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李朝锋 著 / 电子工业出版社 / 2007-09 / 平装
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上书时间2020-12-21
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遥感图像智能处理
《遥感图像智能处理》以遥感图像处理的若干关键问题为主线,以智能学习算法为副线,结合实例,详细介绍了新兴智能算法及其在遥感信息处理中的应用情况。主要内容包括监督与非临督神经网络、模糊支持向量机、混合智能模型在遥感图像分类中的应用对比、模糊连接度结合遗传算法的公路信息提取、数学形态学与知识处理的目标自动检测、小波变换与人类视觉系统结合的图像融合、独立分量分析等。
《遥感图像智能处理》内容新颖,强调理论联系实际,可作为从事遥感技术与应用、图像处理、计算机应用、电子信息工程、工业自动化等相关专业的工程技术人员、科研人员、研究生和高年级本科生的参考书。
第1章绪论1.1遥感智能处理任务与意义1.2遥感信息智能处理方法1.2.1人工神经网络1.2.2支持向量机1.2.3混合智能模型1.2.4卫星图像上公路信息提取1.2.5卫星图像的目标自动识别1.2.6遥感影像融合1.2.7独立分量分析参考文献第2章神经网络2.1人工神经网络概述2.2BP网络及其代表性改进模型2.2.1BP网络的基本原理2.2.2BP网络的学习算法及实现2.2.3BP算法的局限性2.2.4BP算法的代表性改进模型2.2.5输入向量扩展的改进方法2.2.6应用实例及对比分析2.3概率神经网络模型2.3.1概率神经网络简介2.3.2概率神经网络的应用实验2.4混合神经网络模型2.4.1SOM算法简介2.4.2广义回归神经网络简介2.4.3SOM和GRNN结合的混合网络模型2.4.4实验与讨论2.5本章小结参考文献第3章模糊支持向量机3.1支持向量机理论3.1.1线性SvM3.1.2非线性SVM3.1.3svM分类器参数选择3.1.4sVM分类器从二类到多类的推广3.2模糊支持向量机3.2.1增加模糊后处理的模糊支持向量机简介3.2.2引入模糊因子的模糊支持向量机训练算法简介3.2.3边缘效应训练的模糊支持向量机算法3.3应用实例3.3.1SVM在遥感图像分类中的应用3.3.2增加模糊后处理的模糊支持向量机在遥感图像分类中的应用3.3.3引入模糊因子的模糊支持向量机在遥感图像分类巾的应用3.4本章小结参考文献第4章遥感图像分类的混合智能模型4.1知识发现4.1.1地物纹理知识……第5章模糊连接与遥感度与遥感图像公路提取第6章目标自动检测第7章图像融合第8章独立分量分析附录ALevenberg-MarquartBack-PropagationNetwork的MATLAB代码附录B及早停止法训练的Back-PropagationNetwork的MATLAB代码附录C输入扩展的BP网络对lris数据分类的MATLAB代码附录D单隐层概率神经网络的MATLAB代码附录ESOM结合GRNN对lris数据分类的MATLAB代码附录FIRIS数据分类的支持向量机算法的MATLAB代码附录G模糊连接度算法分割道路目标的MATLAB程序代码附录H类圆关目标自动检测的MATLAB程序代码附录I小波变换结合人类视觉系统进行图像附录J小波变换结合人类视觉系统进行图像附录KICA算法的MATLAB程序代码附录L彩色图版
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开播时间:09月02日 10:30