信息 分类 方法
信息分类方法
UCD的活动已经办到了第11期，上期有事缺席，这次按时参加了。本期的题目是《信息的分类与方法》，主讲人是网易的欧阳晓宁。关于会议的具体情况,可参阅胡晓同学的《寻找恰当的盒子》
晓宁同学开篇就提了个有趣的问题：什么是信息?分类?方法？
?信息
什么是信息？这还真没想过，想想也真不好说。反向思考一下，什么不是信息？仔细想了一下，这个也真没找着（哪位同学找到的告知俺一声）。所以总结了一下：大千世界，点点滴滴，均是信息。因此，信息自古就有，而且不少。现代社会之所以叫信息社会，并不是说信息有多爆炸，关键是信息渠道爆炸，其罪根祸首就是互联网的出现。
?分类
互联网的出现让信息大量涌现，多了所以需要分类。这个说法没错，但不准确。分类是有目的的，只有辨别出不同目的的分类，才会有针对性的分类方法。与会的UCD同学们讨论了很多。下面是个表格式的归纳：
?方法
第一种是领导导向型的分类
领导的想法通常都很主观，但也多是从生意的角度出发，所以我把其解释成是战略需求为目的的分类。领导的战略需求，做实际执行的不一定了解得十分清楚，所以只能做的就是按照领导的想法办事了。
分类的方法：LA法（Leader is All领导说啥就是啥）
第二种是客户导向型的分类
跟第一种很相象，也是主观的分类。比如会上有个同学举了个例子，说某个客户就要求其网站的内容按“动?感?之?都”（不好意思，我没听清，这是乱写的）来分类。客户这样提法当然是想通过网站来体现他的一些理念。问题是如何将所有网站信息归到这4个盒子中，这是设计人员很头疼的事情。
在这样的情况下，比较客观的做法就是先把所有的网站信息句子化，然后邀请一些网站的目标受众将句子化后的信息分到这4个盒子中。经过统计分析的处理即可。
分类的方法：1、大类划分方面：GHM法（God Help Me客户就是上帝）
2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis）
第三种是内部导向型的分类
会中讨论的及晓宁同学的案例中多属于这样的分类。分类的方向主要会从行业标准、可拓展性、易设计性、性能等方面来考虑。分类的方法主要是依靠从业人员的逻辑能力来进行归纳推导。
在内部讨论确定了大类的前提下，细类的归类方法同样可以利用对应分析的方法。
分类的方法：1、大类划分方面：逻辑归纳法
2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis）
第四种是用户导向型的分类
网站设计当然是要给用户看的，因此信息的易读易找对增加用户体验、增强网站粘性并最终达成商业目标就很重要。所以分类的方法自然应该是从用户的角度出发。
从用户角度出发信息也有两个层面：
1．传授知识类信息：此类信息的分类需要的是充分揭示信息的内在结构，从而让用户易读易懂。本文前面的表格分类属于此类。由于是新知识，
其分类就不能依靠用户来分类，而只能是倚赖新知识传递人员的专业知
识。所以方法上多采取常规的分析模式或相关的理论体系（比如马斯洛
的需求层级理论、家庭生命周期等）。在市场研究行业的定性研究里，
对调查结果的分析呈现就往往用到此类方法。
分类的方法：1、常规分析模式
2、相关理论体系
2．用户认知类信息：此类信息的分类需要的是让信息分类符合用户的认知习惯，从而让用户易读易找。与会中提到的GPS归属问题及晓宁同学的163信箱案例均属于此类问题。市场研究行业解决此类问题多用多维尺度分析法（MDS）。可以解决的问题包括：
a)所有信息应该划分成几个大类？
b)各大类应该如何起名？
c)每个大类下包含哪些细类？
d)哪些类别应该相邻排列？
其基本程序是：
（1）将需要分类的信息句子化；
（2）邀请一定数量的目标用户；
（3）请用户根据自己的标准将句子化的信息进行任意分类；
（4）请用户解说分类的标准并对各类起名；
（5）将多个用户的分类结果叠合后进行MDS分析；
（6）对MDS分析的结果再进行聚类分析。
分类的方法：1、多维尺度分析（Multidimensional Scaling）
2、聚类分析（Cluster Analysis）
以上是对本期的内容做了些总结分析，考虑并不周全，请各位同学指正。
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。
信息分类方法
信息分类方法 信息分类常见的分类方法有两种： 线分类法 线分类法又称层级分类法，是指将分类对象按所选定的若干分类标志，逐次地分成相应的若干层级类目，并排列成一个有层次逐级展开的分类体系。分类体系的一般表现形式是大类、中类、小类等级别不同的类目逐级展开，体系中各层级所选用的标志不同，同位类构成并列关系，上下位类构成隶属关系。由一个类目直接划分出来的下一级各类目之间存在着并列关系，不重复，不交叉。 线分类法应遵循的基本原则： 1. 在线分类法中，由某一上位类类目划分出的下位类类目的总范围应与上位类类目范围相同（都属于家具）。 2. 当一个上位类类目划分成若干个下位类类目时，应选择一个划分标志（按照制作原料）。 3. 同位类类目之间不交叉、不重复，并只对应于一个上位类（木椅、木凳、木桌、木箱、木架）。 4. 分类要依次进行，不应有空层或加层。 线分类法的优缺点： ? 优点：层次性好，能较好地反映类目之间的逻辑关系，使用方便，既适合于手工处理信息的传统习惯，又便于计算机处理信息。 ? 缺点：线分类体系存在着分类结构弹性差（分类结构一经确定，不易改动）、效率较低（当分类层次较多时，代码位数较长，影响数据处理的速度）。 面分类法 面分类法又称平行分类法，它是将拟分类的商品集合总体，根据其本身的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将每个面中的一种类目与另一个面中的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。 服装的分类就是按照面分类法组配的。把服装用的面料、款式、穿着用途分为三个互相之间没有隶属关系的“面”，每个“面”又分成若干个类目。使用时，将有关类目组配起来。如：纯毛男式西装，纯棉女式连衣裙等。 面分类法应遵循的基本原则： 1. 根据需要，应将分类对象的本质属性作为分类对象的标志。 2. 不同面的类目之间不能相互交叉，也不能重复出现。 3. 每个面有严格的固定位置。 4. 面的选择以及位置的确定应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点： ? 优点：具有较大的弹性，可以较大量地扩充新类目，不必预先确定好最后的分组，适用于计算机管理。 ? 缺点：组配结构太复杂，不便于手工处理，其容量也不能充分利用。 信息编码是将某一类信息赋予一定的符号，为了满足实际业务应用，编码需要具备以下基本原则： 1. 唯一性:编码必须保证每一个编码对象对应仅有一个代码。 2. 可扩展性: 代码结构必须能够适应编码对象不断增加的需要 3. 简单性：在不影响代码的容量和可扩展性的情况下, 代码尽量简短明确,以
信息组织自考试题汇总.pdf
1.什么是信息组织 信息组织指根据使用的需要，依据主题内容或特征，将信息资源组织为有序集合的过程。 2、信息组织与信息检索的关系 信息组织与信息检索是密切联系的，一方面，信息组织是信息检索的基础和前提，只有进行信息资源处理和有序化组织，才可以利用它有效地进行检索查找；另一方面，信息检索是信息组织的出发点和归宿，是信息组织的真正原因。两者既有区别，又是相互依存，相互作用，互为因果的。 3、信息组织活动的类型 （1）信息组织的操作，指根据信息资源的内容和特征，对信息资源进行描述、标引，并将其组织进相应系统的过程。 （2）信息资源组织规范，是根据信息组织的需要，按照信息资源的特点预先确定的规则和方法系统，是进行信息组织操作 的的依据。包括：信息描述规范、检索语言。 4、根据对象与特点划分的检索工具的类型 文献目录：以各种类型的文献单元为对象，对其进行揭示、报道的工具包括文献收藏目录和书目。 索引：是以文献或文献集合中包括的信息内容为其揭示单元的工具，包括期刊索引、书后索引等。 机读数据库：是一种依托现代计算机技术、以机读形式建立的检索系统。一数据库通常由某种同类记录按照一定的方式组织 而成。 网络搜索引擎：以网络信息资源为对象的检索系统，是上述各种系统的。 5、两种基本检索途径及其特点（按照标识特征，检索工具可分的两类） 一类以信息资源的外部特征为检索依据，提供从资源形式出发进行检索的途径，常见的这类标识包括：责任者名，题名，机 构名等。可以查找一种或数种文献。 另一类则以表达信息资源主题内容的标误用为依据，提供从内容角度进行检索的途径。主要有分类法和主题法两种。使用这类途径检索，不必预先了解文献特征，可直接从主题内容入手进行查找。 6、传统检索系统中对信息资源处理的基本方式（1）对信息资源进行描述，包括：着录或编写题录。（2）对信息资源的内容进行浓缩。包括：编写内容提要或文摘。（3）提供检索点。包括：着者名，标题名称，出版机构名等。 检索语言是一种由表达信息资源主题概念及其相互关系的词汇及规则组成的人工语言系统，国内亦称情报检索语言。 检索语言由词汇和语法两部分组成。词汇是检索语言的主体，是各种词表，包括分类表或标题表、叙词表等；语法，则是 分类标引和主题标引的规则系统，它们规定词汇集的使用方法。 1、信息资源分类的含义、特征、作用 信息资源分类含义：根据信息资源的内容属性和其他特征，将各种类型的信息资源分门别类地，系统地组织和揭示的方法。 信息资源分类特征： 是按照内容特征的相互关系加以组织的。 从一定的角度出发组织和揭示信息资源的。 以一定标记符号作为排序工具。 通过类目索引提供从字顺角度查找类目的途径。 分类法的作用： 进行资源组织。文献分类排架 建立分类检索工具。即将分类法用于信息资源的揭示 分类统计。是有效进行资源管理和利用的基本手段 兼容工具。 2、信息资源分类法及其类型 信息资源分类法——指根据类目之间关系组织起来的，并配有一定标记符号的类分信息资源的工具。 分类法类型：根据涉及学科领域：综合性分类法、专业分类法.根据适用的文献类型：图书分类法，文献分类法、期刊分类 法、标准文献分类法、专利分类法、网络资源分类法等.根据信息资源规模：大型分类法、中小型分类法等.根据类表的媒体形式：印刷型分类法、机读分类法.按照分类法编制方式：等级列举式，分面组配式、列举—组配式分类法 3、等级列举式、分面组配式分类法及其特点 等级列举式分类法，亦称列举式分类法、枚举式分类法，是一种将所有的类目组织成一个等级系统，并且采用尽量列 举的方式编制的分类法。 其特点：类目体系直观，易于把握，便于使用；类目展开比较系统；标记简明，适合分类排架和组织分类目录。 分面组配式分类法：一种按照分析—综合原则编制的分类表。 只在类表中按照范畴列出各种基本概念，并分别配予相应号码，使用时，先分析文献主题，根据主题分析的结果，通 过相应概念的组配表达文献主题，以各个概念标识的组合，表示该主题在分类体系中的次序，这种分类法称为分面组配式 分类法。 其特点：可通过概念组配，对复合主题进行专指标引； 标记具有较强的表达性，便于调整组配次序，进行多无检索； 可通过组配表达新出现的复杂主题，与科学的发展保持同步； 类表的篇幅较小，便于控制、管理、增补、修订等。 4、分类法的结构组成 分类法组成：类目体系，标记符号，说明与注释，类目索引四个方面 类目体系（表）的组成部分： 主表：基本部类、基本大类、简表、详表
(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。
信息融合方法研究进展
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5710133770.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/5710133770.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
信息分类方法及设备的生产技术
图片简介: 本技术实施例提供了一种信息分类方法及装置，首先将网络信息进行划分，获得词汇集合；然后从词汇集合汇中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇；计算每一类别词汇的权重，依据预先存储的每一类别信息中各类别词汇的关联关系，确定词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息；依据词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息，以及词汇集合包含的每一类别词汇相应的权重，计算每一目标类别信息的权重；最终依据每一目标类别信息的权重，确定网络信息所属类别信息，从而实现了对网络信息的分类。在进行信息推送时，可以将与用户关注的类别信息相应的网络信息推送给用户。 技术要求 1.一种信息分类方法，其特征在于，包括： 将网络信息进行划分，获得词汇集合，词汇集合至少包括一个词汇； 从所述词汇集合中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇，每一类别信息包括用于表征相应类别信息的至少一个类别词汇； 计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重，权重用于表征所述网络信息与相应类别词汇的关联程度； 依据预先存储的每一类别信息中各类别词汇的关联关系，确定所述词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息； 依据所述词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息，以及所述词汇集合包含的每一类别词汇相应的权重，计算每一目标类别信息的权重；
依据每一目标类别信息的权重，确定所述网络信息所属类别信息。 2.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重包括： 依据所述词汇集合中包含的每一类别词汇在所述网络信息中出现的次数、出现的位置、所述词汇集合中所有类别词汇所属目标类别信息的个数，和，预先获得的每一目标类别信息的逆向文件频率中的一个或多个，计算每一类别词汇的权重，每一目标类别信息的逆向文件频率为待分类的网络信息总数与包含相应目标类别信息的网络信息个数的商的对数。 3.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 通过分类器获得用于描述所述至少一个类别信息的所述网络信息。 4.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述依据每一目标类别信息的权重，确定所述网络信息所属类别信息包括： 判断每一目标类别信息的权重与第一预设阈值的大小关系； 将大于等于所述第一预设阈值的权重相应的目标类别信息，确定为所述网络信息所属类别信息。 5.根据权利要求1至4任一所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 当所述词汇集合中包含的所有类别词汇所属目标类别信息的个数小于等于第二预设阈值时，执行步骤计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重。 6.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 获取用户关注的类别信息； 将与用户关注的类别信息对应的网络信息发送至所述用户。 7.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述网络信息为股票类信息，每一类别信息包括股票全称、股票简称和股票代码。 8.一种信息分类装置，其特征在于，包括： 第一获取模块，用于将网络信息进行划分，获得词汇集合，词汇集合至少包括一个词汇； 第二获取模块，用于从所述词汇集合中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇，每一类别信息包括用于表征相应类别信息的至少一个类别词汇；
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/5710133770.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx
信息系统的类型
信息系统的类型 □信息系统的基本类型 信息系统可以是人工的或基于计算机的，独立的或综合的，成批处理的或联机的。通常的信息系统是上述各种类型的组合。当然它不能即是独 1.独立的系统是为了满足某个特定的应用领域(如，人事管理)而设计 2.综合的信息系统通过它们使用的数据而被综合在一起。系统利用一个资源共享的数据库来达到综合的目的。例如，工资系统要求正常地从人 3.以人工系统为基础已经开发出各种各样的计算机信息系统。到目前为止，在进行人工“计算机化”时，仍然缺乏设计经验和(或)缺少信息服务人员与用户之间的交流。也就是说，基于计算机的系统的工作流程直接借鉴了人工系统的工作流程。通常这些系统是独立的，而且把计算机仅仅用作为数据处理机。在设计这些系 4.信息系统也能按成批处理、联机处理或二者组合来分类。在成批处理系统中，将事务和数据分批地处理或产生报表。例如，银行将大量的支票编码，然后在一天结束时，将所在支票分批、排序并进行处理。又如，为了防止航空公司在塔拉斯一个售票点与在亚特兰大的另一个售票点同时出售从洛杉矶到旧金山的某一航班的最后一张机票，航空公司系统订票必须是联机的，以反映数据库当前的状态。多数联机信息系统也有成批处
即使出现了信息资源管理(IRM)系统，而且计算机信息系统的潜力得 到了广泛的承认之后，大多数系统仍然是独立的成批处理系统。如今这些 系统中多数已经失去了使用价值，而且被重新设计成综合的、联机的系统。通过定义可知，“综合”要求业务领域经理和公司领导密切地合作。信息 服务专业人员可以作为顾问，而有关综合信息系统与业务领域的冲突和差 异则应该由用户团体来解决。解决这些差异以真正实现综合的环境是信息 □社会团体的信息系统 在每个社会团体的每个专业领域都能发现数据处理系统或信息系统 的潜力。下面我们按社会团体列举出这些实行计算机化的专业或应用领域。对于某种程度在专业上相近的系统多数可以综合在一起(例如，工资，会计和人事)。下面给出的清单只是为了说明可能的应用领域，并不包括 1.通用系统：(1)工资 (2)收帐 (3)付帐 (4)总帐 (5)库存管理 和控制 (6)人力资源开发 (7)预算 (8)财务分析 (9)采购 (10)字 2.制造业：(1)定货输入和处理 (2)分配和发送 (3)生产调度 (4) 制造资源计划(MRP，通常又称物料需求) (5)市场分析 (6)计算机辅助 设计(CAD) (7)计算机辅助制造(CAM) (8)项目管理和控制 (9)成本标 3.保健：(1)病人结帐 (2)病房统计 (3)配方(包括药剂的相互影响) (4)护士站调度(5)诊断 (6)入院管理 (7)
信息 分类 方法
信息分类方法 UCD的活动已经办到了第11期，上期有事缺席，这次按时参加了。本期的题目是《信息的分类与方法》，主讲人是网易的欧阳晓宁。关于会议的具体情况,可参阅胡晓同学的《寻找恰当的盒子》 晓宁同学开篇就提了个有趣的问题：什么是信息?分类?方法？ ?信息 什么是信息？这还真没想过，想想也真不好说。反向思考一下，什么不是信息？仔细想了一下，这个也真没找着（哪位同学找到的告知俺一声）。所以总结了一下：大千世界，点点滴滴，均是信息。因此，信息自古就有，而且不少。现代社会之所以叫信息社会，并不是说信息有多爆炸，关键是信息渠道爆炸，其罪根祸首就是互联网的出现。 ?分类 互联网的出现让信息大量涌现，多了所以需要分类。这个说法没错，但不准确。分类是有目的的，只有辨别出不同目的的分类，才会有针对性的分类方法。与会的UCD同学们讨论了很多。下面是个表格式的归纳：
?方法 第一种是领导导向型的分类 领导的想法通常都很主观，但也多是从生意的角度出发，所以我把其解释成是战略需求为目的的分类。领导的战略需求，做实际执行的不一定了解得十分清楚，所以只能做的就是按照领导的想法办事了。 分类的方法：LA法（Leader is All领导说啥就是啥） 第二种是客户导向型的分类 跟第一种很相象，也是主观的分类。比如会上有个同学举了个例子，说某个客户就要求其网站的内容按“动?感?之?都”（不好意思，我没听清，这是乱写的）来分类。客户这样提法当然是想通过网站来体现他的一些理念。问题是如何将所有网站信息归到这4个盒子中，这是设计人员很头疼的事情。
在这样的情况下，比较客观的做法就是先把所有的网站信息句子化，然后邀请一些网站的目标受众将句子化后的信息分到这4个盒子中。经过统计分析的处理即可。 分类的方法：1、大类划分方面：GHM法（God Help Me客户就是上帝） 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第三种是内部导向型的分类 会中讨论的及晓宁同学的案例中多属于这样的分类。分类的方向主要会从行业标准、可拓展性、易设计性、性能等方面来考虑。分类的方法主要是依靠从业人员的逻辑能力来进行归纳推导。 在内部讨论确定了大类的前提下，细类的归类方法同样可以利用对应分析的方法。 分类的方法：1、大类划分方面：逻辑归纳法 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第四种是用户导向型的分类 网站设计当然是要给用户看的，因此信息的易读易找对增加用户体验、增强网站粘性并最终达成商业目标就很重要。所以分类的方法自然应该是从用户的角度出发。 从用户角度出发信息也有两个层面： 1．传授知识类信息：此类信息的分类需要的是充分揭示信息的内在结构，从而让用户易读易懂。本文前面的表格分类属于此类。由于是新知识， 其分类就不能依靠用户来分类，而只能是倚赖新知识传递人员的专业知
信息技术服务分类代码解读
《信息技术服务分类与代码》解读 刘宏 2017-03-09 《信息技术服务分类与代码》标准为信息技术服务分类提供了分类方案，为信息技术服务体系的建立和维护提供了依据。目前公司的业务基本上是按照《信息技术服务分类与代码》进行分类，因此本文介绍了《信息技术服务分类与代码》主要内容。 信息技术服务需求包括纵横两个维度的内容，一是横向的由管理体系、人员、信息资源、技术支撑等组成的信息化体系要素，二是纵向的系统生命周期过程，即系统的概念、开发、生产、使用、支持、退役等六个阶段。 应对需方信息技术服务需求的各项内容，在供方层面产生了八项信息技术服务业务，包括咨询服务、培训服务、数据处理服务、软件开发和部署服务、测试服务、集成服务、IT运维服务和租赁服务。这八种信息技术服务应对需方信息技术服务需求全部要素的同时，也涵盖了系统生命周期过程的全部六个阶段。 运营 图 1 信息技术服务框架图 图1中，八类信息技术服务业务与信息技术服务需求的基本对应关系如下： 1)咨询服务，包括规划、设计、管理咨询、监理、评估认证和技术培训等，应对于 需方信息技术服务需求中的管理体系、人员、信息资源，以及技术支撑中的概念 和开发等阶段。 2)设计与开发服务，包括硬件、软件等设计开发，应对于需方技术支撑需求中的设
计开发阶段。 3)系统集成试试服务，包括基础环境、硬件、软件、安全等集成实施，以及集成实 施管理等，应对于需方技术支撑需求中的集成实施阶段。 4)运行维护服务，包括基础环境、硬件、软件、安全等运行维护服务，以及运行维 护管理等，应对于需方技术支撑需求中的运行维护阶段。 5)数据处理和存储服务，包括数据加工处理、存储等，应对于需方的信息资源需 求。 6)运营服务，包括软件、平台基础设施等运营服务，应对于需方的租用服务需求； 7)数字内容服务，包括数字动漫、游戏设计、地理信息等内容的加工与整合，应对 于需方的数字内容服务需求。 8)呼叫中心服务，包括业务咨询、信息查询、数据查询等信息服务，应对于需方的 信息服务需求； 在《信息技术服务分类与代码》标准编制中对信息技术服务框架的中的信息技术服务分类进行了调整。表1是目前使用的信息技术服务分类。 特别注意的是在2010年前，由于认知上的失误，将“系统运行与维护”定义为“IT服务”，即所谓“大IT服务（覆盖IT全生命周期阶段的服务）”与“小IT服务（覆盖系统运行与维护阶段的服务）之争。基于《信息技术服务分类与代码》标准，目前公司的业务都属于信息技术服务范围内。公司目前个别业务单元名称冠以“IT服务”（其核心业务为“系统平台运行维护”等），在国内进行业务沟通与交流时可能存在一定的误解，需要特别关注。 信息技术服务的分类与代码内容如下： 表1 信息技术服务分类与代码
信息分类法
什么是面分类法[1] 面分类法是将要分类的事物或对象的若干个属性或特征视为若干个面，每个面又可以分成彼此独立的若干类目，使用时根据需要将这些面中的类目组合在一起，形成一个复合类目。 面分类法结构[1] 面分类法的基本原则[2] 在选用面分类法时，应遵循以下几条基本原则：
(1)根据需要，选择分类对象本质的属性或特征作为分类对象的各个“面”； (2)不同“面”的类目不应相互交叉，也不能重复出现； (3)每个“面”有严格的固定位置； (4)“面”的选择以及位置的确定，应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点[2] 面分类的主要优点是分类结构上具有较大的柔性，即分类体系中任何一个”面”内类目的变动，不会影响其它”面”，而且可以对”面”进行增删。再有，”面”的分类结构可根据任意”面”的组合方式进行检索，这有利于计算机的信息处理。 面分类的主要缺点是不能充分利用编码空间。例如，在上面的服装分类中，纯毛男式连衣裙的搭配是毫无意义的，在实际编制代码体系时，到底采用哪一种分类方法，要根据课题中需要解决的问题而定。有时，还可根据事物的特征，在一个分类体系中，同时运用线分类法和面分类法。
面分类法 面分类法也称平行分类法，它是把拟分类的商品集合总体。根据其本身固有的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将某个面中的一种类目与另一个面的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。面分类法具有类目可以较大量地扩充、结构弹性好、不必预先确定好最后的分组、适用于计算机管理等优点，但也存在不能充分利用容量、组配结构太复杂、不便于手工处理等缺点。 面分类法则将整形码分为若干码段，一个码段定义事物的一重意义，需要定义多重意义就可以采用多个码段。这种代码的数值当然也可以在数轴上找到表达，然而，一根数轴却只能约束一重意义上父类与子类的从属关系，多重意义的约束就要用多根数轴来实现，也就是说一个码段对应一根数轴。面分类是若干个线分类的合成。 基于这一理解，线分类法应该属于1维分类法，面分类法则为2维或多维的分类法。 现实生活中，面分类法的应用可谓广泛，以大家熟悉的15位的身份证号码为例：第一段(前6位)
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。
信息组织试题及参考答案
信息组织试题库一、名词解释 1．情报检索语言 2．信息揭示 3．仿分 4．倒排文档 5．八分法 6．信息描述 7．层累制 8．分类 9．UDC 10. 信息组织 11. 信息标引 12. XML 13. 关键词法 14. 词族索引 15. 等级体系分类法 16. 语法信息组织法 17. 模糊检索 18. 多元搜索引擎 19. EI Village 20. 超媒体存取 21. 虚拟图书馆 22. 文献分类 23.MARC 24. SGML 25. 文献标引 26. 主题词法 27. ISBDs 28. 顺排文档 29. 引证关系组织法 30. 双位制（百分法） 31. 信息存储 32. 双关索引 33. 范畴索引 34. 组配分类法 35. 语义信息组织法 36. 书次号 37. 文献检索 38. 超文本存取技术 39. 信息检索工具 40. 文献序号索引 41. 引文索引
42. 题内关键词索引 43. DIALOG 44. 基本索引字段 45. KWOC Index 46.PB报告 47.分析标引 48.类 49.概念组配 50.主题词款目 51.部分标引 52.词族 53.族首词 54.超级组配 55.款目主题词 56.词间相容关系 57.基本部类 58.类系 59.标识 60.专类附表 61.情报检索 62.二次文献 63.报导性文摘 64.图书分类 65.题录 66.PRECIS 67.多向成族 68.主题法 69.标引 70.类名 71.类目 72.类目表 73.类列 74.基本大类 75.基本序列 76.简表 77.详表 78.复分表 79.通用附表 80.上位类下位类 81.同位类 82.交替类目 83.参见类目 84.标记制度 85.单纯号码
信息系统的结构与类型
第三章信息系统的结构概述 3.1 信息系统的结构概述 3.1.1信息系统的组成 基于现代信息技术的信息系统，作为现代社会组织的一个组成部分，是计算机硬件、软件、数据通信装置、数据存储设备、规章制度和有关人员的统一体，其目的是实现组织的整体目标，对与组织活动有关的信息进行系统、综合管理，以支持组织的变革与发展以及各级管理决策与各项业务活动。 信息系统的组成： 1、计算机硬件系统 2、计算机软件系统 3、数据及其存储介质 4、通信与计算机网络设施 5、非计算机系统的信息收集、处理设备 6、规章制度 7、工作人员 3.1.2信息系统结构的复杂性 1.用户需求的多样性 2.组织业务的复杂性 3.社会与组织环境复杂多变 4.技术手段的复杂性 3.2 信息处理概述 3.2.1信息处理技术 信息管理机构 外问题处理管 信息对话理部收集与信决 环息输策 境信息存储出系 统 作业系统 1．信息收集 信息的收集包括原始数据的收集、信息的分类、编码及向信息存贮系统与问题处理系统传送信息等过程。
收集的信息的准确性、完整性和及时性，直接关系到系统输出信息的质量以及管理与业 务活动水平。 在信息收集工作中，必须按照统一的规范对各种原始数据进行科学的、合理的分类和编码，以保证信息处理和传输的准确性与效率，便于信息系统各部分以及信息系统与其他系统 之间实现资源共享。 ２．信息存储 从逻辑上看，信息系统的信息存储子系统可以分成三大部分：数据库系统、模型库系统和知识库系统。 各种数学模型和方法逐步纳入到信息系统，为了使管理者与知识工作者和可以灵活地调用、补充、修改和建立支持管理决策与知识创新的各种模型与方法，有必要建立模型库及其管理系统，实现应用程序与模型的相对独立和模型资源共享。 ３．问题处理 问题处理是针对各级各类管理与业务问题的需要，进行信息查询、检索、分析、计算、 综合、提炼、优化、预测、评价等工作。 问题处理系统是信息系统的核心，是信息系统支持管理决策成败的关键所在。 ４．人机交互和信息传输出 输出的信息必须及时、准确、适用。 输出信息的形式清晰、内容简炼、明确、具体、易懂、便于执行、便于检查、安全保密 性好，对于实施决策至关重要。 信息系统是一个人－机系统。在信息处理上，人、机必须合理分工与密切配合，才能完成 信息处理，有效地支持管理与业务活动。因此，信息系统应具有较强的人─机交互功能。 ５．信息管理机构 信息管理机构具有以下职能: --负责制订和实施信息系统工作的各项规章、制度、标准、规范 --对整个系统的运行进行检查、监督，对各部分的工作进行协调 --对信息系统的开发、扩充进行规划、计划并组织实施 --对信息处理的软、硬件系统组织日常维护、修理与更新 3.2.2管理决策层次结构 现代社会组织特别是大中型企业的管理活动均具有层次结构，不同层次的管理活动的决策目标、信息需求、决策过程有着不同的特征。 一般企事业单位的管理活动分为三个层次：战略计划、管理控制与战术计划、作业计划和控制。这相应于战略决策、战术决策和运作决策三个决策层次。 为了有效地支持各级管理决策，信息系统在处理与管理活动有关的信息时可分为以下四 个层次 :
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
信息组织期末考试
一、名词解释（每题4分，共5题） 1、信息组织：根据信息检索的需要，利用一定的工具和技术将庞杂无序的信息系统化，有序化的过程。 2、信息检索：根据检索需要，利用一定的技术和手段并从检索系统中获取相应信息资源的过程。 3、信息揭示：也称信息标引，是对信息的主题内容，形式特征等的选择，概括和提炼描述的过程。 4、专指度：是指其语义的内涵与外延与信息主题的内容的切合程度 5、标引：是指对信息内容的描述。索引：是指为了方便查询信息而建立的一系列有效的规则。 6、集成法：信息组织的集成法是指在检索系统中采用具有多维信息组织的检索语言，或在同一情报检索系统中同时采用多种实现了兼容互换的检索语言。 7、分类标引：依据一定的分类语言，对信息资源的内容特征进行分析、判断、选择并赋予分类标识的过程。 8、谱系分类：是将检索语言按语系、语族、语支和语种体系划分的一种方法。 9、轮排转换：是将检索语句中的每个有意义的词依次排在检索入口，其他词保持相对位置的情况下的移动的一种形式转换。 10、分类主题一体化：是指在一个检索语言系统中，对他们的分类部分的术语，参照标识及索引实施统一的控制，使两者有机的融为一体，从而能够同时满足分类标引和主题标引的需要，发挥其最佳的整体效应。 二、填空题（每题2分，共10题） 1、常用的信息组织的方法有：分类组织法、主题组织法、集成组织法 2、《中图法》的复分表包括（通用复分表）和（专类复分表）两种。 3、信息组织常用的基本原理包括：语言学原理、系统论原理、知识组织原理、概念逻辑原理 4、对信息检索系统评价的两个重要指标是查全率和查准率 5、从文献标引所用标识是否规范区分，可将文献标引划分为受控标引、自由标引和混合标引三种形式。 6、主题词的概念等级关系主要指词与词之间的属种关系、整体与部分关系、包
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