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1.
用于高光谱遥感图像分类的空间约束高斯过程方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
高光谱遥感图像分类是遥感图像处理的一项重要内容.高光谱遥感图像具有非线性属性.图像中不同方位光谱特征的变化将使得仅从标记训练样本得到的分类器分类精度不会太高.为了提高分类的精度,一方面应对光谱信息的合理利用;另一方面,对空间信息的利用也非常重要.高斯过程(Gaussion process,GP)是一种贝叶斯统计学习方法,能够建立概率模型,并且使得分类结果更易于解释.传统GP分类方法中核函数的构造仅利用光谱信息.本文提出了一种加入空间关系的新分类方法.利用遥感图像空间相关性,在GP分类方法中通过构造新的核函数(spatial Gauss kernel,SGK)来实现空间约束,部分消除了同物异谱和同谱异物造成的分类错误.实验结果表明,该方法对于提高高光谱遥感图像的分类精度具有积极意义.  相似文献   
2.
基于拉格朗日松弛和次梯度法的网络故障定位新方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
在分析当前主要的非确定性故障定位方法基础上,提出了一种新的网络故障定位方法.该方法通过在现有二分图故障传播模型中加入虚假故障因素,提出改进的二分图故障传播模型,在该模型基础上,将故障定位问题转化为一个0-1规划的最小化问题,然后利用拉格朗日松弛和次梯度方法对问题进行求解.与现有的主要故障定位方法相比,该方法不仅具备检测系统中虚假告警的能力,而且能有效地降低故障定位时间.仿真实验表明,该方法准确率高,诊断速度快.  相似文献   
3.
由于参数的限制和虹膜外边界两边低的对比度,使得Canny算子只能检测到位于某些频率段中的边缘,有时会漏掉一些比较模糊或者一些干扰较大的外边界.为了解决Canny算子进行虹膜定位过程中的鲁棒性问题,提出使用支持向量机(SVM)的自适应以改变Canny算子参数的方法.该算法通过傅立叶变换判断眼睛图像的质量,再使用SVM对眼睛图像分类,然后对于不同质量的眼睛图像采用不同参数的Canny算子检测边缘.实验结果表明该算法可以更加准确地检测到虹膜外边界,并有效地解决了虹膜定位中Canny算子的参数依赖问题.  相似文献   
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