本文主要研究内容
作者李健伟,廖伟兴,马镇威（2019）在《基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类研究》一文中研究指出：为了提高遥感图像的分类精度,将遥感图像的相似性测度作为遥感图像的分类特征,运用极限学习机的快速收敛能力和泛化能力,提出一种基于相似性测度和极限学习机的遥感图像分类方法。选取分类精度和Kappa系数作为评价指标。研究结果表明,提出的方法可以有效提高遥感图像的分类精度,为遥感图像分类提供新的方法和指导。
Abstract
wei le di gao yao gan tu xiang de fen lei jing du ,jiang yao gan tu xiang de xiang shi xing ce du zuo wei yao gan tu xiang de fen lei te zheng ,yun yong ji xian xue xi ji de kuai su shou lian neng li he fan hua neng li ,di chu yi chong ji yu xiang shi xing ce du he ji xian xue xi ji de yao gan tu xiang fen lei fang fa 。shua qu fen lei jing du he Kappaji shu zuo wei ping jia zhi biao 。yan jiu jie guo biao ming ,di chu de fang fa ke yi you xiao di gao yao gan tu xiang de fen lei jing du ,wei yao gan tu xiang fen lei di gong xin de fang fa he zhi dao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自微型电脑应用的李健伟,廖伟兴,马镇威，发表于刊物微型电脑应用2019年01期论文，是一篇关于相似性测度论文,极限学习机论文,决策树论文,最大似然法论文,系数论文,微型电脑应用2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自微型电脑应用2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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