简介：随着LBS（基于位置服务）的应用逐渐大众化，从现有LBS系统中提取更多、更准确的语义信息显得尤为重要。对LBS数据进行分析和研究，根据数据语义和用途将LBS数据分成三类：①领域数据；包括空间维和时间维等概念，即位置、定位、移动及时间等概念；②内容数据：描述LBS的特征内容；③应用数据：由LBS用户配置文件和相关服务描述组成。此分类法为构建LBS数据语义模型奠定基础，为LBS的数据表达、共享和交互提供可能。

简介：本文分析了现有各类短波监测数据,对存在的问题进行了说明,为了推进短波监测数据标准化,解决现有短波监测数据存在的问题,文中建立了短波监测数据模型并将短波监测数据作了分类,就各类短波监测数据的荻取方法作了总结说明。

简介：摘要：数据安全法提出“国家建立数据分类分级保护制度”，明确了数据分类分级是国家治理数据安全的重要制度。实行数据分类分级是保障数据安全的前提，也是数据安全治理过程中极为重要的一环。同时，数据分类分级的准确度更是后续数据保护策略部署的基础，故针对不同行业需要基于业务特点进行数据的分类和分级。本文基于法律法规及相关标准规范要求，结合某省级公安数据管理部门的业务需求，对公安数据分类分级方法进行探究，为其开展数据分类分级工作提供一些思路和建议。

简介：内容摘要：数据资源是新质生产力发展的基础，开发利用数据资源有效的路径是释放公共数据价值。厘定公共数据的范畴是明确数据授权运营的前提条件，不同类型的公共数据其数据权益不同。依据主体要素与内容要素双重标准可将公共数据区分为政务数据、公共非营利主体数据、公共营利主体数据和非公共营利主体数据四类。针对不同类型公共数据进行授权运营，平衡公共数据的营利性与公益性，推动数字产业生态进一步发展。

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：用过MicrosoftOfficeExcel的人都知道，数据透视表是一种交互式报表。可以快速分类汇总比较大量的数据，并可以随时选择其中页、行和列中的不同元素。以达到快速查看源数据的不同统计结果，同时还可以随意显示和打印出你所感兴趣区域的明细数据。在刚刚发布的永中集成Office2007中，也新增了数据透视表功能。

简介：无

简介：摘要：随着智能网联汽车技术的迅速发展，信息安全问题已经引起了业界的广泛重视。本文从相关法律、法规出发，分析了我国机动车数据安全管理中存在的问题并提出了相应的解决措施，为了构建一个健全的数据安全系统，本文就如何对数据的安全进行分类和分级，提供了一些有益的参考。

简介：摘要：在当今信息化时代，企业的数据资产越来越受到重视，特别是在数字经济的背景下，数据被认为是企业最重要的财富之一。然而，由于传统的会计制度缺乏对数据资产的有力规定，导致数据资产的会计分类和计量变得模糊不清，无法准确反映企业的价值。因此，探讨企业数据资产会计分类计量的相关问题显得尤为重要。

简介：摘要：随着企业财务数据规模不断扩大和复杂度增加，如何准确快速地识别和处理财务数据中的异常成为企业管理和决策的重要挑战。基于数据分类的企业财务数据异常判定方法通过挖掘数据内在规律和特征，利用机器学习和数据挖掘技术，帮助企业高效、精准地进行财务异常判定，从而有效降低经营风险，提升管理决策的可靠性。

简介：“十一五”期间，我国提出100处重要大遗址的保护工作。本工作基于大遗址保护数字化保护的具体需要，将大遗址进行分类，并将其与地理信息相关的数据进行编码，建立我国大遗址的地理数据编码标准，以期在大遗址保护中，对大遗址数据库建设和监测起到基础性支撑作用。

简介：基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量：单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵.目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度.对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复Wishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明：相对于常规数据组合分类,基于复Wishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。

简介：摘要：随着社会发展，经济水平的提升，带动了人们生活质量的提高，同时垃圾问题越来越重要。在生活垃圾中，大多数都属于可以被再利用的可再生资源。与此同时，各种类型的垃圾对环境造成的伤害也存在差异，它们必须被分别进行处理。因此，垃圾分类对推动循环经济、实现资源循环利用至关重要。

简介：摘要：据CNNC统计,在21世纪之初,全球的网页总数就已经达到10这样的天文数字。信息量的丰富大大地扩张了人们的视野,人们希望能够准确地、迅速地获取到自己需要的信息,自然语言处理技术已经成为了解决海量信息获取问题的强有力手段。然而,随着海量信息的剧增,其中的垃圾信息也大量增长,在“信息爆炸”的同时也出现了“垃圾信息爆炸”的局面。

简介：摘要：现阶段大数据产业的快速发展创造了极大的经济效益，大数据的出现推动了社会经济发展，但是随之而来的数据库安全问题也引起了学者对大数据信息安全问题的反思。大数据时代下的信息与隐私安全问题已经成为全球性重点关注的问题，为了能够更有效地避免数据安全问题发生，需要相关人员积极构建数据库安全保障体系。本文对数据库管理系统中数据异常体系化定义与分类进行分析，以供参考。

简介：文本挖掘的分类,2.4　文本分类系统,2.文本分类

简介：文本挖掘的分类,2.4　文本分类系统,2.文本分类

简介：文本挖掘的分类,2.4　文本分类系统,2.文本分类

简介：为解决传统的地质灾害分类方法中效率低下的现状，本文将模式分类中的相应方法引入到基于雷达数据分析的地质灾害分类算法中。利用PCA降维算法和KNN分类算法构建分类模型，之后利用现有雷达数据进行训练得出模型参数，最后将需要测试的数据集放入模型进行实验，经过测试发现模型处理速度明显提高，精度符合要求。

简介：摘要：数据分类是模式识别的一种，被大量应用在地质统计、语音识别、生物分类、搜索推荐等领域。化探数据具有极高的变异性和高度的非线性特征，对于非线性数据的分类问题，采用神经网络算法进行处理具备高效率、高准确度的优势。本文利用改进的BP神经网络算法建立BP神经网络模型，将训练好的BP神经网络预测未知类型的化探数据点。结果表明，应用该神经网络进行的分类对于有矿点、无矿点的识别获得了比较高的准确率。