技术监督的分类？

一、技术监督的分类？

技术监督可以分为产品监督和过程监督两大类。产品监督主要是针对产品的质量和性能进行检测和评估，确保产品符合标准和规定的要求。

过程监督则是针对生产过程中的各个环节进行监控和管理，以确保生产过程的合规性和稳定性。在实际应用中，技术监督还可以根据不同行业和领域的特点进行进一步细分，以满足不同领域的监督需求。

二、什么是电力技术监督？

电力技术监督就是对电力系统内部的发供电设备及其运行状况进行监测和管理，掌握其运行性能和变化规律，进而指导生产，并反馈到设计、制造部门，以提高产品质量。电力企业的技术监督开始于20世纪50年代初，源于前苏联，最初为对水、汽、油品质的化学监督及计量。10世纪50年代后期，随着高温、高压机组的发展又增加了金属监督。

三、电力电子技术分类？

电力技术和电子技术，其中电子技术又包括信息电子技术和电力电子技术。

电力电子技术分为电力电子器件制造技术和交流技术（整流，逆变，斩波，变频，变相等）两个分支。

一般工业：

交直流电机、电化学工业、冶金工业

交通运输：

电气化铁道、电动汽车、航空、航海

电力系统：

高压直流输电、柔性交流输电、无功补偿

电子装置电源：

为信息电子装置提供动力

家用电器：

“节能灯”、变频空调

其他：

UPS、 航天飞行器、新能源、发电装置

四、监督分类非监督分类区别？

监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;非监督分类不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总体来说,监督分类的效果要优于非监督分类.

五、监督分类和非监督分类方法比较？

监督分类是基于对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验的知识，即已经知道它所对应的地物类别；非监督分类是遥感图像地物的属性不具有先验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别来进行“盲目分类”，事后再对已分出各类的地物属性进行确认的过程。

六、电力电子技术分类有哪些？

电力电子技术分为电力电子器件制造技术和交流技术（整流，逆变，斩波，变频，变相等）两个分支。

一般工业：

交直流电机、电化学工业、冶金工业

交通运输：

电气化铁道、电动汽车、航空、航海

电力系统：

高压直流输电、柔性交流输电、无功补偿

电子装置电源：

为信息电子装置提供动力

家用电器：

“节能灯”、变频空调

七、非监督分类和监督分类有何不同？

监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。

监督分类：又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。

非监督分类：以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。

八、arcgis监督分类和非监督分类优缺点？

监督分类的主要优点如下：

可根据应用目的和区域，充分利用先验知识，有选择地决定分类类别，避免出现不必要的类别；可控制训练样本的选择；可通过反复检验训练样本，来提高分类精度，避免分类严重错误；避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类。

缺点如下：其分类系统的确定、训练样本的选择，均人为主观因素较强，分析者定义的类别有可能并不是图像中存在的自然类别，导致各类别间可能出现重叠；分析者所选择的训练样本也可能并不代表图像中的真实情形。

九、公司文件如何归类，管理文件、技术文件、外来技术文件。怎么分类啊？

管理文件指程序文件或由其引出的，或为支持体系顺利实施制定的相关规章、制度、规定等。

技术文件：含作业指导书、检验规范/标准、工艺标准、物料清单、对照表/指标、图纸、控制计划、过程失效模式潜在原因分析、设计失效模式潜在原因分析、工程变更通知单、产品规格书等。

外来文件：含国际/国家法律法规/标准、客户标准/要求、供应商文件、政府公文及相关文件等。

十、envi监督分类步骤？

1. 收集原始数据：收集所有需要分类的数据，例如图像或文本等。

2. 数据预处理：对原始数据进行处理，包括数据清洗、标准化、归一化等。

3. 特征选择：从收集到的数据中选取最具代表性的特征，以提高分类的准确性。

4. 数据拆分：将原始数据拆分成训练集和测试集，训练集用于模型构建和参数调整，测试集用于检测模型的性能。

5. 模型选择和构建：选择合适的分类模型，并使用训练集进行模型构建和参数调整。

6. 模型评估：使用测试集测试训练好的模型，计算模型的准确率和误差率等指标，以评估其性能。

7. 模型调整和优化：根据模型评估结果，对模型进行调整和优化，提高分类准确率。

8. 模型应用：将训练好的模型应用到实际数据中，进行分类预测。