监督分类中常用的具体分类方法

监督分类中常用的具体分类法包括：

最小距离分类法（minimum distance classifier）：

最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。

多级切割分类法（multi-level slice classifier）：

是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类法。通过分割得到的多维长体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长体的值域进行外判断而完成各象元的分类。这种法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有的类型，

在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。

多级分割法分类便于直观理解如分割特征空间，以及待分类像元如与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。

最大似然分类法(maximum likelihood classifier)：

最大似然分类法是经常使用的监督分类法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、差以及协差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。

最大似然分类法在多类别分类时，常采用统计学法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分象元的归属

概率（似然度）。这里，归属概率（似然度）是指：对于待分象元x，它从属于分类类别k的（后验）概率。

设从类别k中观测到x的条件概率为P(x|k)，则归属概率Lk 可表示为如下形式的判别函数：

式中P(k)为类别k的先验概率，它可以通过训练区来决定。此外，由于上式中分母和类别无关，在类别间比较的时候可以忽略。

最大似然分类必须知道总体的概率密度函数P(x|k)。由于假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布(对一些非正态分布可以通过数学法化为正态问题来处理)，因此通常可以假设总体的概率密率函数为多维正态分布，通过训练区，按最大似然度测定其平均值及差、协差。此时，像元X归为类别k的归属概率Lk表示如下（这里省略了和类别无关的数据项）。

(6-9)式中：n:特征空间的维数；

P(k)：类别k的先验概率；

Lk(x)：像元X归并到类别k的归属概率；

X：像元向量；

μk类别k的平均向量(n维列向量)；

det：矩阵A的行列式

∑k：类别k的差、协差矩(n×n矩阵).

这里注意:各个类别的训练数据至少要为特征维数的2到3倍以上这样才能测定具有较高精度的均值及差、协差；如果2个以上的波段相关性强，那么差协差矩阵的逆矩阵可能不存在，或非常不稳定，在训练样本几乎都取相同值的均质性数据组时这种情况也会出现。此时，最好采用主成分变换，把维数压缩成仅剩下相互独立的波段，然后再求差协差矩阵；当总体分布不符合正态分布时，不适于采用正态分布的假设为基础的最大似然分类法。

当各类别的差、协差矩阵相等时，归属概率变成线性判别函数，如果类别的先验概率也相同，此时是根据欧氏距离建立的的线性判别函数，特别当协差矩阵取为单位矩阵时，最大似然判别函数退化为采用欧氏距离建立的最小距离判别法。

监督分类流程图（Erdas环境）

在专业遥感图像处理软件Erdas环境下，监督分类的流程图可以表示如下：

图2-1监督分类流程图

监督分类注意事项

（1）分类应从下往上，即每一地类应先细分为若干小类，然后再依需要自下而上合并成大类。

（2）每一类的训练区文件aoi与特征文件sig应该一一对应，即每一类对应的训练区和特征文件都应该保存为一个单独的文件，以便在调整训练区的时候进行修改。

（3）精度检验后若精度不符合要求，需要重新调整训练区，再次分类，直到精度满足要求为止。

监督分类过程示例

1．图2-2为某地TM遥感影像，432波段假彩色合成。

图2-2TM影像（432波段合成）

2．确定分类类别

通过色调、纹理等图像特征，确定该区域分类类别为水体，植被和滩涂。各类分类特征如表2-1所示。

表2-1分类特征

3．为每一类选择训练区及特征文件

（1）AOI操作工具简介

在Viewer窗口中选择“AOI”→

“Tools…”，调出AOI（Area Of Interest，

感兴趣区）浮动工具栏（如图2-3所示）。

图2-3AOI浮动

工具栏其中较为常用的工具按钮为：

（2）特征文件操作工具简介

特征文件从AOI区域中获得。使用“Erdas”→“Classifier”→“Signature Editor”，调出特征文件编辑器，如图2-4所示。

图2-4特征文件编辑器

其中较为常用的工具为：

打开一个特征文件。新建一个特征文件/打开新的特征文件编辑器。

添加选中的AOI的特征到特征文件中。使用选中的AOI 特征替换当前特征。

合并选中的特征文件中的特征到一个特征。

一般建立特征文件的步骤是，在Viewer窗口中使用AOI工具勾画感兴趣区，使用

把该AOI区域中的特征添加到特征

文件中。也可以选中多个AOI批量添加到特征文件中。（2）为各类别建立训练区文件和特征文件。

把遥感影像放大到像元级，选择矩形AOI选择工具，根据建立的判读标识，在遥感影像上选择AOI区图2-5 图2-6

域，然后使用依次添加特征到特征文件中。（注：作为示例，本例选择3个AOI区域，且没有细分小类。）选择完成的AOI区域和特征文件如图2-5和图

2-6所示。

分别保存为“水体.aoi”和“水体.sig”。

在Viewer窗口中使用去除已经保存完毕的AOI 图层，重新选择其他类别的训练区，并建立新的特征文件。分别保存为“植被.aoi”和“植

被.sig”；“滩涂.aoi”

和“滩涂.sig”。

（3）合并特征文件

在各个类别的特征文件建立完毕后，需要合并成为一个总体特征文件。

新建一个特征文件编辑器，选择打开保存的“水体.sig”文件。注意选择“Append”（添加）把特征文件添加进来，而非“Replace”（替换）。如图2-7所示。

图2-7添加特征文件

把水体特征文件添加进来之后，全部选中所有的特征，如图2-8所示。

图2-8选中所有特征

使用工具，把选中的水体的所有特征合并为一个总体的水体特征，右单击“Class#”列表，选择“Delete Selection”删除原有特征如图2-9所示。

图2-9删除原有特征

重命名总体水体特征的“Signature Name”为“水体”。如图2-10所示。

图2-10总体水体特征

如此添加其他两类进入，并合并成各自的总体特征，分别命名为“植被”、“滩涂”。并更改Value值为1，2，3，并另存为（Save As）“结果特征文件.sig”如图2-11所示。

图2-11结果特征文件

（4）分类

选择“Erdas”→“Classifier”→“Supervised Classification”，在分类设置对话框中如图2-12设置。

图2-12监督分类设置

在该对话框中，使用输入待分类的图像“subset.img”、分类特征文件“结果特征文件.sig”并指定分类结果的保存路径及名称，如“分类结果.img”。分类法选择“Maximum Likelihood”（最大似然），其余可以默认。

点击“OK”，系统将对原始影像依据指定的特征文件进行分类。运算完毕界面如图2-13示。

图2-13运算完成

（5）分类结果

分类的结果如图2-14所示。

图2-14分类结果

为了更好的表达分类结果，可以使用Viewer窗口中的“Raster”→“Attributes”，更改“水体”和“植被”的显示颜色为蓝色（RGB为0 0 1）和绿色（RGB为0 1 0），如图2-15示。

图2-15调整颜色

调整颜色后的分类结果如图2-16所示。

精度检验

①同时打开原始影像和分类结果图，在任一幅图中单击右键，在弹出的菜单中选择“Geo. Link/Unlink”，然后在另一幅图中单击左键，关联两幅影像。

②使用“Erdas”→“Classifier”→“Accuracy Assessment…”，调出精度检验设置窗口。

图2-17精度检验窗口

③使用该窗口中“File”→“Open”，打开原始影像“Subset.img”，调入存。

④使用“View”→“Select Viewer”，选择已经打开的分类图，用以显示将要读取的点位信息。

⑤读入GPS测量的点。

格式为标准的txt文本。

文件格式化为3列，第一列存储x坐标，第二列存储y坐标，第三列存储类别代码（即分类时指定的Value值）。如本例中存储的GPS点文件如表2-3所示

表2-3 GPS点位

491355.86 4486746.25 2

489080.29 4483606.73 3

487074.70 4483120.75 2

文件中存储的坐标投影应与影像投影完全一致，如本例中影像投影为UTM/Clark1866 N50。

使用“Edit”→“Import User-defined Points”，读入GPS点位文件。选项如图2-18所示。

图2-18导入选项

读取的结果如图2-19所示。

图2-19导入结果

⑥输入各点位分类类别

使用“Viewer”→“Show All”，把读入的GPS点位在分类图中全部显示出来，逐一对照，在Reference列中输入分类影像的类别代码图2-20。

预测方法的分类

预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

分类培训计划示例

分类培训计划示例 1、企业分层培训 高层管理者培训的内容 □宏观经济环境和趋势分析□各级政府的各级政策法规 □行业状况□市场发展与前景 □新兴科技和产业 经营思想的探讨 □经营哲学□管理模式 □企业宗旨□组织文化 企业发展战略研究 □如何造就企业的核心竞争力□战略思维和计划 □内部资源分析□外部机会与挑战分析 □企业产品发展策略□多角化、一体化经营策略 □组织扩X策略 组织设计和用人 □激励理论与实践□内部授权与责任中心□劳资关系 □人才开发和接班人计划□组织的人性化 □管理的多元化□未来组织的发展趋势 控制和影响 □权力结构的建立和维持□有效的控制机构 □管理信息系统和电子商务系统的引入 企业现代管理技术 □战略管理技术□综合规划技术 □预测决策技术□人力资源管理技术 □财务管理技术□生产作业管理技术 □物资管理技术□质量管理技术 □信息管理技术 个人能力和休养的提升 □企业家精神□个人权威和影响力 □人格魅力□现代管理思想 □领导艺术 中层管理者培训的内容 □企业年度计划和自己应起的作用□企业计划管理方案和实现目标技巧□企业组织结构与决策的流程□专业技术知识的提高 □如何创造性的解决经营过程中的具体问题□环境诊断方法与工具 □市场分析，顾客研究，同行情报□经营核算的基本知识 □如何设定目标□如何编排进程 □如何编排预算□如何做好预算

□如何建立组织结构体系□如何协调 □如何启发□如何激励 □如何制订政策□如何制订程序 □如何组织□如何有效授权 □如何领导□如何做决定 □如何指导和培养下属□如何控制 □如何编排进度报告□如何纠正工作偏差 □现代综合管理技术□管理信息系统 □可行性分析□企业诊断 □风险管理□零基管理 □全面素质管理□过程创新 □压力和时间管理□组织绩效测量 □沟通技能和信息传播技能□通过他人来管理 □如何从团队中获得意见和建议□学习型组织的建立 □如何管理不同类型的人□工作协调和部门间协作 □劳资关系处理□情景领导理论 □如何从变革中学习□对困境的管理 □如何建立工作标准□如何评估工作成果 □如何进行变革□系统分析 □技术经济分析□价值工程 □无缺陷计划□目标管理 □计量管理□参与管理 □个人职业生涯规划□项目和政策管理 □工作绩效突破和改善□人际关系和公共关系学 □作为指导者的经理□施加影响的技巧 □如何管理有问题的人□有效的冲突管理 □领导行为理论□领导方式评估 □危机处理程序 基层管理者培训的内容 □企业总体经营计划和分计划□监工的任务、责任和权限□合理化建议的组织和产生方法□工作标准化 □人际关系和工作方法□会议组织和控制 □全面质量管理和实施□员工考核和激励 □企业规章制度 管理工作的实施 □企业现有问题□产业和同行的信息 □如何进行生产组织□如何进行人员调配 □如何进行成本管理□如何进行进度管理 □如何进行安全管理□如何对部下进行评估和奖惩□如何进行革新和发明□操作和流程改进 □问题处理训练□企业的业务管理 □业务知识和实际操作□如何发掘、分析、解决问题

ENVI监督分类步骤

ENVI监督分类 监督分类用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别聚集像元。训练样本类别是像元的集合或单一波谱。在分类过程中，可以选择它们作为代表区域或分类素材。 监督分类的步骤：类别定义/特征判别——样本选择——分类器选择——影像分类——分类后处理——结果验证 数据：以Landsat TM为数据源，影像can_tmr.img 处理过程： 一、样本选择：打开影像can_tmr.img后543波段显示，目视判断一下这个影像中地物大概分几类，可定义偏暗红色的为裸地，鲜绿色的为耕地，深绿色的为林地，白色的为沙地，沙地与林地之间的绿色的为草地，黑色的为阴影与水体定义为其他。在主影像窗口菜单中点overlay----region of interests, ROI tool窗口就打开了，window 的方式点击zoom窗口，先定义一类ROI：裸地

在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。

划完裸地后，点击new region，定义新的种类，沙地、林地、草地、其他的定义和画法都同裸地一样。得到如下结果： 二、验证样本：在ROI tool对话框菜单点击options—compute ROI separability 计算ROI 可分离性，这是一种定量的方式来验证样本的方法。还有一种定性的来验证样本的方法是N维可视化方法。

选择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK

点击把六组样本都选择，点击OK。出现如下报告： 红笔圈画区域数字代表两类样本的相近性，数字越大代表越不相近，两类样本越不好区分。后面每一栏>1.8最好，所以我们需要修改林地和草地。激活草地（表格中草地前面带星号），点击Goto，进行逐一删除后重新画样本。下图是我修改后进行计算ROI可分离性后的结果，每项都>1.8，合格。

常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法

常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法 蔬菜作物种类繁多，据统计，世界范围内的蔬菜共有200多种，在同一种类中，还有许多变种，每一变种中又有许多品种。为了便于研究和学习，就需要对这些蔬菜进行系统的分类。常用蔬菜分类方法有三种，即植物学分类法、食用器官分类法和农业生物学分类法。 常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法 一、植物学分类法 依照植物自然进化系统，按照科、属、种和变种进行分类的方法。我国普遍栽培的蔬菜，除食用菌外，分别属于种子植物门双子叶植物纲和单子叶植物纲的不同科。采用植物学分类可以明确科、属、种间在形态、生理上的关系，以及遗传学、系统进化上的亲缘关系，对于蔬菜的轮作倒茬、病虫害防治、种子繁育和栽培管理等有较好的指导作用。常见蔬菜按科分类如下: (一)单子叶植物 1、禾本科(Gramineae)毛竹笋、麻竹、菜玉米、茭白。 2、百合科(Liliaceae)黄花菜、芦笋、卷丹百合、洋葱、韭葱、大蒜、南欧葱(大头葱)、大葱、分葱、韭菜、薤。 3、天南星科(Araceae)芋、魔芋。 4、薯蓣科(Dioscoreaceae)普通山药、田薯(大薯)。 5、姜科(Zingiberaceae)生姜。 (二)双子叶植物

1、藜科(Chenopodiaceae)根菾菜(叶菾菜)、菠菜。 2、落葵科(Basellaceae)红落葵、白落葵。 3、苋科(Amaranthaceae)苋菜。 4、睡莲科(Nymphaeaceae)莲藕、芡实。 5、十字花科(Cruciferae)萝卜、芜菁、芜菁甘蓝、芥蓝、结球甘蓝、抱子甘蓝、羽衣甘蓝、花椰菜、青花菜、球茎甘蓝、小白菜、结球白菜、叶用芥菜、茎用芥菜、芽用芥菜、根用芥菜、辣根、豆瓣菜、荠菜。 6、豆科(Leguminosae)豆薯、菜豆、豌豆、蚕豆、豇豆、菜用大豆、扁豆、刀豆、矮刀豆、苜蓿。 7、伞形科(Umbelliferae)芹菜、根芹、水芹、芫荽、胡萝卜、小茴香、美国防风。 8、旋花科(Convolvulaceae)蕹菜。 9、唇形科(Labiatae)薄荷、荆芥、罗勒、草石蚕。 10、茄科(Solanaceae)马铃薯、茄子、番茄、辣椒、香艳茄、酸浆。 11、葫芦科(Cucurbitaceae)黄瓜、甜瓜、南瓜(中国南瓜)、笋瓜(印度南瓜)、西葫芦(美洲南瓜)、西瓜、冬瓜、瓠瓜(葫芦)、普通丝瓜(有棱丝瓜)、苦瓜、佛手瓜、蛇瓜。 12、菊科(Compositae)莴苣(莴笋、长叶莴苣、皱叶莴苣、结球莴苣)、茼蒿、菊芋、苦苣、紫背天葵、牛蒡、朝鲜蓟。 13、锦葵科(Malvaceae)黄秋葵、冬寒菜。 14、楝科(Meliaceae)香椿。

培训的分类与方法

培训的分类与方法 组名：我们（We） 组员：黄静、袁梅、龚博、张娜 吕燕萍、左安辉 培训的分类 （一）：以培训地点分 1、企业内培训 在企业的培训部或部门的统一安排下, 利用企业内设的培训教室, 在工作时间外

利用企业的生产设备、仪器所进行的培训活动称为企业内培训。培训员可由专职教员担任或外请。 2．企业外培训 培训的地点不在自己企业内，而是委托社会培训机构代理, 或选送职工至企业 外接受培训。各企业可以充分利用有关院校的教育资源开展企业外培训, 也可利用社会上的专题讲座和报告会、参观考察等活动作为企业外培训的项目，培训时间可根据需要采用全日式、间日式或兼时式。 3．在岗培训 在岗培训也是企业内部培训的方式之一, 其特点在于受训职工不离开工作岗位, 或以目前担任的工作为媒体而接受训练。培训方式有多种，例如接受主管经理、督导员、领班或同事的业务指导，出席有关会议、见习或代理工作、工作轮换等均属在岗培训。 （二）：以培训对象的层次分 1．督导管理层 督导管理人员是企业的中坚力量, 包括部门经理以下的各级管理人员, 如班组长。这一层次人员在企业管理中起举足轻重的作用。对督导管理人员的培训重点是管理概念与能力的培训, 专业知识的深化培训以及如何处理人际关系等实务技巧。 2．决策管理层 高级管理人员是企业管理决策层的重要人物, 包括正、副总经理。作为企业管理中枢, 对决策管理层培训的内容主要是如何树立宏观经济观念、市场与竞争观念以及销售因素分析与营销策略制定、预算管理、成本控制和组织行为等一系列课题。 3．专业技术人员及操作人员层企业各类专业技术人员和各技术工种实际操作人员的素质水平、技术熟练程度与工作态度直接影响整个企业产品水准与产品质量。对一般人员的培训目标应着眼于提高他们的整体素质, 即从专业知识、业务技能与工作态度三方面进行培训。 (三)：以培训时间的阶段分 1．在职培训 在职培训是指企业职工在工作场所以及在完成生产任务过程中所接受的培训。对职工的在职培训是职前培训的继续和发展，是从低水平或培训的初级阶段迈向中级阶段的重要方法与步骤。职前培训是为企业职工做好就业的准备，是每个职工加入企业的必经之路；而在职培训则是职前培训的深化过程，持续的时间比职前培训要长。对一个注重培训的企业来讲，在职培训会始终贯穿每一个职工就业的全过程。在职培训按性质与目的不同可分为下列各类： (1) 补充学能培训：指各企业对所属职工做现任工作所需要的学识技能中的欠缺部分，经由训练予以补足，使其能胜任现职工作和提高效率。参加此种训练的人都是现职职工，按其主要训练课程的不同，又可分为技术培训、学识技能培训、行政管理培训等。

常用的六大企业管理方法

常用的六大企业管理方法 “抽屉式”管理 “抽屉式”管理，现代管理也称之为“职务分析”。当今一些经济发达国家的大中型企业都非常重视“抽屉式”管理和职位分类，并且都在“抽屉式”管理的基础上，不同程度地建立了职位分类制度。“抽屉式”管理形容在每个管理人员办公桌的抽屉里都有一个明确的职务工作规范，在管理工作中，既不能有职无权，也不能有责无权，更不能有权无责，必须职、责、权、利相互结合。 企业进行“抽屉式”管理五个步骤: 第一步，建立一个由企业各个部门组成的职务分析小组。 第二步，正确处理企业内部集权与分权的关系。 第三步，围绕企业的总体目标，层层分解，逐级落实职责权限范围。 第四步，编写“职务说明”、“职务规格”，制定出对每个职务工作的要求准则。 第五步，必须考虑到考核制度与奖惩制度相结合。 “危机式”管理 随着全球经济竞争日趋激烈，世界著名大企业中有相当一部分进入维持和衰退阶段，为改变状况，美国企业较为重视推行“危机式”生产管理，掀起了一股“末日管理”的浪潮。 美国企业界认为，如果一位经营者不能很好地与员工沟通，不能向他的员工表明危机确实存在，那么，他很快就会失去信誉，因而也会失去效率和效益。美国技术公司总裁威廉·伟思看到，全世界已变成一个竞争的战场，全球电信业正在变革中发挥重要作用。因此，他起用两名大胆改革的高级管理人员为副董事长，免去5名倾向于循序渐进改革的高级人员职务，在职工中广泛宣传某些企业由于忽视产品质量、成本上升导致失去用户的危机。他要全体员工知道，如果技术公司不把产品质量、生产成本及用户时刻放在突出位置，公司的末日就会来临。 “一分钟”管理 目前，西方许多企业采用了“一分钟”管理法则，并取得了显著成效。具体内容为:一分钟目标、一分钟赞美及一分钟惩罚。所谓一分钟目标，就是企业中的每个人都将自己的主要目标和职责明确地记在一张纸上。每个目标及其检验标准应该在250个字内表达清楚，在一分钟内就能读完。这样，便于每个人明确认识自己为何而干、怎样去干，并且据此定期检查自己的工作。 一分钟赞美，就是人力资源激励。具体做法是企业的经理经常花费不长的时间，在职员所做的事情中挑出正确的部分加以赞美。这样可以促使每位职员明确自己所做的事情，更加

监督分类和非监督分类

影像的分类可分为监督与非监督分类。监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。 有以下内容组成： ? ? ●非监督分类 ? ? ●监督分类 ? ? ●分类后处理 非监督分类 非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的 非监督分类一般包括以下6个步骤： 图1 非监督分类操作流程

1、影像分析 大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。 本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。 2、分类器选择 目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI包括 了ISODATA和K-Mean方法。 ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。 3、影像分类 打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。这里选择IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。 这里主要设置类别数目（Number of Classes）为5-15、迭代次数（Maximum Iteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。

监管分类中常用的具体分类方法

监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法（minimum distance classifier）：最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。 多级切割分类法（multi-level slice classifier）： 是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有

的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。 多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。 最大似然分类法(maximum likelihood classifier)：最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。 最大似然分类法在多类别分类时，常采用统计学方法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分象元的归

培训的3种类型和23种方式

细述培训的3种类型和23种方式 企业培训是企业人力资源管理与开发的重要组成部分和关键职能，是非企业人力资源资产增值的重要方法，也是企业效益提高的重要途径，其培训类型从总体上可以分为如下三种：公司内部老师的内部培训、公司外部老师的内部培训、参加外部企业举行的公开培训。 一．公司内部老师的内部培训 此方法是在企业内的管理人员作为培训人或人事培训部门设专职的内部培训师，有两种做法，一种是内部的管理人员作为主讲人且根据企业内部的培训资料对员工进行培训，不是专职的培训人员，但根据实际情况可以外派参加外部培训课程，要根据其岗位的具体需要而设定；另一种是由专职内部培训师去外面听各种公开课，然后回到企业将所学知识“转授”给企业内部人员。 二．公司外部老师的内部培训 企业一般从外面聘请有实战经验的老师进行内部培训。这样做的好处是可以针对影响公司绩效的迫切问题量身定做。“他山之石，可以攻玉”，外聘老师可以给企业带来解决问题的新思维、新方法。而且企业内训的形式可以讨论企业的保密性敏感问题、互动性强、训练强度高、技能提升快，目前越来越受到企业的欢迎。“外来的和尚会念经”，有的企业领导“借”外部讲师之口传达自己的敏感理念，会有不一样的效果。 三．参加外部企业举行的公开培训 一些企业管理顾问公司推出面向广大企业的公开课，场面极其火爆，当然，企业就要根据其需求选择好所需参加的课程项目是很关键的，参加外训的目的就是提高参与人今后的工作能力，同时企业也是为今后内训培养储备主讲人。 企业培训的方式是多种多样的，不同的形式适用于不同的个人、不同的问题。产生的效果、花费的成本也各不相同，你知道和用过下面的哪些培训方式呢？下面就让我们来看看当前的培训方式到底有哪些。 1、课堂演讲法 也称讲授法传统模式的培训方法。在企业培训中，经常开设的专题讲座就是采用讲授法进行的培训，适用于向群体学员介绍或传授某一个单一课题的内容。培训场地可选用教室、餐厅或会场，教学资料可以事先准备妥当，教学时间也容易由讲课者控制。这种方法要求授课者对课题有深刻的研究，并对学员的知识、兴趣及经历有所了解。重要技巧是要保留适当的时间进行培训员与受训人员之间的沟通，用问答形式获取学员对讲授内容的反馈。其次，授课者表达能力的发挥、视听设备的使用也是提高效果的有效的辅助手段。讲授法培训的优点是同时可实施于多名学员，不必耗费太多的时间与经费。其缺点是由于在表达上受到限制，因此受训人员不能主动参与培训，只能从讲授者的演讲中，做被动、有限度的思考与吸收。适宜于对本企业一种新政策或新制度的介绍与演讲、引进新设备或技术的普及讲座等理论性内容的培训。 2、操作示范法 职前实务训练中被广泛采用的一种方法，适用于较机械性的工种。操作示范法是部门专业技能训练的通用方法，一般由部门经理或管理员主持，由技术能手担任培训员，以现场向受训人员简单地讲授操作理论与技术规范，然后进行标准化的操作示范表演。学员则反复模仿实习，经过一段时间的训练，使操作逐渐熟练直至符合规范的程序与要求，达到运用自如的程度。培训员在现场作指导，随

设备分类分级管理办法

设备分类分级管理办法 为进一步推进设备的精细化管理，明确设备管理的责任目标，提高重点关键设备的受控力度，提高管理效率，制定本办法。 本办法主要对设备的分类分级管理进行了具体的要求，油田所有设备均应按本办法进行分类分级管理。 设备的分类 油田设备按A、B、C三类进行分类，分类的方法是根据该设备的重要性和对生产系统的影响。分类原则如下： (1)、A类设备是指该设备损坏后，对人员、生产系统、机组或其他重要设备的安全构成严重威胁或直接导致环境严重污染的设备。 (2)、B类设备是指该设备损坏或在自身和备用设备均失去作用的情况下，会直接导致机组的可用性、安全性、可靠性、经济性降低或导致环境污染的设备；本身价值昂贵且故障检修周期或备件采购(或制造)周期较长的设备。 (3)、C类设备是指不属于A类、B类的设备。 分类的方法:可采用直接指定法和公式判定法两种方法。 直接指定法:依据设备对油田生产影响的重要程度和设备价值直接进行指定。A类设备的确定应主要依据该方法，可参考附件 (《设备分类分级标准及范围》)。 公式判定法: 对单位所属的设备进行综合分析，按照规定的

项目进行打分评类。规定的项目包括：生产影响程度、价值大小、设备利用率、设备保有量、维修难度、检修频次、配件供应及关联风险（工艺、安全、环保）。B类、C类设备的划分应主要依据该办法。 具体评定方法如下: 采用百分制进行评定，通过评价，计算设备分值，总分值在７５分以上的设备评为Ａ类设备，4０～７５分为Ｂ类设备，4０分以下为Ｃ类设备。评定时依据下表项目和内容进行评定。 评定项目所占 分值 评定内容 评分 值 备注 合计100 生产影响程度25 对生产有直接影响且影响到停产，作用处于关键地位的评为16-25分；对生产没有直接影响且不影响到停产，作用处于一般地位的设备评为11-15分；辅助生产设备评为2-10分。 设备原值15 设备原值在１００万元以上评为11-15分；设备原值在５０万～１００万评为6-10分；５０万元以下评为2-5分。 设备利用率10 设备利用率在８５％以上评为6-１０分；设备利用率在５０％～８５％评为2-５分；设备利用率在５０％以下评为１分。 设备保有量 5 设备发生事故、故障后没有备用设备替代评为５分；有备用设备替代评为2分。 设备维修难度10 公司内没有专业维修队伍，外委维修评为１０分，厂内自己能够维修的评为５分。 设备维修频率10 设备维修频繁且维修费用高的评为6-１０分，设备维修一般的评为3-５分，设备维修很少且费用低的评为2分。 备品备件供应10 备件供应渠道不畅且制造周期长，处于″卖方市场″的评为6-10分；基本能满足生产的评为3-５分；其它评为2分。 关联风险15 对工艺、安全、环保影响较大的评为11-15分，一般影响的评为6-10分，很少影响的评为2-5分。

监督分类

实验十监督分类 实例与练习：某地区的遥感影像监督分类 背景：现有某地区TM影像，需要进行土地利用类型划分，并对分类结果进行评价。本例中使用监督分类的方法，实现土地利用类型的划分。 目的：通过练习，熟练掌握并理解监督分类的方法、评价方法的原理及实现过程，体会在具体应用中的适应性。 监督分类流程图： 监督分类过程 1 定义分类模板 （1）在viewer窗口中选择打开smtm.img，在raster options选择fit to frame

（2）单击classifer|classification|signature editor，打开分类模板编辑器（signature editor）（3）在viewer窗口中打开raster|tools，打开raster工具面板 （4）选择AOI多边形绘制按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝色区域，绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （5）在图像上继续选择深蓝色区域，再绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （6）用同样的方法加载9个深蓝色多边形AOI （7）在分类模板属性表中，依次单击这些AOI的class#字段下的分类编号（按住shift键），并单击，将所选中的模板合并成一个新的模板，则生成一个新的模板 （8）单击其signature name属性进入编辑状态，输入water，单击color属性，选择深蓝色 （9）在signature editor菜单条，单击edit|delete，删除合并前的模板 （10）在图像上继续选择多个砖红色区域AOI（farmland），赭色区域AOI（forest），绿色区域AOI（grass），浅蓝色区域AOI（resident） （11）单击signatureedit|file|save命令，打开保存对话框，确定是保存所有模板(all)，并保存分类模板文件的目录 2评价分类模板 （1）分类预警评价 ①选中water类别 ②在signature editor窗口，选择某类或者某几类模板，单击view|image alarm命令，打开 signature alarm对话框 ③选中indicate overlap复选框，设置同时属于两个及以上的像元叠加预警显示，点击色框 设置为黄色 ④点击edit parallelepiped limit|limit|set，设置计算方法（method）：minimum/maximum， 并选择使用的模板：current（当前模板） ⑤设置完成后，单击ok按钮，返回limits对话框，单击close按钮，返回signature alarm 对话框，单击Ok按钮执行分类预警评价，形成预警掩膜，单击close按钮，关闭signature alarm对话框

档案的整理方法

科技档案的整理方法 一般讲，基层档案部门对科技档案的整理，大体要经过分类、案卷组织与排列、编目几个环节。 一、分类。科技档案分类，就是根据科技档案的内容性质和形成特点，把一定范围的科技档案划分成不同的类别层次，从而形成具有一定从属关系和平行关系的不同等级的科技档案库藏系统。 1、分类的要求。搞好科技档案的分类，应注意以下几点： （1）科技档案的分类要遵循同一规则。在一个单位内部或一个专业系统，同一种科技档案的分类标准应该一致。 （2）科技档案分类要遵循效用规则。即科技档案分类要适应科技档案及其管理特点，追求分类的整体适用效果。也就是说，科技档案的分类，要符合档案形成专业和档案形成单位科技活动的性质和特点。 （3）科技档案分类要遵循排它规则。即同一级类目必须互相排斥而不能重合。（4）要编制一个合理和切实可行的科技档案分类方案。分类方案是进行科学分类的依据性文件，在编制科技档案分类方案时，要了解和掌握本单位科技档案的内容构成和形成特点，确定明确的分类标准和分类方法，设置科学、合理的类目体系，形成完整的科技档案分类方案。 2、分类的方法。基层档案部门对科技档案的分类，实际上是在分类方案的指导下进行的。科技档案的种类很多，因此可运用的分类标准或进行分类的方法也是较多的，大体上，科技档案实体分类基本是采用对象分类法和特征分类法两种方法。对象分类法就是以一个实物对象的设计、生产制造等活动形成的整套科技档案为单元进行分类的方法，其典型的形式是型号分类法、工程项目分类法和课题分类法。特征分类法就是以科技档案的内容特征为依据进行分类的方法，其典型的形式是专业特征分类法、时间特征分类法和地域特征分类法。（1）工程项目分类法。它适用于对基本建设工程档案的分类，就是在本单位全部基建档案范围内，以工程项目为分类单元，划分科技档案的类别。 （2）型号分类法。它适用于产品档案和设备档案的分类，就是以各个型号的产品或设备为分类单元，划分科技档案的类别。 （3）课题分类法。适用于对科研档案的分类，以各个独立的研究课题为分类单元，划分科技档案的类别。 （4）专业特征分类法。按照科技档案所反映的专业性质划分科研档案的类别。 （5）地域特征分类法。根据科技档案内容所反映的地域特征划分科技档案的类别。 （6）时间特征分类法。按科技档案内容所反映的时间特征划分科技档案的类别。 以上几种基本方法，在实际应用时，可根据具体情况，结合其中几种灵活运用。基本建设档案的分类，具体到不同单位和不同基建项目，其档案主要有性质——工程项目分类法、流域——工程项目分类法。产品档案的分类，由于产品种类繁多，各种产品代号也不尽相同，因此在型号分类法的基础上，派生出许多具体分类方法，比较常用的有使用性质——型号分类法、系列——型号分类法、年度——纱号分类法。设备档案的分类，根据组织形式和设备类型的不同，设备档案具体的分类主要有性质——型号分类法、工序——型号分类法。科研档案的分类方法主要有学科——课题分类法、专业——课题分类法。 二、案卷组织与排列 案卷是一组具有有机联系、价值相同、密级相同的科技文件的最小集合体。科技文件之间的联系是多方面的，因此组织案卷的方法也是多种多样的。一般情况下，组织案卷的方法应当与该类科技档案的分类方法相一致。常用的案卷组织方法有以下几种：按结构组织案卷、按

培训方法和技巧的类型

培训方法和技巧的类型 应用多种的培训方法与技巧不但可增进受训者的兴趣，而且也能增进培训效果，同时它也激励受训者的积极参与。一种培训方法就是一项策略或战术，用它来传授内容，使受训者可以实现预定的培训目标。在应用一种特定培训方法时，培训教师还需运用多种技巧以提高培训效果。 在培训过程中选择和应用合适的培训方法与技巧的目的有二个： ●提供一种特定的学习方式，帮助受训者掌握具体的培训内容。 ●促进受训者学习的兴趣和激发参与培训活动的意识，从而加强了学习。 这里介绍多种培训方法供你选用，最通用的方法有8种： (1)讲演/讲授运用多种培训技巧和交流手段，用口头传授的方式将知识传授给受训者。 (2)小组讨论将受训者分在若干个小组，进行某一内容的讨论。小组人数不定，但人数过多可能影响学习效果。 (3)演示演示完成某项任务的准确步骤，或展示已准确完成任务的实例。演示时可运用多种交际工具。 (4)阅读发给书面材料，让受训者通过阅读掌握新知识。 (5)练习让受训者去完成一培训活动的主题相关的作业。 (6)案例研究给受训者提供一个模拟的情景，指导他们依据情景作出决定或解决问题，案例研究可长可短。 (7)角色表演受训者在教学背景下表演实际生活的某一情节。 (8)现场参观/学习考察提供受训者去观察和交流某项正在解决的问题或需学会技能的机会。

讲演/讲授 讲演或讲授是最普遍应用的培训、教学方法，但效果可能不是最好。讲授是培训中最典型、最正规的传授知识的方式，让受训者聆听、观察，理解概念、原理或程序。在讲演/讲授技巧中通常多配以交流媒体工具，如书面资料、投影仪、幻灯片、录像带、电影、标本、展品、粉笔黑板和电脑等等。 讲演/讲授的优点: (1)你可把受训者集中在一起，集中同一教学内容，可完全控制内容及知识衔 接顺序。 (2)可在短时间内传授大量内容。 (3)易于控制进度和时间的分配。 (4)讲授是受训者熟悉的方法，易于被他们所接受。 (5)适用于大批的听众，只要他们能看到听到就行。 (6)在条件受限制的情况下，宜于使用讲授法。 讲演/授的缺点: (1)只能做到单方向的交流。 (2)受训者往往只能被动地学习。 (3)做精彩有效的演说很难。 (4)当讲述时间过长而受训者未有机会参与的情况下，会使培训变得索然无味。 (5)讲授法对性强的课题如掌握技能就不适宜。 (6)此法难以判断受训者是否掌握培训内容。 (7)比不上受训者积极参与情况下掌握的知识多。 无论其课题内容是什么，高质量高效的讲授应具备若干共同的特点。请仔细照检查你的讲授是否具备以下特点。 高效的讲授应具备的特点: (1)受训者明确了所讲授的意图和目的。 (2)你所讲的主题和语言能与受训者原有的知识相互联系。

员工分类方法及其分类管理

员工分类方法及其分类管理 企业与企业惟一区别就在于人力资源，人力资源与人力资源惟一区别就在于对员工管理方式。因此，当我们经常以“竞争对手拥有更优秀人才”来掩饰业绩差距时候，一定要深入思考“我们能否将一个平凡员工打造成优秀人才”？要打造出优秀人才，需要对员工进行科学分类和管理。 常规分类方法 ◎职能分类法 职能分类法是指把企业中所有职能依据工作性质、权责大小、难易程度以及所需资格条件顺序，先横后纵地归入不同等级，以此作为员工劳动报酬、任免及考评基本依据。该分类方法最大优点在于以“事”为中心，因此被大多数企业采用。 职能分类法下员工管理主要依据职能横向以及纵向分类标准。处于不同横向类别之中员工，其工作职责肯定有所不同。对不同职能进行科学横向划分以及在同一类别职能中进行科学绩效评估就成为职能分类法关键所在。 ◎品位分类法 品位分类法是将品(官阶，等级)和位(职位)作为分类评价基本要素，以员工所具有资格条件为主要依据，以职务或级别高低来确定待遇。品位分类法更多地应用于公共部门人力资源管理过程中，比如法国将其公务员分为A、B、C、D四类，具有严格等级特征；而德国则分为简单职务、中等职务、上等职务和高级职务。在业务比较单一、已经形成明显核心竞争力或者是组织结构比较简单企业以及企业内部某一特定部门，这种员工分类方法还是比较实用。比如以销售为主导业务企业，可以根据市场执行情况，分为总经理、区域市场经理、门市经理三个等级。品位分类法最大用途是提供人员考核、晋升、薪酬依据。但是以“人”为依据而不是以“事”为依据品位分类法，最终还是无法得到企业界普遍采用。因为，“事”作为企业有序运营根本，是无法严格地划分出等级。 ◎混合分类法 总体来说，职能分类法以及品位分类法是目前企事业单位中应用得比较多员工分类方法，也得到了实践认可。企业在人力资源管理实践中，更多是将职能和品位分类方法结合使用，前提是以职能分类法为主。这种混合分类法，在大规模、集团化运作企业中运用得尤其频繁。 市场价值导向分类方法 ◎基于人力资本视角分类法

员工分类方法及其分类管理

员工分类方法及其分类管理 企业与企业的惟一区别就在于人力资源，人力资源与人力资源的惟一区别就在于对员工的管理方式。因此，当我们经常以“竞争对手拥有更优秀的人才”来掩饰业绩差距的时候，一定要深入思考“我们能否将一个平凡的员工打造成优秀的人才”？要打造出优秀的人才，需要对员工进行科学的分类和管理。 常规分类方法 ◎职能分类法 职能分类法是指把企业中所有职能依据工作性质、权责大小、难易程度以及所需的资格条件的顺序，先横后纵地归入不同的等级，以此作为员工劳动报酬、任免及考评的基本依据。该分类方法的最大优点在于以“事”为中心，因此被大多数企业采用。 职能分类法下的员工管理主要依据职能的横向以及纵向分类标准。处于不同的横向类别之中的员工，其工作职责肯定有所不同。对不同职能进行科学的横向划分以及在同一类别的职能中进行科学的绩效评估就成为职能分类法的关键所在。 ◎品位分类法 品位分类法是将品(官阶，等级)和位(职位)作为分类评价的基本要素，以员工所具有的资格条件为主要依据，以职务或级别高低来确定待遇。品位分类法更多地应用于公共部门的人力资源管理过程中，比如法国将其公务员分为、、、四类，具有严格的等级特征；而德国则分为简单职务、中等职务、上等职务和高级职务。在业务比较单一、已经形成明显的核心竞争力或者是组织结构比较简单的企业以及企业内部某一特定部门，这种员工分类方法还是比较实用的。比如以销售为主导业务的企业，可以根据市场执行情况，分为总经理、区域市场经理、门市经理三个等级。品位分类法的最大用途是提供人员考核、晋升、薪酬的依据。但是以“人”为依据而不是以“事”为依据的品位分类法，最终还是无法得到企业界普遍采用。因为，“事”作为企业有序运营的根本，是无法严格地划分出等级的。 ◎混合分类法 总体来说，职能分类法以及品位分类法是目前企事业单位中应用得比较多的员工分类方法，也得到了实践的认可。企业在人力资源管理实践中，更多的是将职能和品位分类方法结合使用，前提是以职能分类法为主。这种混合分类法，在大规模、集团化运作的企业中运用得尤其频繁。 市场价值导向的分类方法 ◎基于人力资本视角的分类法

监督分类

五．监督分类和制图输出 1.添加文件：打开ENVI4.8主页面，单击File下拉菜单中的Open Image File。添加进来“融 合”。 2.添加形状文件：单击ENVI4.8主页面File下拉菜单中的Open Vector File，在弹出的Select Vector Filenames对话框中，选择“jiaozuo.shp”形状文件，单击打开。 3.再剪切：在弹出的Import Vector Files Param。。。对话框中单击OK即可。在弹出的对话 框中选中Layer：jiaozuo.shp，单击Load Selected。在弹出的小对话框（Load Vec.。。。)（加载到哪个图像）中选中Display #1，在弹出的对话框中不要操作。单击Available Vectors List（可用矢量列表)对话框中单击File下拉菜单下的Export Layers to Roi…（将图层导出到Roi），在弹出的对话框中选中“镶嵌”，单击OK。在弹出的Select Date File to associate with new ROIs对话框中选择Convert all records of an EVF layer to one ROI。。。 点击OK。返回操作原来的对话框（#1Vector Parameters：。。。）中，单击Apply。单击主页面Basic Tools下拉菜单下的Subset Data via ROIs （ROI日期文件子集），在弹出的对话框Select Input File to Subset via ROI中选中“镶嵌”，单击OK，在弹出的对话框中选中Select Input ROIs下面的文件,，选择Mask pixels outside of ROI？,后面的箭头，选择yes. 单击Choose选择文件保存路径，并命名“再剪切”打开。单击OK即可。 4.监督分类：打开“再剪切”影像，主页面File---Open Image File ，在Available Band 中以RGB打开，为真彩色，即地物的真实颜色。 5.选择监督分类样本（感兴趣区域）：在影像的工具栏中选择，Overlay---Region of interest， 在打开的#1 ROI Tool 工具栏中，以多边形的方式选择感兴趣区：ROI-Type----Polygon 在zoom窗口中进行选择，选择类别，水体，林地，农田1，农田2 ，居民地，未利用土地。查看分离程度，继续在ROI Tool 工具栏中，选择Option—compute ROI separability ，选择影像ok., 相关度大于1.8的说明分类较好。保存文件。 6.用最大似然法进行监督分类，主菜单栏中，Classification —Supervised—Maximum Likelihood，进入选择参数的对话框。Select all Item 阈值Probability Threshold一般在0~1之间。不需输出真实值。因为还要分类后处理，储存至memory. 7.分类后处理：①分类合并，在主菜单中Classification—post classification（分类比较法） —Sieve Classes（筛选）选择刚才分类好的，memory影像，改变Group Min Threshold 数值，由2改到8.即改变每类别最小像元值，保存文件，即要求交的分类结果图。②生成混淆矩阵主菜单中，Classification—post classification—confusion Matrix—Using Ground Truth ROIS.将所有类别都选上。保存混淆矩阵 8.合并同类：选择主页面Classification—post classification——combine classes在弹出的对 话框中“分类”，单击OK，在弹出的combine classes parameters对话框中select input class 一栏选择“农田1 ”在select output class一栏中选择农田2 ，单击add combination ,单击OK，在弹出的combine classes output 对话框中选择choose，选择保存路径和文件名“合并”，单击OK。 9.剪切“合并”：方法同步骤3.文件名保存为“剪切‘合并’”。 ARCGIS制图输出 1.利用ARCMAP输出遥感影像图：将“合并”修改文件名，加上文件类型.img。加载到 ARCMAP10.0中，同时加载jiaozuo-country.shp文件。 2.右击“合并”选择“属性”，在弹出的图层属性对话框中选择符号系统，将背景色改为 无色，设置拉伸方式和比例后单击确定。 3.右击jiaozuo-country.shp选择属性，在图层属性对话框中选择符号系统，类别-唯一值- 选择KML-FOLDER，去掉其他所有制前面的勾，添加所有制，把不需要的去掉，比如，