(dǎo)教師胡榮明（簽名）摘要遙感影像分類得到的專題類別信息已廣泛的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。為評價(jià)專題類別信息是否可以應(yīng)用于后續(xù)研究，并分析專題類別信息在后續(xù)使用中的影響，需在獲得專題類別信息的同時(shí)，提供專題分類信息的可靠性。因此如何全面、準(zhǔn)確的評價(jià)分類結(jié)果的不確定性是本文研究的重點(diǎn)。本文針對如何全面、準(zhǔn)確地度量遙感影像分類中的屬性不確定性的程度，分別從像元地物類別影像整體三個(gè)尺度上進(jìn)行了相應(yīng)研究，建立了遙感影像分類不確定性評價(jià)體系，并使用新疆石河子墾區(qū)的IKONOS多光譜影像作為數(shù)據(jù)源，對其進(jìn)行最小距離分類和支持向量機(jī)分類，采用以上評價(jià)體系對上述分類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。在像元尺度上，研究了基于信息論的遙感影像分類不確定性評價(jià)理論，并以分類后獲得的概率矢量為切入點(diǎn)，采用概率熵模型完成了像元尺度上的分類不確定性評價(jià)，不僅獲得了每個(gè)像元上的分類不確定性信息，而且使分類不確定性的位置信息可以比較形象直觀的顯示出來。在地物類別尺度上，研究了粗糙集理論下的遙感影像分類不確定性評價(jià)方法，在分析原有方法存在的問題后，修改了原有模型，提出了基于邊界域的修正粗糙熵模型。首先從理論上對該模型對分類知識(shí)所引起的不確定性度量更為客觀進(jìn)行了證明，然后在此基礎(chǔ)上分別利用該模型和修改前的修正粗糙熵模型計(jì)算分類不確定性，對每種地物的不確定性進(jìn)行了評價(jià)。在影像整體尺度上，研究了粗糙集理論下的遙感影像分類不確定性評價(jià)方法，以地物類別尺度上評價(jià)過程中獲得的上下近似集合為切入點(diǎn)，采用近似分類精度和近似分類質(zhì)量作為度量評價(jià)影像整體的不確定性，并對兩種分類器的分類精度進(jìn)行比較。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以得到如下結(jié)論第一，在像元尺度上，不確定性值變化劇烈的區(qū)域位于類別與類別之間的邊界區(qū)域，而對比兩種分類算法可以看出最小距離分類結(jié)果的邊界區(qū)域范圍明顯大于支持向量機(jī)分類結(jié)果的邊界區(qū)域范圍。簡單的聚類集群判別方式使得最小距離分類器對類別與類別的邊緣區(qū)分較為困難，而支持向量機(jī)分類算法采用一定的核函數(shù)將像元映射到更高維的空間中，從而拉大類別與類別像元之間的距離，使得類別的邊界區(qū)分更加容易。SUBJECTMULTISCALEASSESSMENTFUNCERTAINTYOFCLASSIFICATIONOFREMOTESENSINGIMAGEBASEDONINFMATIONTHEYROUGHSETSPECIALTYGEODESYSURVEYENGINEERINGNAMEWEIMAN（SIGNATURE）INSTRUCTHURONGMING（SIGNATURE）ABSTRACTTHEMATICCATEGYINFMATIONOBTAINEDBYREMOTESENSINGIMAGECLASSIFICATIONHASBEENWIDELYUSEDINVARIOUSFIELDSTOEVALUATETHETHEMATICCATEGYINFMATIONCANBEUSEDINTHEFOLLOWUPSTUDYTOANALYZETHEIMPACTOFTHEMATICCATEGYINFMATIONINSUBSEQUENTUSERELIABILITYISPROVIDEDWITHTHEMATICCATEGYINFMATIONATTHESAMETIMETHEREFEHOWTOCOMPREHENSIVELYACCURATELYEVALUATETHECLASSIFICATIONUNCERTAINTYISTHEFOCUSOFTHISPAPERINDERTOCOMPREHENSIVELYACCURATELYMEASURETHEATTRIBUTEUNCERTAINTYOFCLASSIFICATIONOFTHEREMOTESENSINGIMAGETHISARTICLEESTABLISHESAUNCERTAINTYASSESSMENTSYSTEMFREMOTESENSINGIMAGECLASSIFICATIONINTHREESCALEPIXELLCOVERCLASSWHOLEIMAGETHETESTUSEDIKONOSMULTISPECTRALIMAGESINSHIHEZIOFXINJIANGASTHEDATASOURCETHENTOCLASSIFYTHEDATAUSINGMINIMUMDISTANCECLASSIFIERSUPPTVECTMACHINECLASSIFIERFINALLYUSINGTHEABOVEASSESSMENTSYSTEMEVALUATETHECLASSIFICATIONRESULTSATTHEPIXELSCALETHEAUTHSTUDIESUNCERTAINTYEVALUATIONTHEYFTHECLASSIFICATIONOFREMOTESENSINGIMAGEBASEDONTHEINFMATIONTHEYPROBABILITYVECTOBTAINEDFROMCLASSIFICATIONASTHEBREAKTHROUGHPOINTUSINGPROBABILITYENTROPYMODELASSESSESTHEUNCERTAINTYOFCLASSIFICATIONATPIXELSCALENOTONLYWONTHECLASSIFICATIONUNCERTAINTYINFMATIONOFEACHPIXELBUTALSOVISUALLYDISPLAYTHELOCATIONINFMATIONOFCLASSIFICATIONUNCERTAINTYATTHESCALEOFLCOVERCLASSTHEAUTHSTUDIESUNCERTAINTYEVALUATIONMETHODFTHECLASSIFICATIONOFREMOTESENSINGIMAGEBASEDONTHEROUGHSETAFTERANALYZINGTHEPROBLEMSOFIGINALMETHODTHEAUTHMODIFIESTHEIGINALMODELPROPOSESTHEBOUNDARYREGIONBASEDMODIFIEDROUGHENTROPYMODELFIRSTOFALLTHEAUTHFROMTHETHEYPROVEDTHATTHEIMPROVEDMODELISMEOBJECTIVEINMEASURINGTHEUNCERTAINTYCAUSEDBYCLASSIFICATIONKNOWLEDGETHENUSINGTHEMODIFIEDROUGHENTROPYMODELTHEBOUNDARYREGIONBASED

簡介：學(xué)校代碼10126分類號(hào)論文題目學(xué)號(hào)三三Q墨L主編號(hào)蒙古高原長蝽總科半翅目異翅亞目昆蟲分類學(xué)研究學(xué)院生命科學(xué)學(xué)院專業(yè)生物工程研究方向農(nóng)牧業(yè)生物工程姓名蔡國瑛指導(dǎo)教師李俊蘭副教授2015年4月27日內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文蒙古高原長蝽總科半翅目異翅亞目昆蟲分類學(xué)研究摘要本文對蒙古高原長蝽總科昆蟲進(jìn)行了分類學(xué)研究。文中概述了長蝽總科昆蟲國內(nèi)外研究簡史與現(xiàn)狀、生物學(xué)特性及其經(jīng)濟(jì)意義。作者整理鑒定了內(nèi)蒙古大學(xué)、內(nèi)蒙古師范大學(xué)、蒙古國科學(xué)院收藏的長蝽總科昆蟲標(biāo)本2500余號(hào)，并結(jié)合文獻(xiàn)記載，依據(jù)XIE，BUZHENG2005提出的長蝽總科昆蟲分類系統(tǒng)，記述蒙古高原長蝽總科昆蟲7科26屬62種，其中包括內(nèi)蒙古新紀(jì)錄3種內(nèi)蒙鹽長蝽HENESTARISIRRORATUSHORV矗TH，1892、異顯脈長蝽LYGAEOSOMASIBIRICUMSEIDENS也CKER，1962、淡色薄翅長蝽LEPTODEMUSPALLIDUSGAOBU，2010，蒙古國新紀(jì)錄2種淡色薄翅長蝽LEPTODEMUSPALLIDUSGAOBU，2010、巴氏直緣長蝽ORTHOLOMUSBATUILINONNAIZAB，2004。文中補(bǔ)充了外部形態(tài)特征描述，新增了分布地點(diǎn)，編制了蒙古高原長蝽總科昆蟲分屬、分種檢索表，提供29種成蟲外部形態(tài)圖，15種雄性外生殖器圖。根據(jù)觀察標(biāo)本及文獻(xiàn)資料記錄的蒙古高原長蝽總科昆蟲地理分布信息，分析了61種蒙古高原長蝽總科昆蟲世界動(dòng)物地理區(qū)劃特點(diǎn)，結(jié)果表明古北晁分布有45種，占7705％，古北界和東洋界共有種為8種，占1311％，古北界、東洋界、新北界共有種有2種，占328％，古北界、非洲界共有種為2種，占328％，古北界與新北界共有種有1種，占164％，蒙古高原長蝽總科昆蟲區(qū)系具有典型的古北界特征。根據(jù)蒙古高原地形、植被、氣候特點(diǎn)，并結(jié)合文獻(xiàn)，將蒙古高原劃分為九個(gè)地理亞區(qū)杭愛山地森林草原亞區(qū)、達(dá)烏里一大興安嶺草原亞區(qū)、北戈壁荒漠草原亞區(qū)、中戈壁荒漠亞區(qū)、南戈壁荒漠亞區(qū)、東戈壁荒漠草原亞區(qū)、西戈壁荒漠亞區(qū)、華北亞區(qū)、鄂爾多斯高原亞區(qū)。分析了54種長蝽總科昆蟲的蒙古高原區(qū)系特點(diǎn)，結(jié)果表明蒙古高原長蝽總科昆蟲分為7類36式分布類型，其中單區(qū)型“南戈壁荒漠亞區(qū)”的種類最多，有7種，占1296％。長蝽總科昆蟲在蒙古高原分布比較廣泛，能夠適應(yīng)草原、荒漠草原、荒漠等生境。利用SPSSL90軟件對蒙古高原亞區(qū)進(jìn)行聚類分析，結(jié)果表明杭愛山地森林草原亞區(qū)和北戈壁荒漠草原亞區(qū)，東戈壁荒漠草原亞區(qū)和華北亞區(qū)分布的長蝽總科昆蟲相似度最高。西戈壁荒漠亞區(qū)、南戈壁荒漠亞區(qū)、中戈壁荒漠亞區(qū)與其它各亞區(qū)相似度最低。關(guān)鍵詞蒙古高原；長蝽總科；種類記述；檢索表；地理區(qū)系

簡介：舢刪咖ⅢⅢM咖Ⅲ川刪Y2382214IJONLASTERLDAEANDECNLNASTERLDAE1●J●11N1●●1BVUXIAONINGADISSE】‘TATIONSUBNIITTEDTOUNIVERSI毋OFCHINESEACADEMYOFSCIENCESINPARTIALFUL皿MENTOFTHEREQUIREMENTFORTHEDEGREEOFDOCTOROFMARINEBIOLOGYINS缸T匕藝，OI0CEANOIOGY，CLLINESEACADEMYOFSCIENCESMAY，2012致謝本論文是在導(dǎo)師劉瑞玉研究員和廖玉麟研究員的指導(dǎo)和關(guān)懷下完成的，兩位導(dǎo)師治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，學(xué)識(shí)淵博，品德高尚。在我學(xué)習(xí)期間不僅傳授了知識(shí)，還傳授了為人處世的原則，這些都將使我終生受益。借此機(jī)會(huì)向他們表示衷心的感謝感謝海洋所分類室的徐鳳山老師，王永良老師，劉錫興老師，任先秋老師，張素萍老師，劉靜老師，沙忠利老師，劉會(huì)蓮老師等諸位老師在出海采樣以及學(xué)習(xí)生活各個(gè)方面給予的關(guān)心和幫助。同時(shí)也十分感謝實(shí)驗(yàn)室的蔣維、劉文亮、董棟、馬林、郭琳等師兄師姐在學(xué)業(yè)上的幫助，感謝張均龍、寧平、陳志云、李陽、吳旭文等同學(xué)在學(xué)習(xí)交流中給我的啟發(fā)、建議和幫助，同窗之誼和手足之情，我將終生難忘。英國自然歷史博物館AMCL破博士和臺(tái)灣國立自然科學(xué)博物館的李坤軒博士惠贈(zèng)部分文獻(xiàn)資料，在此表示真誠的感謝。特別感謝家人對我無私的奉獻(xiàn)和一貫的支持和鼓勵(lì)。謹(jǐn)此，向多年來所有關(guān)心和幫助過我的人表示深深的謝意

簡介：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文黃山柯屬植物生斑盤菌科的分類和兩近似屬的系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系姓名鄭倩申請學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)微生物學(xué)指導(dǎo)教師林英任201106II提供可供參考的依據(jù)。關(guān)鍵詞殼斗科；子囊菌門；散斑殼菌屬；特里爾盤菌屬；RDNAITS序列

簡介：論文題目沈陽大學(xué)碩士學(xué)位論文中國伐蚤蠅屬分類研究雙翅目蚤蠅科作者指導(dǎo)教師協(xié)助指導(dǎo)教師蔡云龍劉廣純教授單位單位單位論文提交日期2012年2月26日學(xué)位授予單位沈陽大學(xué)沈陽大學(xué)中國伐蚤蠅屬分類研究雙翅目蚤蠅科ATAXONOMICSTUDYOFTHEGENUSPHALACROTOPHORAENDERLEINFROMCHINADIPTERAPHOROIDEA研究生姓名蔡云龍指導(dǎo)教師姓名劉廣純沈陽大學(xué)沈陽，110044，中國CANDIDATECAIYUNLONGSUPERVISORLIUGUANGCHUNSHENYANGUNIVERSITY21SOUTHWANGHUASTREET，DADONGDISTRICTSHENYANG，110044，PRCHINA

簡介：西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于多元統(tǒng)計(jì)分析的神經(jīng)元特征提取及分類研究專業(yè)應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士生焦琳指導(dǎo)教師趙彥暉摘要神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)迅速崛起是三十年內(nèi)自然科學(xué)發(fā)展的重大事件之一，并且越來越多的事實(shí)證明，神經(jīng)科學(xué)可能會(huì)引發(fā)自二十一世紀(jì)以來生命科學(xué)迅猛發(fā)展的又一高潮。本文利用多元統(tǒng)計(jì)方法，以神經(jīng)元幾何形態(tài)特征數(shù)據(jù)為研究對象，對神經(jīng)元分類問題進(jìn)行了研究。本文數(shù)據(jù)來源為NEUROMPHOG數(shù)據(jù)庫，所用的62個(gè)神經(jīng)元的原始數(shù)據(jù)均以標(biāo)準(zhǔn)的SWC文件格式描述。本文首先使用LMEASURE從原始數(shù)據(jù)中提取神經(jīng)元的43個(gè)幾何形態(tài)特征，并從每個(gè)特征的7個(gè)指標(biāo)中選取一個(gè)有研究意義指標(biāo)，或者將幾個(gè)有研究意義的指標(biāo)加權(quán)組合成一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，然后，構(gòu)造離散系數(shù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，選擇出27個(gè)幾何特征，應(yīng)用因子分析對27個(gè)幾何特征進(jìn)行降維，使27個(gè)幾何特征轉(zhuǎn)化為6個(gè)綜合特征因子（1）神經(jīng)元的緊密情況；（2）神經(jīng)元的的大小情況；（3）神經(jīng)元的分叉情況；（4）神經(jīng)元的胞體的相關(guān)情況；（5）神經(jīng)元分支與總支間的情況；（6）神經(jīng)元分叉點(diǎn)間的情況。針對每個(gè)神經(jīng)元的上述6個(gè)綜合特征因子，應(yīng)用聚類分析對神經(jīng)元進(jìn)行分類，經(jīng)過特征選擇的聚類結(jié)果與根據(jù)神經(jīng)元功能的分類結(jié)果基本一致，而未進(jìn)行特征選擇的聚類結(jié)果正確率相對較低，且所得譜系圖不易區(qū)分神經(jīng)元類別，分析比較可得進(jìn)行特征選擇的聚類結(jié)果優(yōu)于未進(jìn)行特征選擇的結(jié)果。針對每個(gè)神經(jīng)元的6個(gè)綜合特征因子，本文還應(yīng)用判別分析進(jìn)行研究，選取70的神經(jīng)元作為訓(xùn)練樣本，求得了七類神經(jīng)元相應(yīng)的判別函數(shù)，通過對30測試樣本檢驗(yàn)，誤判率為0053，效果較好。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞特征提??；特征選擇；因子分析；聚類分析；判別分析

簡介：分類號(hào)UDC密級(jí)學(xué)位論文基于機(jī)載LIDAR與長波紅外影像的典型地物分類算法作者姓名指導(dǎo)教師申請學(xué)位級(jí)別學(xué)科專業(yè)名稱論文提交日期學(xué)位授予日期評閱人徐婷王植副教授東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院碩士學(xué)科類別大地測量學(xué)與測量工程2013年6月論文答辯日期2013年7月答辯委員會(huì)主席李德昌教授徐白山副教授東北大學(xué)2013年6月工學(xué)2013年6月楊倫教授獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加以標(biāo)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(xué)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(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名粥J日期為L弓‘∥學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時(shí)間為作者獲得學(xué)位后半年口一年口一年半口兩年∥學(xué)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(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明U／_9293U5學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)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(biāo)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(jī)構(gòu)的學(xué)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(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名手寫／筵寸簽字日期加／口年，2月憾日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解直昌太堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)直昌太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。同時(shí)授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所和中國學(xué)術(shù)期刊光盤版電子雜志社將本學(xué)位論文收錄到中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫和中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫中全文發(fā)表，并通過網(wǎng)絡(luò)向社會(huì)公眾提供信息服務(wù)。保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書學(xué)位論文作者簽名手寫／炙●I于簽字日期2OO年／J月／8日導(dǎo)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(jì)劃的順利完成和各種后基因組計(jì)劃的開始實(shí)施，出現(xiàn)了海量的生物分子數(shù)據(jù)，這使得科學(xué)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(jìn)而揭示這些數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，得到對人類有用的生物信息，是科學(xué)家們面臨的一個(gè)嚴(yán)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(xué)模型用以表示DNA，再借助其它工具對其進(jìn)行分析。支持向量機(jī)SVM是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新算法，該算法是一種模式識(shí)別技術(shù)，相當(dāng)于一種模式分類器。其訓(xùn)練算法本質(zhì)上是一個(gè)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(shí)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(shí)別、遙感圖像分析、故障識(shí)別和預(yù)測、時(shí)間序列預(yù)測、信息安全等諸多領(lǐng)域有了成功的應(yīng)用【2一。本文采用SVM算法對DNA序列進(jìn)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(xué)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(gè)堿基的含量和DNA序列的長度出發(fā)，結(jié)合滑動(dòng)窗口方法計(jì)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(biāo)簽的DNA序列訓(xùn)練樣本做訓(xùn)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(jié)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(shí)現(xiàn)。典型二分類中的數(shù)據(jù)采用文獻(xiàn)9DG的數(shù)據(jù)。首先對已知類別的1～20個(gè)人工DNA序列進(jìn)行SVM算法訓(xùn)練，利用參數(shù)尋優(yōu)得到分類器。根據(jù)分類結(jié)果的精度反饋，進(jìn)一步選擇是否對數(shù)據(jù)歸一化和降維等操作對結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，得到最佳的分類超平面。然后對另外的20個(gè)人工DNA序列和182個(gè)自然DNA序列進(jìn)行分類預(yù)測。典型的SVM算法是一個(gè)二分類問題，DNA序列的多類分類實(shí)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(xùn)練集和測試集，并且兩個(gè)集合中的記錄均有類別標(biāo)簽，便于分類測試。對于SVM多類算法的實(shí)現(xiàn)，同樣用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了DNA序列的多類分類。兩部分的分類結(jié)果表明，SVM算法具有分類簡單且分類結(jié)果精度較高的優(yōu)

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