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1.
智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度. 相似文献
2.
宽度理论由于其与最优算法紧密相连，进而得以蓬勃发展，成为逼近论的重要分支之一．陈广贵和蔡斌畏（2011年）研究了无限维空间在概率框架和平均框架下的非线性逼近特征。本文继续他们的研究，考察了无限维空间在概率和平均框架下的线性逼近特征问题，进而得出了无限维空间在概率框架和平均框架下线性宽度的精确阶． 相似文献
3.
利用Gaussian核对多元函数的近似逼近及其误差估计 总被引：1，自引：1，他引：0
V. Maz'ya首次提出了近似逼近法,其主要是研究定义在全空间上的光滑函数的逼近情况,但它不能有效的处理积分和拟微分算子的高阶求积公式问题及利用更有效的数值和半数值方法解决数学物理的边界等问题.F. Müller和W. Varnhorn给出了一维紧区间上函数的近似逼近方法,而且还可以控制近似逼近的截断误差.根据上述思想,采用近似逼近法,利用Gaussian核对二维紧空间上光滑函数进行逼近,并考察由这种近似逼近法所产生的误差情况. 相似文献
4.
移动最小二乘(MLS)法是数据插值、数值分析和统计等学科领域的一种逼近方法.H.Y.Wang,D.H.Xiang,D.X.Zhou(J Approx Theory,2010,162:599-614.)用MLS方法研究了L2框架下学习理论中的回归问题,从而得到了样本误差、逼近误差的更优结果.但是很多函数类在L2框架下很难研究,于是本文用移动最小p乘(MLP)法将L2框架下学习理论中回归问题的一些理论推广到Lp(1≤p≤∞)框架下,从而为研究Lp框架下学习算法的泛化性能提供了理论基础. 相似文献
5.
以硅胶为载体,Ni改性磷钨杂多酸为主剂,采用过饱和二次浸渍的方法制备了负载型杂多酸超深度脱硫催化剂.分别以烷基噻吩的正辛烷体系和催化裂化(FCC)汽油为研究对象,考查了Ni负载量、催化剂焙烧温度、催化剂的用量、反应时间、反应温度、氧化剂用量等条件对脱除烷基噻吩硫效果的影响；研究结果表明脱除烷基噻吩硫的适宜条件为:催化剂量为0.15g/50mL,氧化剂量为0.3mL/50mL,反应温度为60℃,反应时间3h.在此条件下,模拟体系的烷基噻吩硫的脱除率为100％,FCC汽油的脱硫率为97.3％,精制油收率不低于99％.并探究了负载型Ni改性杂多酸催化氧化脱除烷基噻吩硫的反应机理. 相似文献
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宽度理论由于其与最优算法紧密相连,进而得以蓬勃发展,成为逼近论的重要分支之一。陈广贵和蔡斌畏（2011年）研究了无限维空间在概率框架和平均框架下的非线性逼近特征。文章继续他们的研究,考察了无限维空间在概率和平均框架下的线性逼近特征问题,进而得出了无限维空间在概率框架和平均框架下线性宽度的精确阶。 相似文献
7.
用试验粒子多次通过位垒方法计算重核在鞍点处的裂变速率,其结果明显低于以往所用首次通过位垒方法计算的值,更接近于断点处的裂变速率.给出了这两种量的正确描述,并进一步应用多次通过位垒的方法讨论了鞍点后势垒的非谐形式对于核裂变速率的影响.研究表明,鞍点后的动力学过程对于裂变速率的影响是不容忽视的. 相似文献
8.
结合高职院校英语教学的实践,就教学模式、教学途径、教学手段以及教学评判体系等几个方面,论证了高职院校英语教学中实施创新教育的内涵和方式。 相似文献
9.
主要介绍一种利用CT法测量相空间束流发射度的技术,通过一系列二维相空间束流图像的计算机模拟重建,根据对相关计算结果的分析,表明该技术具有很高的测量精度,可以为研究束流传输、验证束流动力学理论提供所需的可靠束流相空间参数. 相似文献
10.
本文主要介绍了赋有标准Gaussian测度的有限维空间上的概率宽度问题,并给出了lm2到lm∞空间上的有界线性算子的Kolmogorov(n,δ)--宽度上方估计. 相似文献