基于C5.0决策树算法的西北干旱区土地覆盖分类研究——以甘肃省武威市为例

西北干旱区面积广阔,由于土地利用类型多样,成因复杂,对环境变化敏感、变化过程快、幅度大、景观差异明显等特点,在影像上表现出的“同物异谱”现象明显 |利用常规目视解译、监督非监督分类、人工参与的决策树分类等方法在效率或精度等方面各有其缺陷。采用机器学习C5.0决策树算法,综合利用地物波谱、NDVI、TC、纹理等信息,根据样本数据自动挖掘分类规则并对整个研究区进行地物分类。机器学习的决策树可以挖掘出更多的分类规则,C5.0算法对采样数据的分布没有要求,可以处理离散和连续数据,生成的规则易于理解,分类精度高,可以满足西北干旱区大面积的土地利用/覆被变化制图的需要。     

基于LabVIEW的高压无功补偿上位机监控系统

本文介绍了一种基于LabVIEW的高压无功补偿监控系统。系统采用标准modbus通信规约进行数据交换;现场控制器将监测数据和开关量实时的传送到上位Pc机当中,上位机应用LabVIEW进行数据处理和显示;同时也可以对现场的无功补偿装置进行参数下设和投切电容器等操作。系统硬件结构简单,软件设计方便直观,具有高度的灵活性和扩展性。     

基于LabVIEW的电力系统监控与数据管理

本文介绍了一种应用labVIEW及其PCI系列数据采集卡和通信接口硬件完成的电力电子设备监控与数据管理系统,阐述其具体组成和实现方法,结合在本公司系统中的应用情况,最终得出结论,此监控系统具有高精度,高效率,抗电磁干扰等优越性能,十分适用于电力及工业自动化的现场应用。