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空间逐步寻优数据挖掘在遥感影像分类中的应用
被引:4
作者
:
韩玲
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
西北大学地质学系
韩玲
机构
:
[1]
西北大学地质学系
来源
:
长安大学学报(地球科学版)
|
2003年
/ 02期
关键词
:
空间逐步寻优数据挖掘;
遥感影像;
最大似然法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP751.1 [数字处理];
学科分类号
:
摘要
:
在遥感地学分析模型中,由于遥感信息模糊和不确定性的特点,其特征空间中的特征分布并不完全符合特定的高斯密度分布,而是分布形状各异,相互交错,用传统模型是很难获得特征的最优分布解的,而空间逐步寻优数据挖掘方法(SOMM)是在演化寻优理论的基础上,融合知识的参数化分布函数,来逐步分离特征空间,逐步降解的获得特征树状的层次结构。结合实例,用SOMM方法对遥感影像进行分类计算,并与传统的最大似然分类方法的分类结果进行了比较。
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页码:70 / 72
页数:3
相关论文
共 3 条
[1]
空间逐步寻优的数据挖掘法的多波段影像分类研究
[J].
骆剑承
论文数:
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0
机构:
中国科学院地理研究所
骆剑承
;
周成虎
论文数:
0
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0
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机构:
中国科学院地理研究所
周成虎
;
梁怡
论文数:
0
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0
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0
机构:
中国科学院地理研究所
梁怡
.
地球信息科学,
1999,
(01)
:52
-59
[2]
遥感信息模型.[M].马蔼乃著;.北京大学出版社.1997,
[3]
人工智能及其应用.[M].蔡自兴;徐光〓[编著];.清华大学出版社.1996,
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共 3 条
[1]
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[J].
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骆剑承
;
周成虎
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机构:
中国科学院地理研究所
周成虎
;
梁怡
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梁怡
.
地球信息科学,
1999,
(01)
:52
-59
[2]
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[3]
人工智能及其应用.[M].蔡自兴;徐光〓[编著];.清华大学出版社.1996,
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