Метод интеллектуальной обработки данных удаленного зондирования и дизайн программы
Цена: 1 283руб. (¥60.7)
Артикул: 552971355735
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥25.18533руб.
¥42.9907руб.
¥59.21 251руб.
¥208.64 408руб.
Выбор редактора
ВВЕДЕНИЕ_REVIEW _ Рекомендуемые слова
СМИ обзор
Комментарий
Каталог
последовательность
Предисловие
*Zhangs Введение
1.1 Система и задачи спутникового дистанционного зондирования
1.2 Задача обработки данных удаленного зондирования и метод
1.3 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 2 Изменение и сегментация
2.1 Введение
2.2 Изменение вращения и разложение Givens
2,3 Грамо-смидт, преобразование проекции проекции проекта космического проекта
2.4 Polaris High -Fretency Local -Clectory Fusion
2.5 Дифференциальная функция и сегментация сверхпрочной плоскости
2.6 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 3 Байесовская сеть
3.1 Введение
3.2 Байесовский фонд
3.3 Байесовские сетевые рассуждения и классификатор
3.4 Байесовская сетевая классификация
3.5 Динамическая байесовская сеть
3.6 Bayesian Setwork Speat
3.7 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 4 Pseudo -two -Dimensional Hidden Marcov
4.1 Введение
4.2 Псевдо двухмерный фонд скрытого Маркова
4.3 Марионет
4.4 эксперимент с целевым тестированием P2DHMM
4.5 Сводка этой главы
Основная ссылка
Генетический алгоритм главы 5
5.1 Введение
5.2 Фонд генетического алгоритма
5.3 Правила эволюции генетических алгоритмов
5.4 Наследственная ультра -плановая классификация с дистанционным зондированием
5.5 Кодирование параметров и его реализация
5.6 Эксперимент по классификации данных EOS / MODIS
5.7 Эксперимент по классификации данных ETM
5.8 Наследование наследования
5.9 генетический экстракт.
5.10 Эта глава является краткой
Основная ссылка
Глава 6 Нейронная сеть
6.1 Введение
6.2 Правила обучения нейронных сетей
6.3 BP -классификация сети
6.4 Сеть классификация SOFM-LVO
6.5 Нейронная сеть PN
6.6 Сводка этой главы
Основная ссылка
ГЛАВА 7 КЛАНДЕР VACUS
7.1 Введение
7.2 Основные основные основы математики
7.3 Неопределенная C-средняя кластеризация и улучшенные политы Blur C-среднего
7.4 Сводка этой главы
Основная ссылка
ГЛАВА 8 Грубая коллекция и грубая контейнер с грубыми коллекциями
8.1 Введение
8.2 Теория грубых наборов
8.3 грубый набор допусков
8.4 Грубая установка данных предварительно обработки обработки
8.5 Эксперименты по классификации в сочетании с связыванием грубой набора толерантности к алгоритму BP
8.6 Грубая набор допусков и классификации грубого набора.
8.7 Резюме этой главы
Основная ссылка
Глава 9
9.1 Введение
9.2
9.3 Новый тип поддержки векторной машины и классификации изображений дистанционного зондирования
9.4 Резюме этой главы
Основная ссылка
*ГЛАВА 0 ТАБОО
10.1 Введение
10.2 Табу поиск и искусственная иммунная сеть
10.3 Противопоказания разработки и реализации алгоритма искусственной иммунной сети
10.4 Автоматическое изображение изображения на основе алгоритма сети искусственной иммунизации табу
10.5 Изображение автоматического слияния алгоритма искусственной иммунной сети
10.6 Резюме этой главы
Основная ссылка
*1 Глава фильтрация частиц
11.1 Введение
11.2 Принцип фильтрации частиц
11.3 Перед обнаружением фильтра.
11.4.
11.5 Сводка этой главы
Основная ссылка
Цветная карта
Предисловие
*Zhangs Введение
1.1 Система и задачи спутникового дистанционного зондирования
1.2 Задача обработки данных удаленного зондирования и метод
1.3 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 2 Изменение и сегментация
2.1 Введение
2.2 Изменение вращения и разложение Givens
2,3 Грамо-смидт, преобразование проекции проекции проекта космического проекта
2.4 Polaris High -Fretency Local -Clectory Fusion
2.5 Дифференциальная функция и сегментация сверхпрочной плоскости
2.6 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 3 Байесовская сеть
3.1 Введение
3.2 Байесовский фонд
3.3 Байесовские сетевые рассуждения и классификатор
3.4 Байесовская сетевая классификация
3.5 Динамическая байесовская сеть
3.6 Bayesian Setwork Speat
3.7 Сводка этой главы
Основная ссылка
Глава 4 Pseudo -two -Dimensional Hidden Marcov
4.1 Введение
4.2 Псевдо двухмерный фонд скрытого Маркова
4.3 Марионет
4.4 эксперимент с целевым тестированием P2DHMM
4.5 Сводка этой главы
Основная ссылка
Генетический алгоритм главы 5
5.1 Введение
5.2 Фонд генетического алгоритма
5.3 Правила эволюции генетических алгоритмов
5.4 Наследственная ультра -плановая классификация с дистанционным зондированием
5.5 Кодирование параметров и его реализация
5.6 Эксперимент по классификации данных EOS / MODIS
5.7 Эксперимент по классификации данных ETM
5.8 Наследование наследования
5.9 генетический экстракт.
5.10 Эта глава является краткой
Основная ссылка
Глава 6 Нейронная сеть
6.1 Введение
6.2 Правила обучения нейронных сетей
6.3 BP -классификация сети
6.4 Сеть классификация SOFM-LVO
6.5 Нейронная сеть PN
6.6 Сводка этой главы
Основная ссылка
ГЛАВА 7 КЛАНДЕР VACUS
7.1 Введение
7.2 Основные основные основы математики
7.3 Неопределенная C-средняя кластеризация и улучшенные политы Blur C-среднего
7.4 Сводка этой главы
Основная ссылка
ГЛАВА 8 Грубая коллекция и грубая контейнер с грубыми коллекциями
8.1 Введение
8.2 Теория грубых наборов
8.3 грубый набор допусков
8.4 Грубая установка данных предварительно обработки обработки
8.5 Эксперименты по классификации в сочетании с связыванием грубой набора толерантности к алгоритму BP
8.6 Грубая набор допусков и классификации грубого набора.
8.7 Резюме этой главы
Основная ссылка
Глава 9
9.1 Введение
9.2
9.3 Новый тип поддержки векторной машины и классификации изображений дистанционного зондирования
9.4 Резюме этой главы
Основная ссылка
*ГЛАВА 0 ТАБОО
10.1 Введение
10.2 Табу поиск и искусственная иммунная сеть
10.3 Противопоказания разработки и реализации алгоритма искусственной иммунной сети
10.4 Автоматическое изображение изображения на основе алгоритма сети искусственной иммунизации табу
10.5 Изображение автоматического слияния алгоритма искусственной иммунной сети
10.6 Резюме этой главы
Основная ссылка
*1 Глава фильтрация частиц
11.1 Введение
11.2 Принцип фильтрации частиц
11.3 Перед обнаружением фильтра.
11.4.
11.5 Сводка этой главы
Основная ссылка
Цветная карта
Введение
  Эта книга является практикой автора в кресте -секторе дисциплины теории искусственного интеллекта и теории информации о дистанционном зондировании после более чем 10 лет.Основное содержание книги включает в себя комбинацию пространственной трансформации и сегментации, байесовской сети, псевдо -двухмерных скрытых Маркова, нейронных сетей, генетических алгоритмов, нечетких алгоритмов, грубых наборов, векторных машин поддержки, контрагнированных иммунных сети и других алгоритмов.Эта книга тесно сочетается с проблемами в применении и обработке изображений при применении дистанционного зондирования. При введении основных принципов интеллектуального алгоритма, сосредоточенного на механизме объяснения механизма алгоритма и вопросов применения, подчеркивая вдохновение и практичность , культивирование и улучшение мышления и решения проблем. Способность.Эта книга поставляется с диском программного обеспечения и руководством по инструкции для интеллектуальных алгоритмов.
  Эта книга подходит для большинства аспирантов с технологией дистанционного зондирования, механизмы информационного механизма дистанционного зондирования и обработки применения изображений дистанционного зондирования, а также может использоваться в качестве ссылки для техников разработки программного обеспечения, занимающихся интеллектуальной обработкой.
  Эта книга подходит для большинства аспирантов с технологией дистанционного зондирования, механизмы информационного механизма дистанционного зондирования и обработки применения изображений дистанционного зондирования, а также может использоваться в качестве ссылки для техников разработки программного обеспечения, занимающихся интеллектуальной обработкой.