在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

2.1 面向对象方法学概述 2.2 面向对象的概念 2.3 面向对象建模 2.4 对象模型 2.5 动态模型 2.6 功能模型 2.7 3种模型之间的关系 2.8 小结

第8章ADO对象 8.1ADO概述 82 Connection对象 8.3 Command对象 8.4 Recordset对象

10.1“零售商店管理信息系统”表对象属性设计 10.1.1“库存数据记录”表对象 10.1.2“柜存数据记录”表对象 10.1.3“销售数据记录”表对象 10.1.4“售货人员名单”、“收货人员名单”和“供货商名单”表

通过上述几节的学习,完成了“库存数据记录”和“柜存数据记录”两个数据表对象的设计。根据2.1节的分析,还应该创建并设计完成另外4个数据表对象:“销售数据记录”表、“供货商名单”表、“收货人员名单”表和“售货人员名单”表。 2.5.1“销售数据记录”表对象设计 2.5.2辅助数据表对象设计

第10章面向对象方法学引论 10.1传统方法学与面向对象方法比较 10.2面向对象的基本任务 10.3.面向对象基础概念 10.4本章小结

第七章面向对象程序设计 7.1类与对象 7.2设计类与对象 7.3事件与方法程序

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

对表中数据所进行的所有操作都在数据表视图 中进行。进入数据表视图的方法是:在数据库 设计视图的“表”对象选项卡上选中准备对其 数据进行操作的表对象,然后单击“打开”按 钮。 例如,在“零售商店管理信息系统”数据库设 计视图中,选定“库存数据记录”表对象,单 击“打开”按钮“”,即进入“库存数据记录” 表对象的数据表视图,如图3-1所示。图3-1中所 示数据可以作为需要添加到“库存数据记录” 表中数据的参考