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马建文 著 / 科学出版社 / 2010-01 / 平装
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遥感数据智能处理方法与程序设计(第2版)
《遥感数据智能处理方法与程序设计(第2版)》是作者经过10余年在人工智能理论与遥感信息理论学科交叉领域的实践,不断探索所取得的成果总结。其主要内容包括变换与分割、贝叶斯网络、伪二维隐马尔可夫、遗传算法、神经网络、模糊聚类、粗糙集与容差粗糙集、支持向量机、禁忌人工免疫网络算法、粒子滤波等算法和算法组合。《遥感数据智能处理方法与程序设计(第2版)》密切结合遥感应用和图像处理中的问题,在介绍智能算法基本原理的同时,注重阐述算法与应用问题的机理性结合,突出启发性和实用性,培养和提高思考问题和解决问题的能力。《遥感数据智能处理方法与程序设计(第2版)》附有智能算法的软件程序光盘及使用说明书。
《遥感数据智能处理方法与程序设计(第2版)》适合遥感技术、遥感信息机理和遥感图像应用处理专业的广大研究生使用,同时可供从事智能处理的软件开发技术人员参考。
序前言第1章绪论1.1卫星遥感系统与任务1.2遥感数据处理任务与方法1.3本章小结主要参考文献第2章变换与分割2.1引言2.2GIVENS旋转变换与分解2.3Gram-Schmidt向量空间投影变换2.4小波高频局部高频融合2.5判别函数与超平面分割2.6本章小结主要参考文献第3章贝叶斯网络3.1引言3.2贝叶斯基础3.3贝叶斯网络推理与分类器3.4贝叶斯网络分类3.5动态贝叶斯网络3.6贝叶斯网络推理3.7本章小结主要参考文献第4章伪二维隐马尔可夫4.1引言4.2伪二维隐马尔可夫基础4.3伪二维隐马尔可夫模型的目标识别4.4P2DHMM目标检测实验4.5本章小结主要参考文献第5章遗传算法5.1引言5.2遗传算法基础5.3遗传算法的进化规则5.4遥感遗传超平面分类5.5参数编解码及其实现5.6EOS/MODIS图像数据分类实验5.7ETM+数据分类实验5.8遗传一匹配5.9遗传一边缘提取5.10本章小结主要参考文献第6章神经网络6.1引言6.2神经网络的学习规则6.3BP网络分类6.4SOFM-LVO网络分类6.5PCNN神经网络6.6本章小结主要参考文献第7章模糊聚类7.1引言7.2模糊聚类数学基础7.3模糊C-均值聚类和改进的模糊C-均值聚类7.4本章小结主要参考文献第8章粗糙集与容差粗糙集8.1引言8.2粗糙集理论8.3容差粗糙集8.4容差粗糙集数据预处理算法8.5容差粗糙集与BP算法结合的分类实验8.6容差粗糙集监督分类8.7本章小结主要参考文献第9章支持向量机9.1引言9.2支持向量机原理9.3新型支持向量机与遥感影像分类9.4本章小结主要参考文献第10章禁忌人工免疫网络算法10.1引言10.2禁忌搜索和人工免疫网络10.3禁忌人工免疫网络算法设计与实现10.4基于禁忌人工免疫网络算法的影像自动配准10.5禁忌人工免疫网络算法的影像自动融合10.6本章小结主要参考文献第11章粒子滤波11.1引言11.2粒子滤波原理11.3粒子滤波检测前跟踪框架11.4结合背景预测算法的粒子滤波检测前跟踪框架11.5本章小结主要参考文献彩图
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开播时间:09月02日 10:30