迁移学习的分类方法
信息融合技术
信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2.1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融合可划分为两大类:一类是目标状态信息融合，目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合，它实质上是模式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术。 决策层融合是指不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成处理，其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决，最终获得联合推断结果。 2.2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ -JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割，并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化，把0层包含进了1层，4层融入其他各层中。
(完整版)信息融合算法
信息融合算法 1 概述 信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。 1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。 3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
2 技术发展现状 信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种： 1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据 输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有 输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上 应用。 2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例： 在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原 出一个准确的有立体感的物体的图像。 3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系 统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信 息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组 之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息 进行综合和优化。 3 算法描述 3.1 Bayes融合 Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。
数学一年级下册《分类与整理》教学设计
第三单元分类与整理 第一课时单一标准 总课时数： 授课时间： 教学目标 1、初步感知分类的意义，学会分类的方法。 2、学生通过分一分，看一看，提高操作能力，观察能力，判断能力，语言表达能力。 3、初步学会与他人合作交流。 4、体会到生活中处处有数学 教学过程 一、创设情景探究新知 1、感知分类 出示例1 你们都看到了什么？可以怎样分类呢? 揭示课题，生活中把一样的东西放在一起就叫分类。 （板书课题：分类） 2、巩固发展体验分类 按形状来分一分，怎样记录分的结果呢？ 讨论汇报。 板演分法。
还可以怎么分？ 二、巩固提升发散创新 1、课件出示练习七1、 2、3题，学生集体完成。 2、开放练习拓宽思路（分正方体）师：同学们拿出你们的另外一袋学具， 请给这些物品分类。学生小组活动（4分钟）汇报交流 三、课堂小结今天同学们都学到了哪些知识？这些知识对你有什么帮助？ 板书设计： 作业设计： 课后记： 第二课时不同标准 总课时数： 授课时间： 教学目标： 1．学会分同一类物品，并按照多种标准分类，感知分类的意义。 2．培养学生的动手操作能力，观察能力，语言表达能力。 3．让学生体会生活中处处有数学，数学能应用于生活中。 教学重点：按不同标准进行分类 教学过程： 一、引入新课 复习：上节课我们已经学了按一个标准进行分类，谁能说说什么是“分类”？ 引入：今天这节课我们继续学习“分类”。（板书课题：分类） 二、小组活动，探究新知
1．出示例2 观察这些人有什么不同？请你们根据观察到的不同把这些人进行分类。 2．小组交流。 要求：说说你是怎么分的，再听听别人是怎么分的。 3．指导看书。 a．说说书上两个小朋友是怎么分的。 b．小结：根据不同的标准，我们可以有不同的分法。 三、巩固练习，体验根据不同标准分类 1．分图形（第30页第4题） 要求：想一想，你会怎么分？你为什么这样分？ 在表格中表示分组结果。 2．分图片。（第31页的第5题。） 启发：现在请你们仔细观察这组动物，你能找出多少不同的地方？你们找到了这么多不同的地方，能不能根据每一个不同点都找到一种分法呢？ 3．小结分类方法。 师：通过活动，我们发现，每找到一种不同，就能相应地得到一种分法。这就是按不同标准分类。接着就请大家用今天学到的本领来做些练习。 4．混合练习。（第31页的第6题） 四、应用练习 1．给公园中的人分类。（第32页第7题） 引导：生活中到处都有数学，现在就让我们用学到的本领来解决一些生活中的问题。这是公园中的一个场景，请大家把他们分分类。
信息融合方法研究进展
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9218451721.html, 信息融合方法研究进展 作者：陈慈张敬磊盖姣云王云 来源：《科技视界》2019年第17期 【摘要】从信息融合的起源，功能模型，数学模型，在民事上的应用以及发展趋势对多 源信息融合进行介绍，指出该领域的研究趋势，为信息融合的研究发展提供一些借鉴和启示。 【关键词】信息融合;功能模型;数学模型;综述 中图分类号： TP202 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）17-0032-002 DOI：10.19694/https://www.360docs.net/doc/9218451721.html,ki.issn2095-2457.2019.17.014 Research Progress on Information Fusion Methods CHEN Ci ZHANG Jing-lei GAI Jiao-yun WANG Yun （School of Transportation and Vehicle Engineering
多传感器信息融合方法综述
万方数据
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多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/9218451721.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx
分类与教学设计
分类与教学设计 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-
《分类与整理》教学设计 教学目标： 1、引导学生根据给定的标准进行分类，掌握分类的方法，初步感知分类的意义。 2、通过操作学会分类的方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题，整理物品的习惯。 过程与方法： 1、分一分，看一看，培养学生的操作、观察、判断和语言表达能力。 2、经历简单的数据收集和整理过程，尝试运用自己的方式把整理数据的结果记录下来。 情感态度与价值观： 在与实际生活的联系中，体会分类与整理的目的和作用。体会到生活中处处有数学，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重点：引导学生从生活中发现一些分类的方法，让学生思考得出一些分类规律。 教学难点：体验分类教学的标准的多样化，会自定标准对物体进行分类。 教具准备：多媒体课件，图片，学具。
教学过程： 一、创设情境，激趣导入： 师：小朋友们，今天小猴子想请我们去参观他的家，我们一起去看看小猴子的家吧。 哇，这也太乱了吧，怎么办呐谁能帮帮小猴子收拾一下 （我们想要收拾整理，首先要给东西分类一下是不是。） 板书：分类与整理 二、引导探究，探究分类 1、出示学具图，各种学具杂乱的摆放，你能帮老师整理整理吗？ 学生自由汇报。小棒放一起，圆片放一起，三角形放一起等等。 2、课件出示例1主题图 小朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。但小明却遇到了难题，你们能猜猜小明的难题是什么吗（这么多的气球，可以怎样分类呢）请小朋友们先独立思考，再小组里讨论讨论。看哪一组能帮小明分好类。 学生思考，汇报交流分类方法。
数据融合方法优缺点
数据融合方法 随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。 1现有方法应用范围 结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结： 表数据融合层次及对应的方法 2各种融合方法的优缺点 主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下： (1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方
面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。 (2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随着输入维数和隐层神经元个数的增加而增长；运算量适中的有卡尔曼滤波、模糊逻辑和表决法。 (3)通用性方面：在这六种方法中，通用性较差的是表决法，因为表决法为了迁就原来产生的框架，会割舍具体领域的知识，造成其通用性较差；其他五种方法的通用性相对较强。 (4)应用难度方面：应用难度较高的有神经网络、模糊逻辑和表决法，因为它们均是模拟人的思维过程，需要较强的理论基础；D．S证据推理的应用难度适中，因其合成规则的难易而定：卡尔曼滤波和贝叶斯方法应用难度较低。 3 适用的交通管理事件 之前数据融合技术在交通领域中的应用多是在例如车辆定位、交通事件识别、交通事件预测等交通事件中，但是几乎没有数据融合技术在交通运行状态评价的应用研究，而本文将数据融合技术应用在交通运行状态评价中，为了寻找到最适用于交通运行状态评价的数据融合技术方法，有必要将之前适用于其它交通管理事件的数据融合技术进行评价比较。 表2 各种融合方法适用的交通管理事件的比较
《分类与整理》教学设计
《分类与整理》教学设计 教学内容：一年级下册第三单元第27页例题1。 教学目标： 1、学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 2、通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 3、让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。 难点是能够根据不同标准进行分类与整理。 教具准备：课件、气球卡片。 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 （板书：分类）今天我们就来学习分类与整理。（板书） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。 你们喜欢去游乐园吗？小明和他的朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。仔细观察这些气球有什么不同的地方？（颜色和形状）引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球各有几个？该怎么办呢？（分类）可以怎么分类呢？ （在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 现在我们就按形状来给这些气球分分类。气球在你们的桌上，快动手分一分吧！以小组为单位进行分类活动，并想办法记录分类结果) ①展示先分再数的方法 老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 他是按形状把气球分成3堆，你数了吗？这样摆成一堆一堆的，好数吗？ ②展示象形统计图的方法。 还有一位同学的方法和他的不一样，你上来在黑板上摆一摆。刚才的同学分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的？ 为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） 请认真看图，告诉我你能一眼看出哪种气球最多，哪种最少吗？你是怎么看的？ 我们在摆的时候就要注意，一个一个对齐，这样才能让别人一眼就看清楚最长的就是最多，最短的就是最少。 ③展示表格记录数据的方法 还有一些同学的记录方法很有创意。看明白了吗？请你来为大家介绍一下。你3表示什么？你怎么知道的？ 同样老师给他画上几条线。现在看它特别像什么？这样的记录真清楚。（板书：表）看下面的数字就知道，哪种最多，哪种最少。 这么多方法，你最喜欢什么方法？为什么？ 3、初步感受“一类”和“一个”的区别
信息融合的分类方法
多源信息融合技术分为假设检验型信息融合技术、滤波跟踪型信息融合技术、 聚类分析型信息融合技术、模式识别型信息融合技术、人工智能型信息融合技术等。 1、假设检验型信息融合技术 假设检验型信息融合技术是以统计假设检验原理为基础，信息融合中心选择某种最优化假设检验判决准则执行多传感器数据假设检验处理，获取综合相关结论。 2、滤波跟踪型信息融合技术 滤波跟踪型信息融合技术是将卡尔曼滤波（或其他滤波）航迹相关技术由单一传感器扩展到多个传感器组成的探测网，用联合卡尔曼滤波相关算法执行多传感器滤波跟踪相关处理。 3、聚类分析型信息融合技术 聚类分析型信息融合技术是以统计聚类分析或模糊聚类分析原理为基础，在多 目标、多传感器大量观测数据样本的情况下，使来自同一目标的数据样本自然聚集、来自不同目标的数据样本自然隔离，从而实现多目标信息融合。 4、模式识别型信息融合技术 模式识别型信息融合技术是以统计模式识别或模糊模式识别原理为基础，在通常的单一传感器模式识别准则基础上建立最小风险多目标多传感器模式识别判决准则，通过信息融合处理自然实现目标分类和识别。 5、人工智能信息融合技术 人工智能信息融合技术将人工智能技术应用于多传感器信息融合，对于解决信
息融合中的不精确、不确定信息有着很大优势，因此成为信息融合的发展方向。智能融合方法可分 为：基于专家系统的融合方法；基于神经网络的融合方法；基于生物基础的融合方法；基于模糊逻 辑的融合方法等。 多源信息融合的融合判决方式分为硬判决方式和软判决方式。所谓硬判决或软判决指的是数据处理活动中用于信号检测、目标识别的判决方式。每个传感器内部或信息融合中心都既可选用硬判决方式，也可选用软判决方式。 1、硬判决方式 硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送”确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。 2、软判决方式 软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。这些评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。 按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为数据层信息融合、特征层信息融合、决策层信息融合等。 1、数据层信息融合 数据层信息融合联合来自每一个传感器的原始数据，其优点是信息丰富，结果精确，但是通讯和运算量大，数据需要预处理，传感器之间往往要求同质或者同等精度。主要的数学方法是：加权平均法、卡尔曼滤波[147,148]、贝叶斯估计、参数估计法等，与信号处理有一定的相似性。
多传感器数据融合算法.
一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。
流动单元的划分方法
流动单元的划分方法 1.定义 流动单元是横向上和纵向上连续的，具有相似的渗透率、孔隙度和层理特征的储集带。流动单元定义的提出为砂岩的储集层的划分及作图提出了比较量化的定义，同时为油藏动态的数值模拟提供了一个比较理想的基础。并且，流动单元是一个相对的概念，从宏观到微观的不同级次上的，影响流体流动的岩石特征和流体本身渗流特征相似的储集岩体，都可以称之为流动单元。随着开发阶段的深入，根据油田实际地质开发条件的需要，流动单元的级次应该不断细化，一般分为以下4个级次： 1）标志层法：用区域上稳定发育的泥岩或夹层进行划分，把泥岩或夹层纵向上分隔开的每一个层都称之为一个流动单元； 2）沉积相法：用沉积相进行划分，把某几个相带或某几个相带的组合称之为流动单元； 3）成因相法：把在沉积相带研究基础上进一步细分出的成因相或岩相作为流动单元； 4）渗流单元划分：具有特定的影响流体流动的岩石物理特征，是一个成因砂体或砂体内部的次级要素，其外界与成因砂体和次级要素的边界相一致，不能穿相。渗流单元分析的目的是建立符合油藏精细数值模拟所需的三维地质模型。 2.描述储层流动单元的参数分类 描述储层流动单元的参数主要有以下几类：沉积特征参数、储层宏观参数、储层微观孔隙结构参数、流体物性参数和综合参数。 表1-1 描述储层流动单元分类 参数类型典型代表 沉积特征参数层理构造、粒度中值、泥质含量、砂岩厚度、 砂岩有效厚度、净毛比、夹层厚度 储层宏观参数孔隙度、渗透率、渗透率变异系数、渗透率突进系 数、渗透率极差系数、垂直渗透率与水平渗透率之 比 储层微观孔隙结构参数孔隙结构类型、孔隙半径、平均渗流半径、流动带 指数 流体物性参数含油饱和度、原油粘度、原油密度、体积系数、胶 质沥青质含量 综合参数流动系数、存储系数 流动单元参数的选取要紧密的和油藏地质和油藏工程，以及生产区的研究目的联系起来，选取流动单元参数尤其重要，一般，这些参数主要有孔隙度、渗透率、粒度中值、泥质含量、地层系数、饱和度、传导系数、存储系数、孔喉半径、孔喉比等。其中，孔隙度和渗透率是反映宏观特征的主要参数，尤其是进行流动单元的研究，渗透率尤为重要；粒度中值和泥质含量则在一定程度上能反映沉积环境，但是二者的相关性很好，只要选取其中一个参数，避免分析权重的影响；另外，一般还要选取孔喉半径等能反映微观孔隙结构的相关特征参数，只有全面考虑到地下流体相关的各种特征参数，才能准确的进行流动单元的划分。 3.流动单元划分方法 流动单元的划分方法已从最初定性的、宏观的以沉积相、夹层、隔层和断层等控制边界划分发展为当前的以定量的、微观的孔隙结构、渗流特征等差异为分类标准的研究划分，并
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
设计学概论考研笔记第章设计的类型
第五章设计的类型 1、对于设计类型的划分，不同的设计师和理论家曾根据各自不同的观点进行过不同的归类。近几年来，越来越多的设计师和理论家倾向于按设计目的之不同，将设计大致分为三大类型：为了传达的设计―；为了使用的设计―和为了居住的设计―。 2、上述划分方法的原理，是将构成世界的三大因素：“一一”作为设计类型划分的坐标点，由它们的对应关系，形成相应的三大基本设计类型，这种划分具有相对广泛的、和。 3、不同的设计类型，各有其特殊的现实性和规律性，同时又都遵循着设计发展的共同规律，并在此基础上相互联系、相互渗透、相互影响。 分析题：从构成世界的三大要素“自然-人-社会”来论述产品设计、视觉传达设计及环境设计与三大要素间的关系。 5.1第一节视觉传达设计 5.1.1什么是视觉传达设计 一、几个概念 1、符号： ○1、广义的符号，是利用来代表或的东西。 ○2、符号是实现的工具，又是表达的物质手段。 ○3、符号具有、和的功能，是的载体。 ○4、广义的符号包括系统、系统、系统、和系统等。 2、视觉符号：是指人类的视知觉器官——眼睛所能看到的，表现事物一定性质的符号。 3、传达：是指利用向接受者传递信息的过程。它既可能是传达，也可能是传达。包括所有的、、以及传达。一般可以归纳为“”、“”、“”、“、”这四个程序。 二、视觉传达设计 1、定义：是利用来进行的设计。是信息的发送者，是信息的接受者。信息的发送者和接受者必须具备部分相同的，只有这样，传达才能实现。 2、原则：视觉传达设计中作为发送者的设计师必须针对接受者，根据接受者的与来选择，这是传达设计的基本原则。 3、功能：视觉传达设计的主要功能是，有别于直接使用功能为主的产品设计和环境设计。它是凭借进行传达，不同于靠语言进行的的传达。视觉传达的过程，就是设计者将思想和概念转变为视觉符号形式的过程，而对接收者来说，则是个相反的过程。现代视觉传达设计是以为中心的印刷品设计发展起来的。
数据融合各种算法整理汇总
数据融合各种算法及数学知识汇总 粗糙集理论 理论简介 面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？ 我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？ 粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记： A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这堆积木分成R1={红，黄，蓝}三个大类，那么所有红颜色的积木构成集合X1={x1,x2,x6}，黄颜色的积木构成集合X2={x3,x4}，蓝颜色的积木是：X3={x5,x7,x8}。按照颜色这个属性我们就把积木集合A进行了一个划分(所谓A的划分就是指对于A中的任意一个元素必然属于且仅属于一个分类），那么我们就说颜色属性就是一种知识。在这个例子中我们不难看到，一种对集合A的划分就对应着关于A中元素的一个知识，假如还有其他的属性，比如还有形状R2={三角,方块,圆形}，大小R3={大,中,小}，这样加上R1属性对A构成的划分分别为： A/R1={X1,X2,X3}={{x1,x2,x6},{x3,x4},{x5,x7,x8}} （颜色分类） A/R2={Y1,Y2,Y3}={{x1,x2},{x5,x8},{x3,x4,x6,x7}} （形状分类） A/R3={Z1,Z2,Z3}={{x1,x2,x5},{x6,x8},{x3,x4,x7}} （大小分类） 上面这些所有的分类合在一起就形成了一个基本的知识库。那么这个基本知识库能表示什么概念呢？除了红的{x1,x2,x6}、大的{x1,x2,x5}、三角形的{x1,x2}这样的概念以外还可以表达例如大的且是三角形的 {x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，大三角{x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，蓝色的小的圆形({x5,x7,x8}∩{x3,x4,x7}∩{x3,x4,x6,x7}={x7}，蓝色的或者中的积木{x5,x7,x8}∪{x6,x8}={x5,x6,x7,x8}。而类似这样的概念可以通过求交运算得到，比如X1与Y1的交就表示红色的三角。所有的这些能够用交、并表示的概念以及加上上面的三个基本知识(A/R1,A/R2.A/R3)一起就构成了一个知识系统记为R=R1∩R2∩R3，它所决定的所有知识是 A/R={{x1,x2},{x3,x4},{x5},{x6},{x7},{x8}}以及A/R中集合的并。 下面考虑近似这个概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}，那么用我们的知识库中的知识应该怎样描述它呢？红色的三角？****的大圆？ 都不是，无论是单属性知识还是由几个知识进行交、并运算合成的知识，都不能得到这个新的集合X，于是我们只好用我们已有的知识去近似它。也就是在所有的现有知识里面找出跟他最像的两个一个作为下近似，一个作为上近似。于是我们选择了“蓝色的大方块或者蓝色的小圆形”这个概念： {x5,x7}作为X的下近似。选择“三角形或者蓝色的”{x1,x2,x5,x7,x8}作为它的上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含于X的知识库
常用数据分析方法分类介绍(注明来源)
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/2813:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
多信息融合技术概述
本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。 多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。 多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。 信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。 信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。 图1、集中式结构 多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。 分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是
数据分类
统计分类就是根据事物的内在特点，按照一定标志将重复出现的社会经济现象体区分为不同的类型。 统计分布是在统计分组的基础上，把总体的所有单位按组归排列。形成总体中各个单位在各组间的分布。其实质是把总体的全部单位按某标志所分的组进行分配所形成的数列，所以又称分配数列或分布数列。统计分布由两个构成要素所组成：总体按某标志所分的组，各组所占有的单位数—次数。根据分组标志的不同，分配数列分为品质分配数列和变量分配数列。统计分布分为离散型分布和连续型分布。常见的离散型分布有：0-1分布B(1,p)、二项分布B(n,p)、泊松分布P(λ)；常见的连续型分布有：均匀分布U[a,b]、指数分布E[λ]、Γ-分布Γ(λ,α)、正态分布N(μ,σ2)。 数据展示方式，即数据描述方式。 一、用图表展示定性数据。定性数据包括分类数据和顺序数据，它们的图表展示方法基本相同。通常可以用频数分布表和图形来描述。其中，图形描述又分为饼图、条形图、环形图。 二、用图表展示定量数据。定性数据的图示表示方法，也都适用于定量数据。但定量数据还有一些特定的图示方法，它们并不适用于定性数据。1、生成频数分别表；2、定量数据的图形表示。常用来表述定量数据统计图形有：直方图、折线图和散点图。 三、用统计表来表示数据。统计表是一种用密集的形式归纳数据的方法，它主要利用行和列中的数据来表述现象特征。 四、用数字来概括数据。1、定性数据的数字特征。由于定性数据主要是计数，比较简单，对定性数据的集中趋势常用的方法就是计算比例、百分比、中位数和众数；2、定量数据的数字特征。反映定量数据特征的统计量常用的有：1、反映数据集中趋势的水平度量：平均数、中位数、众数和分位数等；2、反映数据离散程度的差异度量：极差、四分位差、标准差和方差。
分类与教学设计
分类与教学设计文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
分类与整理教学设计 教学内容： 义务教育教科书一年级下册第三单元第27页例题1，练习七第1、2题。 教学目标： 知识与技能： 学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 过程与方法： 通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 情感态度与价值观： 让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。让学生体会到生活中处处有数学。 教具准备：课件、一些铅笔、气球卡片。 学具准备：气球卡片，白纸 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 展示礼物 师：今天老师给你们带来了一些礼物，看看一共有多少件礼物想一想你是怎么知道的 师：谁还有不同的意见 师：那老师有一个疑问，同样都是为了解决一共有几个礼物的问题为什么方法都不一样啊 其实不管是按大小来分，还是颜色来分，你们都是把这些礼物进行分类 （板书：分类） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。
师：你知道3月8日是什么节日一年级的小朋友决定为我们亲爱的女老师举行一场联欢会。看他们准备了什么来布置教室。 师：仔细观察，都有哪些气球呢（颜色和形状） 引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球都有几个该怎么办呢（分类）可以怎么分类呢 生答略（按形状，按颜色） 师：真了不起！你们有这么多分类的方法。（在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 师：那这样吧，今天我们就按形状来给这些气球分分类。接下来你们要完成三件事，请看这是老师对你们的要求。(读要求） 师:听清楚了吗，那气球呢现在陈老师就来变个魔术，闭上眼睛，一、二、三，它们已经在你的抽屉里的1号信封里，快动手分一分吧！（多巡视） 学生动手操作 ①展示先分再数的方法 师：老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 生：我先把圆形的放在一起，它有5个…… 师：他是按形状把气球分成3堆，你数了吗这样摆成一堆一堆的，好数吗（贴出作品） ②展示象形统计图的方法。 师：还有一位同学的方法和他的不太一样，请你上来给我们摆一摆，（直接在黑板上摆）老师特别想问你一个问题：刚才的同学它是分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的呢 生：整齐、清楚 生：这种方法（第一种）它们容易叠在一起，数的时候不是特别方便，而排成一列一列的清楚的多 师：说的可真好！那你数出每种形状的有几个了吗快给大家数数吧！ 师：为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） ③展示表格记录数据的方法