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搜索资源列表

  1. erdas遥感图像处理

  2. erdas遥感图像处理的方法:如预处理、监督分类、非监督分类等。此内容为转载，如有侵权请通知更改！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：T361091035

  1. 非监督分类ISODATA算法的C++实现

  2. ISODATA算法是目前图像处理主流软件erdas、envi等，它们非监督分类最常采用的算法，分类效果好，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-20
    • 文件大小：371712
    • 提供者：lvchongjing

  1. 遥感影像监督分类与非监督分类的比较（pdf）

  2. 遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大体可以分为三种:一是基于图像灰度值的分类,二是基于图像纹理的分类,三是基于多源信息融合的 分类[9

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-14
    • 文件大小：188416
    • 提供者：forrestlc

  1. 基于无线传感器网络的行为识别与目标定位研究

  2. 传感器技术、无线通讯技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、微电子技术等领域的进步及相互结合，推动了无线传感器网络的快速发展。无线传感 器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界连接起来，改变了人类与环境的 交互方式，提供了利用逻辑信息来表述客观世界的一种有效的、便捷的方法。目 前，无线传感器网络已经广泛地应用于环境智能、环境监控、工业制造、交通运 输、军事工程等众多领域。 作为无线传感器网络的一个重要应用领域，环境智能泛指能感知到用户的存 在并为其提供智能化服务的电子环境和系统。环境智能的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：mykensington

  1. 遥感图像处理软件课程设计

  2. 课程设计做的遥感图像处理小软件 实现了变换监测、3种算法非监督分类、影像显示、直方图均衡化等。 希望对大家有用

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：ts1990421

  1. 中通2008—2012通信概预算编制系统_v4.0.6_Winxp_setup.

  2. 中通2008通信概预算编制系统简介 一、 概述： 本软件依据工业和信息化部二00八年五月二十日，工信部规[2008]75号文发布的《通信建设工程概算、预算编制办法》及相关费用定额编制。包含以下最新2008版《通信建设工程预算定额》及中国电信补充定额： a)《通信电源设备安装工程（第一册）》 b)《有线通信设备安装工程（第二册）》 c)《无线通信设备安装工程（第三册）》 d)《通信线路工程（第四册）》 e)《通信管道工程（第五册）》 f)《中国电信FTTx等补充定额（1）2009》 g)《中国电

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-03-26
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：chendaibin87

  1. 国外四大遥感软件影像分类过程及效果比较

  2. 用ERDAS、ENVI、ERMapper、PCI 软件进行监督分类和非监督分类过程及效果详细比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-03
    • 文件大小：215040
    • 提供者：hrbspider

  1. erdas非监督分类

  2. 图像分类简介（Introduction to classification） 土像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法，下面介绍这三种分类方法。

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：596992
    • 提供者：mengyiweiyang

  1. 太湖水资源调查报告

  2. 用ERDAS软件对太湖遥感图像进行监督、非监督分类处理，利用处理后的遥感图像对太湖水资源调查报告。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：junely1119

  1. envi5.0教程

  2. envi5.0基本功能及操作，主要包括几何校正、裁剪、镶嵌、监督分类、非监督分类及动态监测的详细操作过程。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bajieshuai

  1. 遥感图像分类（包含监督分类和非监督分类方法）

  2. 很有用的遥感图像分类 介绍的很详细 包含监督分类和非监督分类方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-03-31
    • 文件大小：404480
    • 提供者：badekai

  1. 基于半监督过采样非平衡学习的矿山微震信号识别

  2. 为准确实现冲击矿压灾害的预防预警,提出一种半监督过采样框架对煤矿微震数据进行模式识别,采用主成分分析、小波变换和Fisher判别对微震数据集样本的多个信号通道进行特征提取;并对提取到的特征数据进行半监督非平衡学习;最后训练分类器进行模式识别。通过在兖矿集团微震数据集进行试验,结果表明:针对微震数据的半监督过采样框架可以有效提高微震数据的识别准确率。与只进行过采样的方法相比,使用CPLE和SELF两种半监督学习的方法,在KNN、LR、FLD、RF、SVM和Adaboost这6个分类器上有5个分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743235

  1. 【通信工程师中级互联网技术-考试大纲】2018通信中级《互联网技术》考试大纲.pdf

  2. 【通信工程师中级互联网技术-考试大纲】2018通信中级《互联网技术》考试大纲.pdf2.考试科目设置 科目1:通信专业综合能力(中级) 科目2:通信专业实务互联网技术 考试范围及要求 科目1:通信专业综合能力(中级) 1.通信职业道德 1职业道德概述 (1)了解职业道德的含义和特点。 (2)掌握职业道德基本范畴所包含的具体内容。 2科技人员职业道德 (1)了解科技职业道德的特征、科技人员职业道德的 内涵。 (2)掌握科技人员职业道德的基本要求。 3通信科技人员职业道德 (1)了解通信科技人员职业

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：ownskin

  1. 高光谱遥感影像分类方法综述.pdf

  2. 主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略 划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类。单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些 分类方法，包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法)、基于光谱相似性度量 的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-09-01
    • 文件大小：325632
    • 提供者：cmmjava

  1. GJB质量大纲、质量计划(模板)老师提供.pdf

  2. GJB质量大纲、质量计划(模板)老师提供，文编编写模板，详细齐全。依据。 4.9.2设计分析 按通用化、系列化、组合化的设计原则,对性能、质量、可靠性、贵用、进 度、风险等因素进行综合权衡,开展优化设计 通过设计分析研究,确定产品特性、参数以及必要的试验和检验要求。 4.9.3设计输入 4.9.3.1确定产品的设计输入要求,包括产品的功能和性能、可靠性、维修性、 保障性、测试性、安全性、环境适应性等要求,以及有关的法令、法规,标准等 要求 设计输入应形成文件并进行评审和批准。 X×/××.××一

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2019-08-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhuonunanhai

  1. 大数据练习题.doc

  2. 大数据分析技术、数据分析基础、爬虫随堂测、数据可视化随堂测、分类器、监督学习、非监督学习练习题答案

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：303104
    • 提供者：Delusion_luck

  1. 基于sklearn的logistic回归对于鸢尾花的机器学习分类实践

  2. sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.arr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38691055

  1. 基于Alpha-NMF的AD样本分类及特异性基因选择方法

  2. 由于基因表达谱数据的高噪声、高维性、高冗余以及数据分布不均匀等特点使得在分析过程中仍然有很多挑战性问题。基于该目的，将一种无监督学习方法--非负矩阵分解方法，应用到基因表达谱数据中，挖掘出与AD相关的信息基因。然而标准NMF算法其效率较低，并且在基因表达数据的应用有效性低。为了适应该领域的需求，采用了Alpha-NMF算法。该算法能够有效的克服标准NMF算法的缺陷，获得较好的实验结果。多次运行Alpha-NMF算法，选取分类准确率和稳定性最优的实验结果，对其集合基因设定一阈值，筛选出集合基因中大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：955392
    • 提供者：weixin_38708105

  1. 基于主成分分析网络的改进图像分类算法

  2. 针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题, 提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network, PCANet)进行特征提取, 并采用宽度神经网络(Flat Neural Network, FNN)分类图像, 最后通过直接计算得到模型参数。根据训练数据集自适应决定宽度神经网络节点数目, 增加节点时不需要重新训练, 只需要调整局部参数。实验表明, 该模型能够快速

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38518722

  1. 基于监督学习的非侵入式负荷监测算法比较

  2. 非侵入式负荷监测(NILM)能够在不干扰用户正常用电的情况下，低成本地实现用户用电设备类型的识别和用电负荷的分解，因此非常适用于家庭用户用电监测。大量智能电表在家庭用户中的安装为居民NILM提供了数据支撑，也使得居民NILM研究成为热点。基于家庭负荷稳态电流样本，采用负荷电流谐波系数作为负荷分类特征，建立了基于多层感知器(MLP)神经网络、k-近邻算法、逻辑回归、支持向量机的4种NILM分类模型，利用BLUED数据库对4种分类器进行训练和测试，对比分析其在识别精度、训练时间、识别速度和抗噪能力方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38688097
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