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  1. 利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤

  2. 利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤。很详细的步骤,非常适合初学者!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-08-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qiguer
  1. 高光谱论文\非监督的高光谱图像解混技术研究

  2. 高光谱论文\非监督的高光谱图像解混技术研究
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-02-10
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:l01011
  1. 非监督学习迭代算法演示程序

  2. 实现了非监督学习的迭代算法,附带演示数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-12
    • 文件大小:3072
    • 提供者:liulinlaoxiu
  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. erdas中的非监督分类

  2. ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法(基于最小光谱距离公式)来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值:聚类每重复一次,聚类的平均值就更新一次,新聚类的均值再用于下次聚类循环。 ISODATA实用程序不断重复,直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-12
    • 文件大小:764928
    • 提供者:zeping24
  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. 遥感实验--非监督分类

  2. 实验目的和要求: (1)掌握遥感图像非监督分类的过程和方法; (2)学习增强处理中的光谱增强处理的基本方法; (3)上机并学习erdas imagine 8.7软件的简单操作方法。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-10-15
    • 文件大小:652288
    • 提供者:zhqahzy
  1. 基于非监督学习的入侵分析新方法

  2. 出一种新的基于非监督学习的入侵分析方法。该方法具有发现未知攻击类型的能力,既可以作为独 立的分析方法使用,又可以作为基于数据融合的入侵检测的一个分析引擎。在该方法中,核心非监督学习算法 采用最大最小距离算法,同时融合非线性的归一化预处理和非数值型特征的有效编码等技术。与同类方法相 比,该方法检测率较高,尤其是对于DoS和Probing两大类攻击效果更好。基于非监督学习的入侵分析新方法
  3. 所属分类:网络攻防

    • 发布日期:2011-01-10
    • 文件大小:675840
    • 提供者:jht320
  1. 遥感图像的非监督分类算法vc

  2. 遥感图像分类,非监督分类,用于对遥感图像进行非监督分类,传统的非监督分类
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-03-20
    • 文件大小:69632
    • 提供者:lijie45655
  1. 监督与非监督分类实验

  2. 有监督分类与非监督分类的实验步骤与结果,有详细的步骤
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:kenvinny
  1. 遥感影像的监督和非监督分类

  2. 详细的监督和非监督的分类,有具体步骤和截图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-11-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:donbey
  1. IDL实现非监督分类源码

  2. IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-09-11
    • 文件大小:4096
    • 提供者:cnu2011
  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. 非监督分类

  2. envi软件非监督分类的操作方法,有详细的分类结果图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-04-28
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_14969823
  1. 非监督特征学习与深度学习 中文教程(UFLDL)

  2. 非监督特征学习与深度学习 中文教程(UFLDL) 非监督特征学习与深度学习 中文教程(UFLDL)
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:wizardforcel
  1. K均值非监督分类java实现

  2. 运用java语言实现的Swing组件的K均值图像非监督分类
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2009-03-08
    • 文件大小:110592
    • 提供者:qq_32714977
  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. 非监督学习FCM识别光伏电池片缺陷

  2. 非监督学习FCM识别光伏电池片缺陷,建议先阅读一下本人的博文。http://blog.csdn.net/qq_38784454/article/details/79555388
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-14
    • 文件大小:94371840
    • 提供者:qq_38784454
  1. 非监督学习方法

  2. 模式识别 第12讲 非监督学习
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-12
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_41985405
  1. 基于监督与非监督的城市交通系统分区

  2. 基于监督与非监督的城市交通系统分区,吴秀庆,桂预风,本文将城市城市交通系统按照交通设施状况,交通运行状况,交通环境状况三个方面对城市交通系统选取了指标,然后采用非监督分类方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-07
    • 文件大小:257024
    • 提供者:weixin_38737635
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