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一个基于SOFM网络模型的遥感图像分类方法毛克彪1,2,覃志豪1,张万昌1(1.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏南京210093;2.南京大学城市资源系,江苏南京210093)AMethodofClassificationofRemoteSensingBasedonSOFMModel
SOFM神经网络在物流中心城市分类评价中的应用赵闯,刘凯,李电生北京交通大学交通运输学院,北京100044ApplicationofSOFMneuralnetworkforclassificationandevaluationof…
基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究,自组织特征映射网络,神经元,无导师学习,专家分类。随着遥感技术的不断成熟,土地遥感分类技术已成为获取土地变化信息的主要技术手段之一。本论文在系统介绍了国内外土地遥感分类...
基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究.【摘要】：随着遥感技术的不断成熟,土地遥感分类技术已成为获取土地变化信息的主要技术手段之一。.本论文在系统介绍了国内外土地遥感分类研究中的主要方法和成果的基础上,重点介绍了当前发展较快的人工...
SOFM神经网络在物流中心城市分类评价中的应用,摘要：分析了中国各地物流中心规划与建设的发展现状,指出其中可能存在的重复建设问题,提出区域物流规划首先要确定区域内的物流中心城市,而物流中心城市的确定实际上是一个分类评价问题.针对这一问题的本质,引入了自组织特征映射神经网络方法...
基于SOFM神经网络的肺小细胞癌的自动识别.2005中团科协掌术年会《生物物理与t大疾病》分会掌术交流基于SOFM神经网络的肺小细胞癌的自动识别近20年来全球肺癌发病率和死亡率一直居恶性之首，发病率高达24／10万…．而且发病率和死亡率仍在不断地增长...
SOFM网络输出阵列为二维平面阵，该阵列由70个神经元组成，每个神经元用五维内星权向量与五维输入模式相连。将训练集中代表各字符的输入向量X随机送入网络中进行训练，经过10000步训练，各权向量趋于稳定，此时可对该网络输出进行校准，即根据输出阵列神经…
基于SOFM人工神经网络的长江三角洲地区城市职能分类.在研究文献的基础上,提出了以人工神经网络A(NN)作为城市职能聚类的模型工具.结合实际,建立了包含城市规模,职能活动和产业活动的分类指标体系,并应用ANN模型分析中自组织特征映射网络S(elf-Orga-nizaing...
1李宗福,邓琼波,李桓;KohonenSOFM神经网络及其演化研究[J];计算机工程与设计;2004年10期2杨斌,赵红漫,赵宗涛,张乐;一个改进的遥感图像目标纹理分类识别算法[J];微电子学与计算机;2004年09期3张博洋,吴晓娟,葛庆国;基于SOFM神经网络的动态手势分割技术的研究[J];山东大学学报(工学版);2004年01期
毕业论文—基于SOFM和LVQ神经网络的矢量量化图像压缩.doc,1基于SOFM和LVQ神经网络的矢量量化图像压缩摘要矢量量化作为一种高效的数据压缩技术，已被广泛应用于图像压缩领域。本文在系统介绍矢量量化数据压缩理论的基础上，着重探讨了...
一个基于SOFM网络模型的遥感图像分类方法毛克彪1,2,覃志豪1,张万昌1(1.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏南京210093;2.南京大学城市资源系,江苏南京210093)AMethodofClassificationofRemoteSensingBasedonSOFMModel
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1李宗福,邓琼波,李桓;KohonenSOFM神经网络及其演化研究[J];计算机工程与设计;2004年10期2杨斌,赵红漫,赵宗涛,张乐;一个改进的遥感图像目标纹理分类识别算法[J];微电子学与计算机;2004年09期3张博洋,吴晓娟,葛庆国;基于SOFM神经网络的动态手势分割技术的研究[J];山东大学学报(工学版);2004年01期
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